Accélérateur USB Coral

Fonctionne avec les systèmes Linux, Mac et Windows.

Accélérer l'inférence de l'apprentissage automatique

Le Coral USB Accelerator est un accessoire USB qui contient un ASIC spécialisé (Edge TPU) pour l'accélération des calculs d'inférence de l'apprentissage automatique (ML).

Le coprocesseur TPU de The Edge est capable d'effectuer 4 trillions d'opérations par seconde, en ne consommant que 2 watts d'énergie..

Toutes les principales plateformes - Debian Linux (y compris Raspberry Pi), macOS et Windows 10 sont prises en charge.

Il suffit de compiler les modèles TensorFlow Lite pour les exécuter sur le TPU Edge.

Veuillez nous contacter pour obtenir des réductions et des conseils en matière d'éducation.

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Spécifications techniques
Spécifications techniques

Accélérateur ML: Le coprocesseur TPU de Google Edge prend en charge l'inférence ML haute performance pour les modèles TensorFlow Lite.

Connecteur: USB 3.0 Type-C (données/alimentation)

Support logiciel: Prise en charge de Linux, Mac et Windows sur le CPU hôte ; Python 3.5 / 3.6 / 3.7

Dimensions: 65 mm x 30 mm

Modèle : WA1

NB : Le connecteur USB est compatible avec l'USB 2.0 mais la vitesse d'inférence sera beaucoup plus lente pour l'USB 2.0.

Fiche technique et critères de référence

Performance TL;DR :

~ Accélération de 20 à 40 fois du temps d'inférence par rapport au CPU embarqué, en fonction de l'architecture du modèle, du CPU et de la connexion utilisés. Voir lien pour plus d'informations.

En utilisant un modèle approprié, la réduction du temps d'inférence avec le TPU Edge vous permettra d'effectuer des inférences en temps réel à 50 images par seconde ou plus.

Numéros de pièces Google :

  • G950-01456-01 (ancien numéro de pièce)
  • G950-06809-01 (toutes les unités achetées directement auprès de Google à partir d'octobre 2020)

Numéro de pièce Asus: 90AN0020-B0XAY0

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