Coral System-on-Module: Um sistema totalmente integrado para aplicações ML aceleradas em um módulo plugável de 40mm x 48mm.

Vantagens

• O desenho de uma placa de suporte adequada para a sua aplicação de aprendizagem da máquina é muito mais rentável e rápido (em comparação com a construção de todo o hardware a partir do zero)
• Você obtém uma plataforma de hardware bem balanceada com bom suporte de software
• As três variantes de memória permitem-lhe escolher a mais adequada para a sua aplicação - oferecer opções aos seus clientes ou optimizar os custos

Coral SOM

Além da EdgeTPU, o Google Coral SoM 1GB contém os componentes mais importantes de um PC incorporado:

• NXP i.MX 8M SoC (CPU + GPU)
• Acelerador TPU ML Edge do Google
• Coprocessador criptográfico
• Wi-Fi + Bluetooth
• 8 GB eMMC
• 1 GB LPDDR4
• Interface USB 3.0
• Interface Gigabit Ethernet
• HDMI e MIPI-DSI
• MIPI-CSI-2
• até 95 x GPIO (incluindo SPI, I2C, PWM, UART, SAI e SDIO)

Na fase de protótipo, você pode implementar sua aplicação usando o Painel de Desenvolvimento Coral de 4GB, que é baseado neste módulo SoM. Em seguida, você pode facilmente realizar seu próprio projeto de hardware otimizado para sua aplicação para integrar recursos, direcionar um determinado fator de forma e/ou cortar custos de fabricação.

A TPU de Borda

Com a TPU Edge, os modelos Tensor Flow Lite podem ser executados rapidamente e com baixo consumo de energia. Uma vantagem particular desta solução: Os seus dados continuam a ser locais. Isto ajuda na latência e, claro, na protecção de dados! (E de acordo com o cumprimento das leis relevantes, por exemplo, o Regulamento Geral de Protecção de Dados (GDPR)).

O Google está usando cada vez mais a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem de máquinas (ML) para realizar os seus serviços. Para isso, desenvolveu processadores especializados chamados TPU ("tensor processing unit") para os seus centros de dados que podem executar algoritmos mais rapidamente e de forma mais eficiente em termos energéticos utilizando a estrutura TensorFlow. Por exemplo, o Google Maps é melhorado por sinais de rua captados pelo Street View, que são analisados usando uma rede neural baseada em TensorFlow. O TensorFlow pode ser facilmente programado em Python.

A TPU Edge suporta a estrutura TensorFlow Lite. A TPU Edge pode realizar até 4 triliões de operações computacionais por segundo com apenas 2 W de consumo. O TensorFlow Lite é uma versão modificada do TensorFlow que foi especificamente adaptada às necessidades dos dispositivos móveis e dos dispositivos incorporados. Muitas aplicações de TensorFlow também podem ser realizadas em TensorFlow Lite.

Dados Técnicos Coral SOM (system-on-module)

NXP I.MX 8M SoC:

• Quad-Core ARM Cortex-A53 (@1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A) + Cortex-M4F
• GPU Vivante GC7000Lite (suporta Vulkan), 32 GFLOPs de 32 bits ou 64 GFLOPs de 16 bits
• 4Kp60 HEVC/H.265 decodificador principal e 10 decodificador principal
• Descodificador 4Kp60 VP9, 4Kp30 AVC/H.264 (requer potência total do sistema)
• 1080p/60fps Descodificador MPEG-2, MPEG-4, MJPEG, H.263

Memória:

• Flash: 8GB eMMC
• CARNEIRO: 1GB LPDDR4
• A interface SDIO suporta boot a partir de cartão SD (se presente no seu design)

TPU de borda:

• Coprocessador do acelerador TPU ML do Google Edge
• 4 TOPS (int8); 2 TOPS por Watt
• conectado ao NXP i.MX 8M SoC via PCIe (Gen2 x1) e I2C/GPIO

Dica: a conexão via PCIe permite a máxima taxa de transferência para o módulo EdgeTPU, portanto o Coral System-on-Module é especialmente adequado para aplicações com altas taxas de quadros / altos requisitos de desempenho.

