Sản phẩm đã có mặt tại MLAB - MUA NGAY
Coral USB Accelerator một giải pháp cải thiện tốc độ của các thuật toán AI nền tảng TensorFlow Lite
Sản phẩm nhập khẩu chính hãng từ Coral
Hỗ trợ kỹ thuật trong suốt quá trình sử dụng
Xuất hóa đơn GTGT cho cá nhân, đơn vị có nhu cầu
Sản phẩm được bảo hành 12 tháng
Hỗ trợ mua hàng : 02436.231.170 or 0984.058.846
Tư vấn kỹ thuật Raspberry Pi : 0862.628.846
Tư vấn kỹ thuật Module khác : 0866.828.846 or 0862.998.846
Coral USB Accelerator bổ sung một bộ đồng xử lý (coprocessor ) Edge TPU vào hệ thông của bạn từ đó mang lại khả năng suy luận Machine Learning (ML) mạnh mẽ cho các hệ thống Linux hiện có chỉ với việc kết nối qua cổng USB.
Với Edge TPU - một ASIC nhỏ do Google thiết kế và chế tạo - USB Accelerator cung cấp suy luận Machine Learning (ML) hiệu suất cao với chi phí điện năng thấp qua USB 3.0.
Thiết bị này có thể thực hiện các mô hình Mobile vision như MobileNet v2 ở tốc độ hơn 100 khung hình/giây, theo cách hiệu quả về điện năng. Điều này cho phép bạn thêm suy luận ML nhanh vào các thiết bị AI được nhúng của mình theo cách tiết kiệm năng lượng và bảo mật.
Các mô hình được phát triển trên nền tảng TensorFlow Lite và sau đó được biên dịch để chạy trên USB Accelerator.
- High-speed TensorFlow Lite inferencing
- Low power
- Small footprint
Coral là một bộ phận của Google, nơi mà bạn có thể xây dựng các ý tưởng thông minh với nền tảng AI.
- Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
- USB 3.0 Type-C socket
- Hỗ trợ Debian Linux on host CPU
- Các mô hình được xây dựng trên nền TensorFlow
- Hỗ trợ đầy đủ các kiến trúc MobileNet và có thể có các kiến trúc tùy chỉnh
- Tương thích với Google Cloud
- Edge TPU ML accelerator
+ ASIC thiết kế bởi Google cung cấp khả năng suy luận ML hiệu suất cao cho TensorFlow Lite models.
- Arm 32-bit Cortex-M0+ Microprocessor (MCU)
+ Up to 32 MHz max
+ 16 KB Flash memory with ECC
+ 2 KB RAM
- Connections
+ USB 3.1 (gen 1) port and cable (SuperSpeed, 5Gb/s transfer speed)
+ Included cable is USB Type-C to Type-AU
Kết nối qua USB với bất kỳ hệ thống nào chạy Debian Linux (bao gồm Raspberry Pi), macOS hoặc Windows 10.
Bạn không cần phải xây dựng mô hình lại từ đầu. Các mô hình TensorFlow Lite có thể được biên dịch để chạy trên USB Accelerator.
Coral USB Accelerator phải được kết nối với hostcomputer phù hợp với các thông số kỹ thuật như sau :
- Tất cả các loại máy tính Linux có cổng USB
+ Debian6.0 or higher,or any derivative thereof(such as Ubuntu10.0+)
+ System architecture of either x86_64 or ARM64 with ARMv8 instruction set
- Raspberry Pi
+ Raspberry Pi 2/3/4 (Cũng lưu ý rằng để đạt được tốc độ suy luận tốt nhất, bạn nên sử dụng cổng USB 3.0 (Raspberry Pi 3B+ trở về trước chỉ có cổng USB 2.0 nên tốc độ sẽ chậm hơn)
Một TPU Edge có khả năng thực hiện 4 nghìn tỷ phép tính (tera-operation) mỗi giây (TOPS), sử dụng 0,5 watt cho mỗi TOPS (2 TOPS mỗi watt). Điều đó chuyển thành hiệu suất cho ứng dụng của bạn như thế nào phụ thuộc vào
nhiều yếu tố. Mỗi mô hình neural network đều có yêu cầu khác nhau và nếu bạn đang sử dụng thiết bị USB Accelerator, tổng hiệu suất cũng thay đổi dựa trên CPU chủ, tốc độ USB và các tài nguyên hệ thống khác.
