G950-01456-01/ G950-06809-01CORAL USB EDGE TPU ML ACELERADOR COPROCESADOR PARA RASPBERRY PI Y OTROS ORDENADORES INTEGRADOS DE UNA SOLA PLACA

Nota importante: el kit AIY Maker incluye el acelerador USB Coral, una Raspberry Pi 4 (8 GB) y otros accesorios útiles.

También ofrecemos el Coral Dev Board Mini y el Coral Dev Board de 4 GB. Para un rendimiento particularmente alto, recomendamos utilizar la placa Coral Dev 4GB , mientras que la placa Dev Mini es especialmente adecuada para soluciones de bajo costo.

El acelerador USB de Google Coral trae inferencia en tiempo real (aprendizaje profundo / aprendizaje automático) a tu Raspberry Pi 4 y muchas otras computadoras.AI para todos: Google ha conectado un potente chip especializado (TPU, unidad de procesamiento Tensor) a una interfaz USB 3 con el Acelerador USB Coral, lo que permite una inferencia rápida y eficiente de energía para los modelos TensorFlow Lite.

Una ventaja clave de esta solución: sus datos se mantienen locales, lo que ayuda con la latencia y, por supuesto, la protección de datos. (En cumplimiento de las leyes pertinentes, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).)

Google utiliza cada vez más inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) para realizar sus servicios. Para ello, desarrolló procesadores especializados llamados TPUs (“Tensor Processing Units”) para sus centros de datos que pueden ejecutar algoritmos de forma más rápida y eficiente con el marco TensorFlow. Por ejemplo, Google Maps mejora analizando las señales de las calles capturadas por Street View mediante una red neuronal basada en TensorFlow. El bono: TensorFlow se puede programar fácilmente en Python.

¿IA para uso doméstico? ¡Sí! Google es una empresa interesante: no se mantienen esta tecnología para sí mismos, sino que la comparten con el mundo. A principios del año pasado, Google lanzó una memoria USB 3 con el Edge TPU, que admite el marco TensorFlow Lite. El TPU Edge puede realizar hasta 4 billones de operaciones por segundo con solo 2 vatios de consumo de energía. TensorFlow Lite es una versión modificada de TensorFlow específicamente diseñada para satisfacer las necesidades de dispositivos móviles y sistemas integrados. Muchas aplicaciones TensorFlow también se pueden realizar en TensorFlow Lite.

Perfecto en combinación con la Raspberry Pi 4.
Con el Google Coral Edge TPU, la inferencia con el modelo MobileNet v2 se puede realizar hasta 20 veces más rápido que en “desnudo” Pi 4. Es posible el reconocimiento en tiempo real en transmisiones de vídeo con más de 50 fps, algo que no se puede lograr con el Pi 4 sin el acelerador.

Gracias a Python y a numerosos ejemplos en línea alrededor de TensorFlow, comenzar en inteligencia artificial y aprendizaje automático con el Acelerador USB de Google Coral es fácil y elegante.

Aquí puedes encontrar la guía oficial “Comenzar” para el Acelerador USB.

Especificaciones técnicas del acelerador USB Coral

• Coprocesador acelerador Google Edge TPU ML
• Enchufe USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) tipo C
• Compatible con Linux, Mac y Windows en el sistema host
• Consumo de energía de hasta 900 mA pico @ 5 V
• Dimensiones: Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm

Estos puntos de referencia proporcionan información sobre las capacidades de rendimiento del Acelerador USB de Coral.

Requisitos del sistema host

• Linux Debian 6.0 o superior, o un derivado (por ejemplo, Ubuntu 10.0+, Raspbian)
• Arquitectura del sistema: x86-64, ARMv7 (32 bits) o ARMv8 (64 bits).
• macOS 10.15 con MacPorts o Homebrew instalado
• Windows 10
• Un puerto USB gratuito (USB 3 recomendado para el mejor rendimiento)
• Python 3.5, 3.6 o 3.7

Temperatura de funcionamiento

• Temperatura de funcionamiento recomendada:
  • 35 °C. Frecuencia de reloj reducida.
  • 25 °C – frecuencia máxima de reloj (para un rendimiento óptimo)

Incluido en el paquete acelerador USB de Google Coral

• Acelerador USB
• Cable USB 3

Para un uso óptimo con el Pi 4, hemos montado un kit de desarrollo que recomendamos a todos los usuarios:

Incluido en el kit de desarrollo de acelerador USB Coral

• Acelerador USB
• Cable USB 3
• Raspberry Pi 4 (8 GB)
• Funda FLIRC (para refrigeración pasiva óptima de la Pi 4/8 GB)
• Fuente de alimentación USB C 3A (UE, blanco – US/AUS/Reino Unido disponible bajo petición).
• Tarjeta microSD de 32 GB con NOOBS / Raspbian Buster
• 2 cables microHDMI a HDMI (1 m, base Raspberry Pi).
• Cable LAN CAT 6 de 2 m (óptimo para Gigabit)

Nota: Se requiere software adicional para operar el Acelerador USB Coral, que debe instalarse por separado, no está incluido en la tarjeta SD.

Google proporciona varios ejemplos y tutoriales interesantes en el proyecto Coral.ai, incluyendo una “variante” de AlphaGo Zero llamada Minigo. (AlphaGo Zero derrotó a los jugadores de Go humanos en un juego considerado extremadamente complejo y significativamente más desafiante para las computadoras que, por ejemplo, el ajedrez).

Potencial para aplicaciones industriales y consultoría El acelerador USB Google Coral es un producto revolucionario, similar al Raspberry Pi, para aplicaciones de aprendizaje automático. Permite soluciones integradas que pueden, por ejemplo, reconocer problemas con las piezas de trabajo, evaluar situaciones de tráfico y mucho más.

Vemos un gran potencial, especialmente en combinación con la nueva cámara Raspberry Pi HQ.

Notas y varios

Nota importante:

La memoria USB puede calentarse mucho durante el funcionamiento, lo que puede causar quemaduras, ¡espera a que se enfríe antes de manejar!

Google y no aceptamos ninguna responsabilidad por daños si el dispositivo funciona fuera del rango de temperatura recomendado.

• Número de pieza de Google: G950-01456-01 // G950-06809-01 (a partir de octubre de 2020)
• Número de pieza ASUS: 90AN0020-B0XAY0