Прискорювач Coral USB Accelerator з Edge TPU для швидкого AI на периферії

Coral USB Accelerator — USB‑прискорювач із співпроцесором Google Edge TPU для інференсу моделей машинного навчання на вашій системі. Підключення через стандартний USB підходить для багатьох платформ.

Edge TPU орієнтовно до 4 TOPS при високій енергоефективності (орієнтовно 2 TOPS/Вт). Наприклад, можна прискорювати легкі моделі комп’ютерного зору на кшталт MobileNet v2 із високою частотою кадрів. Живлення 5 В з шини USB через вбудований PMIC. Порт USB має забезпечувати не менше ніж 500 мА при 5 В; під піковим навантаженням пристрій може споживати до орієнтовно 900 мА. За інтенсивної роботи корпус може нагріватися — це очікувана поведінка.

Опис Coral USB Accelerator з Edge TPU

Coral USB Accelerator з Edge TPU — компактний ML‑прискорювач форм‑фактору Accelerator для локального виконання TensorFlow Lite на робочих станціях, серверах і одноплатниках. Виробник — Coral; інференс виконується на Edge TPU без обов’язкової передачі даних у хмару.

Підключення USB 3.0 Type‑C (USB 3.1 Gen 1, 5 Гбіт/с) зручне для інтеграції в існуючі системи, зокрема на базі Raspberry Pi.

Функціональне призначення та можливості

Підходить для розробників, дослідників і інтеграторів:

• прискорення моделей комп’ютерного зору на «краю» мережі;
• локальний інференс TensorFlow Lite з меншим навантаженням на CPU/GPU хоста;
• прототипи та розгортання з AutoML Vision Edge;
• компактні ML‑рішення на Linux, macOS або Windows 10.

Орієнтовно до 4 TOPS при енергоефективності порядку 2 TOPS/Вт; типовий приклад — MobileNet v2 з продуктивністю близько 400 кадрів/с (за умовами середовища та моделі).

Сумісність та системні вимоги

Сумісність (за умови встановлення потрібного ПЗ Coral / TensorFlow Lite):

• Linux: Debian 10 або похідні (наприклад Ubuntu 18.04); архітектури x86‑64, Armv7 (32‑біт), Armv8 (64‑біт); підтримка Raspberry Pi (у документації згадуються зокрема Raspberry Pi 3B+ та Raspberry Pi 4).
• macOS 10.15 з MacPorts або Homebrew.
• Windows 10.

Необхідно також:

• вільний порт USB Type‑C (для максимальної швидкості — USB 3.x);
• Python 3.5, 3.6 або 3.7 (згідно з вимогами релізів Coral — актуальність перевіряйте на сайті виробника);
• налаштоване середовище для TensorFlow Lite та підтримки Edge TPU.

Живлення, підключення та габарити

• живлення з USB 5 В через PMIC;
• мінімум 500 мА при 5 В від порту;
• пікове споживання при максимальному навантаженні — до 900 мА.

Габарити: 65 × 30 × 8 мм — зручно для ноутбуків, міні‑ПК і стендів.

Технічні характеристики

• ML: співпроцесор Google Edge TPU (ASIC) для TensorFlow Lite — орієнтовно 4 TOPS, ~2 TOPS/Вт.
• Інтерфейс: USB 3.0 Type‑C (USB 3.1 Gen 1, SuperSpeed, 5 Гбіт/с).
• Сумісність ОС: Linux (Debian 10 / Ubuntu 18.04+, x86‑64 та ARM), macOS 10.15+, Windows 10.
• Додатково: підтримка AutoML Vision Edge (за екосистемою Coral).

Комплектація

У комплекті:

1. USB‑прискорювач — 1 шт.
2. Кабель USB Type‑C — Type‑A, довжина 300 мм (12″) — 1 шт.