Coral System-on-Module: Un sistema completamente integrato per applicazioni ML accelerate in un modulo inseribile di 40mm x 48mm.

Vantaggi

• Progettare una scheda carrier adatta alla tua applicazione di apprendimento automatico è molto più conveniente e veloce (rispetto alla costruzione dell'intero hardware da zero)
• Si ottiene una piattaforma hardware ben bilanciata con un buon supporto software
• Le tre varianti di memoria vi permettono di scegliere quella più adatta alla vostra applicazione - offrire opzioni ai vostri clienti o ottimizzare i costi

Corallo SOM

Oltre all'EdgeTPU, il Google Coral SoM 1GB contiene i componenti più importanti di un PC incorporato:

• NXP i.MX 8M SoC (CPU + GPU)
• Google Edge TPU ML acceleratore
• Coprocessore crittografico
• Wi-Fi + Bluetooth
• 8 GB eMMC
• 1 GB LPDDR4
• Interfaccia USB 3.0
• Interfaccia Gigabit Ethernet
• HDMI e MIPI-DSI
• MIPI-CSI-2
• fino a 95 x GPIO (inclusi SPI, I2C, PWM, UART, SAI e SDIO)

Nella fase di prototipazione, potete implementare la vostra applicazione usando la scheda di sviluppo Coral 4GB, che è basata su questo modulo SoM. In seguito, puoi facilmente realizzare il tuo design hardware ottimizzato per la tua applicazione per integrare delle caratteristiche, puntare a un certo fattore di forma e/o tagliare i costi di produzione.

Il bordo TPU

Con Edge TPU, i modelli Tensor Flow Lite possono essere eseguiti rapidamente e con un basso consumo energetico. Un particolare vantaggio di questa soluzione: I vostri dati rimangono locali. Questo aiuta con la latenza, e naturalmente con la protezione dei dati! (E secondo la conformità con le leggi pertinenti, per esempio il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR)).

Google sta usando sempre più l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per realizzare i suoi servizi. Per fare ciò, ha sviluppato processori specializzati chiamati TPU ("tensor processing unit") per i suoi data center che possono eseguire algoritmi in modo più veloce ed efficiente dal punto di vista energetico utilizzando il framework TensorFlow. Per esempio, Google Maps è migliorato dai segnali stradali catturati da Street View, che sono analizzati utilizzando una rete neurale basata su TensorFlow. TensorFlow può essere facilmente programmato in Python.

La Edge TPU supporta il framework TensorFlow Lite. La Edge TPU può eseguire fino a 4 trilioni di operazioni di calcolo al secondo con un consumo di soli 2 W. TensorFlow Lite è una versione modificata di TensorFlow che è stata specificamente adattata alle esigenze dei dispositivi mobili e dei dispositivi embedded. Molte applicazioni TensorFlow possono essere realizzate anche in TensorFlow Lite.

Dati tecnici Coral SOM (sistema su modulo)

NXP I.MX 8M SoC:

• Quad-Core ARM Cortex-A53 (@1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A) + Cortex-M4F
• Vivante GC7000Lite GPU (supporta Vulkan), 32 GFLOPs 32-bit o 64 GFLOPs 16-bit
• Decoder 4Kp60 HEVC/H.265 main e main 10
• Decoder 4Kp60 VP9, 4Kp30 AVC/H.264 (richiede piena potenza del sistema)
• 1080p/60fps decoder MPEG-2, MPEG-4, MJPEG, H.263

Memoria:

• Flash: 8GB eMMC
• RAM: 1GB LPDDR4
• L'interfaccia SDIO supporta l'avvio dalla scheda SD (se presente nel vostro progetto)

Bordo TPU:

• Google Edge TPU ML acceleratore coprocessore
• 4 TOPS (int8); 2 TOPS per Watt
• collegato al SoC NXP i.MX 8M tramite PCIe (Gen2 x1) e I2C/GPIO

Suggerimento: la connessione via PCIe consente la massima velocità di trasferimento al modulo EdgeTPU, quindi il System-on-Module Coral è particolarmente adatto per applicazioni con elevati frame rate / requisiti di prestazioni elevate.

