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Python与机器学习 徐 自远 571℃

谷歌用Coral交出了自己对于机器学习的答案。这是一款定制的ASIC,被称作Edge TPU平台。一样的板型、类似的接口,它看起来就像是树莓派的样子。

这款新硬件是在TensorFlow开发峰会之前诞生的。作为面向嵌入式机器学习和嵌入式AI环境的硬件,它的目标是能够在功耗和计算能力有限的环境下提供机器学习的能力。当前,已经有一些RISC-V核心的处理器能够为机器学习提供加速,如nVidia所提供的一些产品,而现在,Google也拿出了它的设计。

在Coral开发板上,主控芯片是恩智浦的i.MX 8M SOC,其片中集成了四核的Cortex-A53和Cortex-M4F两种处理器,而用于加速运算的核心则是GPU GC7000 Litehe Google Edge TPU ASIC。内置了1GB LPDDR4内存和8GB emmc FLASH。其余的连接器则包括千兆以太网、音频插孔、麦克风、HDMI和摄像头通道,以及和树莓派最相像的GPIO接口。和树莓派一样,这些GPIO口也可以被程序所调用,但毕竟它不是完全一致的系统,所以程序上还是必须要进行一些小修改的。Google Coral的价格为149美元,当前贸泽电子已经订购了1320个存货。

Coral的另一种型号是像USB设备一样的加速棒——和它的同行一样,这种加速棒也可以和树莓派一起使用,并提供同样的Google Edge TPU加速能力了。这样的加速棒的价格为75美元。你可能会问为什么Google会推出这样的产品——看起来和树莓派的区别不大,但实际上,其精髓就在于Google Edge TPU协处理器,可以为嵌入式设备提供运行现有AI模型所必要的算力。

 

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