Bảng dưới đây so sánh thời gian dành để thực hiện một suy luận duy nhất (single inference) với một số mô hình phổ biến trên Edge TPU. Tất cả các mô hình chạy trên cả CPU và Edge TPU đều là phiên bản TensorFlow Lite.
Các bạn có thể lựa chọn Model architecture tương thích với Edge TPU ( Tất cả chúng đều được train bằng cách sử dụng tập dữ liệu ImageNet với 1000 classes). Nếu bạn muốn kiểm tra các mô hình của riêng mình, vui lòng tham
khảo the model architecture requirements
Điều này thể hiện một lựa chọn nhỏ các kiến trúc mô hình tương thích với Edge TPU (tất cả chúng đều được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu ImageNet với 1.000 lớp). Nếu bạn muốn kiểm tra các mô hình của riêng mình,
hãy đọc các yêu cầu về kiến trúc mô hình.
Model architecture | Desktop CPU 1 | Desktop CPU 1 + USB Accelerator (USB 3.0) with Edge TPU | Embedded CPU 2 | Dev Board 3 with Edge TPU |
---|---|---|---|---|
Unet Mv2 (128x128) | 27.7 | 3.3 | 190.7 | 5.7 |
DeepLab V3 (513x513) | 394 | 52 | 1139 | 241 |
DenseNet (224x224) | 380 | 20 | 1032 | 25 |
Inception v1 (224x224) | 90 | 3.4 | 392 | 4.1 |
Inception v4 (299x299) | 700 | 85 | 3157 | 102 |
Inception-ResNet V2 (299x299) | 753 | 57 | 2852 | 69 |
MobileNet v1 (224x224) | 53 | 2.4 | 164 | 2.4 |
MobileNet v2 (224x224) | 51 | 2.6 | 122 | 2.6 |
MobileNet v1 SSD (224x224) | 109 | 6.5 | 353 | 11 |
MobileNet v2 SSD (224x224) | 106 | 7.2 | 282 | 14 |
ResNet-50 V1 (299x299) | 484 | 49 | 1763 | 56 |
ResNet-50 V2 (299x299) | 557 | 50 | 1875 | 59 |
ResNet-152 V2 (299x299) | 1823 | 128 | 5499 | 151 |
SqueezeNet (224x224) | 55 | 2.1 | 232 | 2 |
VGG16 (224x224) | 867 | 296 | 4595 | 343 |
VGG19 (224x224) | 1060 | 308 | 5538 | 357 |
EfficientNet-EdgeTpu-S* | 5431 | 5.1 | 705 | 5.5 |
EfficientNet-EdgeTpu-M* | 8469 | 8.7 | 1081 | 10.6 |
EfficientNet-EdgeTpu-L* | 22258 | 25.3 | 2717 | 30.5 |
Time per inference, in milliseconds (ms)
1 x Coral USB Accelerator
MLAB cam kết cung cấp sản phẩm chính hãng đến tay khách hàng, cung cấp đầy đủ hóa đơn VAT cho cá nhân, các đơn vị doanh nghiệp, trường học, cơ quan nhà nước có yêu cầu.
Quý khách mua màn hình USB Coral tại MLAB, sẽ được hỗ trợ đổi mới (1 đổi 1 nhưng là đổi mới) trong vòng 12 tháng nếu sản phẩm bị lỗi do nhà sản xuất. Các bạn tham khảo chính sách bảo hành của MLAB tại đây