Ist das Google Coral Dev Board besser als ein Raspberry Pi?

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Single-Board-Computer (SBCs) sind revolutionäre Geräte. Der bekannteste SBC ist zweifellos der Raspberry Pi. Es ist billig, ungefähr so ​​groß wie eine Kreditkarte und doch führt die meisten der gleichen Aufgaben wie ein Desktop-Computer aus und ist somit ein fester Favorit für Hobbyisten und Entwickler wie.

Das Coral Dev Board ist das neue Kind auf dem Block. Es gibt viele Gründe, sich darüber zu freuen. Heute erfahren Sie alles, was Sie über Googles neuen Linux-basierten SBC wissen müssen.

Was ist das Google Coral Dev Board?

Das Coral Dev Board ist ein SBC nach Google Mendel Betriebssystem, entwickelt für die Verwendung mit dem TensorFlow Lite neurales Netzwerk. Es verfügt auch über eine vollständige Ergänzung der GPIO-Pins (General Purpose In / Out). Aufgrund seines Aussehens und seiner Größe denken Sie vielleicht, dass dies ein weiterer Raspberry Pi-Klon ist, aber es gibt einige wichtige Unterschiede.

Was macht das Coral Dev Board einzigartig?

Google hat das Coral Dev Board für das schnelle Prototyping von Hardware für maschinelles Lernen entwickelt. Das erste, was es einzigartig macht, ist das

Edge-TPU-Modul.

Dieses Modul, bekannt als System auf Modul (SOM) sitzt auf einem Verbindungs-Baseboard und enthält alles, was das Board zum Ticken bringt. CPU, GPU, RAM, Wi-Fi-Chip und Flash-Speicher befinden sich in einer austauschbaren Einheit, die schnell ausgetauscht werden kann.

Das Baseboard enthält Anschlüsse für USB, LAN, HDMI, SD-Karte, Audio und Strom. Dies bedeutet, dass Sie ein Baseboard für das Prototyping von Geräten verwenden können, bevor Sie es auf benutzerdefinierter Hardware bereitstellen.

Dies bedeutet auch, dass Technologie mit realen kommerziellen Verwendungszwecken für diejenigen zugänglich ist, die zu Hause an der Technologie basteln möchten. Was es wirklich beiseite legt, ist etwas, das Sie auf keinem anderen Entwicklungsboard finden werden: einem Google Edge TPU Co-Prozessor.

Was ist der TPU-Co-Prozessor von Google Edge?

Das Edge TPU ist ein kleiner anwendungsspezifischer integrierter Chip (ASIC), der für eine leistungsstarke Interpretation des maschinellen Lernens entwickelt wurde. Aufgrund seiner geringen Größe und des geringen Strombedarfs eignet es sich perfekt für die Einbettung in IoT-Hardwareprodukte zur Bild- und Texterkennung.

Das Hinzufügen dieses Chips zu einem SBC reduziert die Zeit, die ein neuronales Netzwerk zum Verarbeiten von Daten benötigt, drastisch. Derzeit ist die Edge-TPU nur als Teil des Coral Dev Board oder als externer USB-Prozessor verfügbar.

Was sind die Spezifikationen des Coral Dev Board?

Die Spezifikationen für die Edge-TPU-Modul sind wie folgt:

• Zentralprozessor: NXP i. MX 8M SOC (Quad Cortex-A53, Cortex-M4F)
• GPU: Integrierte GC7000 Lite-Grafik
• Coprozessor: Google Edge TPU
• RAM: 1 GB LPDDR4
• Flash-Speicher: 8 GB eMMC
• Konnektivität: Wi-Fi 2 × 2 MIMO (802.11b / g / n / ac 2,4 / 5 GHz) Bluetooth 4.1
• Maße: 48 x 40 x 5 mm

Das Baseboard hat seine eigenen Spezifikationen:

• Flash-Speicher: MicroSD
• USB: Typ C OTG Typ C Stromversorgung Typ A 3.0 Host Micro-B serielle Konsole
• LAN: Gigabit-Ethernet-Port
• Audio: 3,5-mm-Audiobuchse (CTIA-kompatibel) Digitales PDM-Mikrofon (x2) 2,54-mm-4-poliger Anschluss für Stereolautsprecher
• Video: HDMI 2.0a (volle Größe) 39-poliger FFC-Anschluss für MIPI-DSI-Anzeige (4-spurig) 24-poliger FFC-Anschluss für MIPI-CSI2-Kamera (4-spurig)
• GPIO: 3,3 V Stromschiene 40 - 255 Ohm programmierbare Impedanz ~ 82 mA max. Strom
• Leistung: 5 V DC (USB Typ C)
• Maße: 88 x 60 x 24 mm

Python ist die einzige derzeit unterstützte Programmiersprache. C ++ - Unterstützung kommt bald.