Rete e USB:

Il Coral SoM ha le seguenti interfacce di rete:

• Wi-Fi 2x2 MIMO (802.11a/b/g/n/ac 2.4/5GHz), modulo Murata LBEE5U91CQ
• Bluetooth 4.2 e BLE (Bluetooth Low Energy), modulo Murata LBEE5U91CQ
• 2x controller USB 3.0/2.0 con PHY integrato
• 1 controller Gigabit Ethernet, supporta EEE, Ethernet AVB e IEEE 1588, tramite RGMII (Reduced gigabit media-independent interface)

Interfaccia HDMI:

• HDMI 2.0a (dimensione standard), supporta un display con risoluzione fino a 1080p
• Upscaling e downscaling tra video 4K e HD (utilizza tutte le risorse di sistema)
• 20+ interfacce audio 32-bit @ 384 kHz fs, con supporto TDM (Time Division Multiplexing)
• Ingresso e uscita SPDIF
• È supportato l'Audio Return Channel (ARC) via HDMI

Interfaccia schermo MIPI-DSI:

• MIPI-DSI 4 corsie, supporta un display, risoluzioni fino a 1920 x 1080 @ 60 Hz
• Controller del display LCDIF
• Uscita: LCDIF o uscita controller display DC

Audio:

• 1x ingresso e uscita SPDIF
• 2 moduli di interfaccia audio sincrona (SAI), supporto I2S, AC97, TDM e interfacce codec/DSP
• 1x SAI per 8 canali Tx per uscita audio HDMI
• 1x ingresso SPDIF per ingresso HDMI Arc

Macchina fotografica:

• 2 ingressi telecamera MIPI-CSI2 (4 corsie ciascuno)
• Interfaccia GPIO
• Interfaccia 2x UART
• Interfaccia 2x I2C
• 2 interfacce SPI
• 16x GPIO con capacità di interrupt
• 4 uscite PWM

Connettività e interfacce: altro:

• 1x interfaccia uSDHC
• IOMUXC (controller di multiplazione ingresso/uscita) per il controllo dei pad

Suggerimento: il SoM usa alcune delle GPIO/interfacce del SoC internamente, ad esempio per collegare la TPU Coral Edge. Le interfacce elencate qui tengono già conto di questo e sono disponibili per voi senza restrizioni.

Sicurezza:

• Resource Domain Controller (RDC), supporta quattro domini e fino a otto regioni
• Architettura di Arm TrustZone (TZ)
• Protezione della regione sicura della RAM su chip (OCRAM) tramite il controller OCRAM
• Stivale ad alta sicurezza (HAB)
• Modulo di accelerazione e garanzia crittografica (CAAM)
• Memorizzazione non volatile sicura (SNVS): Orologio in tempo reale sicuro (RTC)
• Controller JTAG sicuro (SJC)
• Coprocessore Crypto Microchip ATECC608A

Alimentazione di tensione:

Il Coral SoM richiede un'alimentazione di 5 V e genera da solo tutte le altre tensioni necessarie con un PMIC a bordo.

Consumo di energia del SoM circa:

• inattivo: 2,6 W
• inattivo con uscita HDMI: 3.0 W
• Prestazioni elevate: 6,2 W

Ulteriori informazioni:

• Dimensioni del Coral SoM: 40 mm x 48 mm x 5,11 mm
• Peso: 13 g
• Connessione alla scheda carrier: il SoM è collegato alla scheda carrier tramite tre connettori a 100 pin (Hirose DF40C-100DP-0.4V)

Supporto software

Mendel Linux:

Mendel Linux è una derivata di Debian sviluppata da Google, specificamente per la piattaforma Coral. Un boot loader è preinstallato sul SoM, devi installare Mendel Linux manualmente.

Mendel Linux usa i pacchetti binari upstream di Debian per mantenere la massima compatibilità possibile e per permettere aggiornamenti di sicurezza in modo tempestivo. Attualmente supporta solo le Coral Dev Boards (conosciute anche come "enterprise" o "phanbell") e i moduli Coral SoM (System-on-Modules).

Tensorflow lite:

Il System-on-Module Coral supporta l'esecuzione di modelli TensorFlow Lite (compilati) sulla sua EdgeTPU.

Bordo di visione automatica:

Il System-on-Module Coral supporta AutoML Vision Edge per distribuire rapidamente i modelli di classificazione delle immagini.

Potenziale per applicazioni industriali

Google Coral TPU & TensorFlow Lite sono una piattaforma rivoluzionaria per applicazioni di apprendimento automatico! Questo permette soluzioni embedded che possono, per esempio, rilevare problemi con i pezzi, riconoscere situazioni di traffico e molto altro.

Il Coral SoM (System-on-Module) è adatto se stai puntando a una soluzione hardware personalizzata che ha requisiti più elevati per la velocità di inferenza di machine-learning, e allo stesso tempo richiede un consumo energetico ottimizzato.

Come alternativa al SoM, che fornisce la propria piattaforma, Coral by Google offre anche moduli PCI Express e moduli M.2 che possono estendere il vostro hardware esistente o nuovo off-the-shelf.

Scheda tecnica

• Scarica la scheda tecnica di Coral System-on-Module (PDF)

Numero di parte di Google: G650-04474-01

Numero di parte Asus: 90AN00I4-B0XAY0