Rede e USB:

O Coral SoM tem as seguintes interfaces de rede:

• Wi-Fi 2x2 MIMO (802.11a/b/g/n/ac 2.4/5GHz),módulo Murata LBEE5U91CQ
• Bluetooth 4.2 e BLE (Bluetooth Low Energy), módulo Murata LBEE5U91CQ
• 2x controlador USB 3.0/2.0 com PHYs integrados
• 1x controlador Gigabit Ethernet, suporta EEE, Ethernet AVB, e IEEE 1588, via RGMII (Reduced gigabit media-independent interface)

Interface HDMI:

• HDMI 2.0a (tamanho padrão), suporta um monitor com resolução de até 1080p
• Ampliação e redução de escala entre 4K e vídeo HD (utiliza todos os recursos do sistema)
• 20+ Interfaces de áudio 32-bit @ 384 kHz fs, com suporte de Multiplexação por Divisão de Tempo (TDM)
• SPDIF entrada e saída
• Canal de retorno de áudio (ARC) via HDMI é suportado

Interface de tela MIPI-DSI:

• MIPI-DSI 4 pistas, suporta um display, resoluções até 1920 x 1080 @ 60 Hz
• Controlador de ecrã LCDIF
• Saída: Saída LCDIF ou DC do controlador do display

Áudio:

• 1x entrada e saída SPDIF
• 2x módulos de interface de áudio síncrono (SAI), suporte a I2S, AC97, TDM e interfaces codec/DSP
• 1x SAI para 8 canais Tx para saída de áudio HDMI
• 1x entrada SPDIF para entrada HDMI Arc

Câmara:

• 2 x entradas de câmera MIPI-CSI2 (4 pistas cada)
• interface GPIO
• 2x interface UART
• 2x Interface I2C
• 2x interfaces SPI
• 16x GPIOs com capacidade de interrupção
• 4x saídas PWM

Conectividade e interfaces: outros:

• 1x Interface uSDHC
• IOMUXC (controlador multiplexador de entrada/saída) para controle das almofadas

Dica: o SoM usa algumas das GPIOs / interfaces SoC internamente, por exemplo, para conectar a TPU Coral Edge. As interfaces listadas aqui já levam isso em conta e estão disponíveis para você sem restrições.

Segurança:

• Resource Domain Controller (RDC), suporta quatro domínios e até oito regiões
• Arquitectura Arm TrustZone (TZ)
• Proteção da região segura na RAM do navio (OCRAM) usando o controlador OCRAM
• Bota de Alta Garantia (HAB)
• Módulo de aceleração criptográfica e garantia (CAAM)
• Armazenamento seguro não volátil (SNVS): Relógio seguro em tempo real (RTC)
• Controlador seguro JTAG (SJC)
• Microchip coprocessador criptográfico ATECC608A

Fornecimento de voltagem:

O Coral SoM requer uma fonte de alimentação de 5 V e gera todas as outras tensões necessárias com um PMIC a bordo.

Consumo de energia do SoM aproximadamente:

• ocioso: 2,6 W
• ocioso com saída HDMI: 3.0 W
• Alto desempenho: 6,2 W

Mais informações:

• Dimensões do SoM de Coral: 40 mm x 48 mm x 5,11 mm
• Peso: 13 g
• Ligação à placa portadora: o SoM é ligado à placa portadora usando três conectores de 100 pinos (Hirose DF40C-100DP-0.4V)

Suporte de software

Mendel Linux:

Mendel Linux é um derivado do Debian desenvolvido pelo Google, especificamente para a plataforma Coral. Um carregador de inicialização é pré-instalado no SoM, você tem que instalar o Mendel Linux manualmente.

O Mendel Linux usa os pacotes binários do Debian para manter o máximo de compatibilidade possível, e para permitir atualizações de segurança de forma oportuna. Atualmente ele suporta apenas as placas de desenvolvimento Coral (também conhecidas como "enterprise" ou "phanbell") e os módulos Coral SoM (System-on-Modules).

Tensorflow lite:

O Coral System-on-Module suporta a execução de modelos (compilados) TensorFlow Lite na sua EdgeTPU.

A borda de visão do automóvel:

O Coral System-on-Module suporta o AutoML Vision Edge para implementar rapidamente modelos de classificação de imagens.

Potencial para aplicações industriais

O Google Coral TPU & TensorFlow Lite são uma plataforma de produtos revolucionária para aplicações de aprendizagem de máquinas! Isto permite soluções incorporadas que podem, por exemplo, detectar problemas com peças de trabalho, reconhecer situações de tráfego e muito mais.

O Coral SoM (System-on-Module) é adequado se o objetivo for uma solução de hardware personalizada que tenha maiores requisitos de velocidade de inferência de aprendizagem da máquina e, ao mesmo tempo, exija um consumo de energia otimizado.

Como alternativa ao SoM, que fornece sua própria plataforma, Coral by Google também oferece módulos PCI Express e módulos M.2 que podem estender o seu hardware existente ou novo de prateleira.

Ficha técnica

• Download da folha de dados do Coral System-on-Module (PDF)

número da peça do Google: G650-04474-01

Asus part number: 90AN00I4-B0XAY0