Da das Design die komplexe Datenverarbeitung unterstützt, gehört es zu den leistungsstärksten der Himbeer-Pi-Alternativen Pi Überdosis? Hier sind 5 Raspberry Pi-AlternativenDu hast den Raspberry Pi gemeistert - was nun? Hier sind 5 der besten Pi-Alternativen, die Sie als nächstes ausprobieren sollten. Weiterlesen . Was jedoch fehlt, ist ein Desktop-Betriebssystem. In der Dokumentation zum Coral Dev Board wird sogar empfohlen, keinen Monitor und keine Tastatur an das Board anzuschließen und nur Netzwerkverbindungslösungen wie SSH zu verwenden.

Was kann das Coral Dev Board?

Spezifikationen bedeuten nichts, wenn die Hardware nicht nützlich ist. Das obige Video zeigt, wie leistungsfähig das Coral Dev Board sein kann. In diesem Beispiel wird ein Kameramodul verwendet, um neue Objekte in Echtzeit in ein neuronales TensorFlow Lite-Netzwerk einzuführen.

Dieses Beispiel wird sicherlich die DIY-Masse erfreuen, aber es gibt andere Verwendungsmöglichkeiten für TensorFlow Lite, mit denen Sie möglicherweise bereits vertraut sind. Google wurde kürzlich eingeführt Intelligente Antwort für Google Mail, das dieselbe kompakte Version von TensorFlow verwendet, um E-Mails zu lesen und kontextsensitive Antworten bereitzustellen.

Diese Art von intelligenter Technologie beruht normalerweise auf einer Internetverbindung oder der Nutzung externer Dienste, die ein Sicherheitsrisiko darstellen können. Durch die Nutzung der Möglichkeiten des maschinellen Lernens an Bord können neuronale Netze offline und in Bereichen verwendet werden, in denen eine Internetverbindung möglicherweise nicht möglich ist.

Kurz gesagt, das Coral Dev Board ist der erste echte Schritt in Richtung eines leistungsstarken maschinellen Lernens mit kleinem Formfaktor. Das austauschbare SOM erleichtert die Massenproduktion, und viele zukünftige Geräte werden zweifellos über diese Technologie verfügen. Was bedeutet das für dich?

Wird das Coral Dev Board meinen Raspberry Pi ersetzen?

TensorFlow läuft auf einem Raspberry Pi, aber es ist nicht wirklich dafür ausgelegt. Das Coral Dev Board bietet Leistung, mit der der Pi einfach nicht mithalten kann. Zum Glück gibt es eine Lösung in Form eines Raspberry Pi-kompatiblen USB-Beschleuniger mit integriertem Edge-TPU-Prozessor.

Dies ermöglicht jedem mit einem Pi und einigen maschinelles Lernen Know-how 6 Hilfreiche Tutorials und Kurse zum maschinellen Lernen, um die Grundlagen zu verstehenEs gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um in maschinelles Lernen einzutauchen. Hier sind sechs nützliche Ressourcen, die Ihnen helfen, mehr über maschinelles Lernen zu erfahren. Weiterlesen mit TensorFlow Lite zu entwickeln.

Bezugsquellen für das Coral Dev Board

Sicherlich ist diese neue Technologie für Bastler zu teuer?

Überraschenderweise nein. Das Coral Dev Board kostet nur 149,99 US-Dollar, ein Konkurrent in Bezug auf die Kosten ähnlicher High-End-Entwicklungsboards. Der USB-Beschleuniger ist immer noch billiger und somit eine großartige Alternative zu denen, die kein ganz neues Entwicklungsboard kaufen möchten. Es ist geplant, das SOM zusammen mit einer PCI-TPU-Beschleunigungskarte separat zu verkaufen, obwohl sie derzeit nicht zum Kauf angeboten werden.

Sie können die Komponenten von der Coral-Website von Google abholen:

• Dev Board: 149,99 USD
• USB-Beschleuniger: 74,99 USD
• Kameramodul: 24,99 USD

Die neue Schärfe

So aufregend es auch ist, das Coral Dev Board wird den Raspberry Pi nicht ersetzen. TensorFlow läuft auf einem Pi, jedoch nicht in Echtzeit. Das Coral Dev Board ist leistungsstark, jedoch nicht für die Verwendung auf dem Desktop oder für Schulungen konzipiert.

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