Coral USB Accelerator (Bảo hành 1 năm)

Mã sản phẩm: MLAB00498
Thương hiệu: Coral

2,138,000 ₫

Sản phẩm đã có mặt tại MLAB - MUA NGAY

Coral USB Accelerator một giải pháp cải thiện tốc độ của các thuật toán AI nền tảng TensorFlow Lite

Sản phẩm nhập khẩu chính hãng từ Coral

Hỗ trợ kỹ thuật trong suốt quá trình sử dụng

Xuất hóa đơn GTGT cho cá nhân, đơn vị có nhu cầu

Sản phẩm được bảo hành 12 tháng

Bảo Hành: Bảo hành 1 năm

Bảo hành 1 năm

Thêm vào giỏ hàng

Mô tả
Điểm nổi bật
Thông tin
Bình luận

Hỗ trợ mua hàng : 02436.231.170 or 0984.058.846

Tư vấn kỹ thuật Raspberry Pi : 0862.628.846

Tư vấn kỹ thuật Module khác : 0866.828.846 or 0862.998.846

VUI LÒNG LIÊN HỆ ĐỂ ĐƯỢC HỖ TRỢ KỸ THUẬT VÀ ĐẶT HÀNG TRỰC TIẾP

The Coral USB Accelerator brings machine learning inferencing to existing systems.

Works with Linux, Mac, and Windows systems.

Coral USB Accelerator bổ sung một bộ đồng xử lý (coprocessor ) Edge TPU vào hệ thông của bạn từ đó mang lại khả năng suy luận Machine Learning (ML) mạnh mẽ cho các hệ thống Linux hiện có chỉ với việc kết nối qua cổng USB.

Với Edge TPU - một ASIC nhỏ do Google thiết kế và chế tạo - USB Accelerator cung cấp suy luận Machine Learning (ML) hiệu suất cao với chi phí điện năng thấp qua USB 3.0.

Thiết bị này có thể thực hiện các mô hình Mobile vision như MobileNet v2 ở tốc độ hơn 100 khung hình/giây, theo cách hiệu quả về điện năng. Điều này cho phép bạn thêm suy luận ML nhanh vào các thiết bị AI được nhúng của mình theo cách tiết kiệm năng lượng và bảo mật.

Các mô hình được phát triển trên nền tảng TensorFlow Lite và sau đó được biên dịch để chạy trên USB Accelerator.

Những lợi ích của Edge TPU

- High-speed TensorFlow Lite inferencing

- Low power

- Small footprint

Coral là một bộ phận của Google, nơi mà bạn có thể xây dựng các ý tưởng thông minh với nền tảng AI.

ĐẶC ĐIỂM, TÍNH NĂNG

- Google Edge TPU ML accelerator coprocessor

- USB 3.0 Type-C socket

- Hỗ trợ Debian Linux on host CPU

- Các mô hình được xây dựng trên nền TensorFlow

- Hỗ trợ đầy đủ các kiến trúc MobileNet và có thể có các kiến trúc tùy chỉnh

- Tương thích với Google Cloud

THÔNG SỐ KỸ THUẬT

- Edge TPU ML accelerator

+ ASIC thiết kế bởi Google cung cấp khả năng suy luận ML hiệu suất cao cho TensorFlow Lite models.

- Arm 32-bit Cortex-M0+ Microprocessor (MCU)

+ Up to 32 MHz max

+ 16 KB Flash memory with ECC

+ 2 KB RAM

- Connections

+ USB 3.1 (gen 1) port and cable (SuperSpeed, 5Gb/s transfer speed)

+ Included cable is USB Type-C to Type-AU

HỖ TRỢ CÁC NỀN TẢNG

Kết nối qua USB với bất kỳ hệ thống nào chạy Debian Linux (bao gồm Raspberry Pi), macOS hoặc Windows 10.

Hỗ trợ TensorFlow lite

Bạn không cần phải xây dựng mô hình lại từ đầu. Các mô hình TensorFlow Lite có thể được biên dịch để chạy trên USB Accelerator.

YÊU CẦU KỸ THUẬT

Coral USB Accelerator phải được kết nối với hostcomputer phù hợp với các thông số kỹ thuật như sau :

- Tất cả các loại máy tính Linux có cổng USB

+ Debian6.0 or higher，or any derivative thereof（such as Ubuntu10.0+）

+ System architecture of either x86_64 or ARM64 with ARMv8 instruction set

- Raspberry Pi

+ Raspberry Pi 2/3/4 (Cũng lưu ý rằng để đạt được tốc độ suy luận tốt nhất, bạn nên sử dụng cổng USB 3.0 (Raspberry Pi 3B+ trở về trước chỉ có cổng USB 2.0 nên tốc độ sẽ chậm hơn)

Edge TPU performance benchmarks

Một TPU Edge có khả năng thực hiện 4 nghìn tỷ phép tính (tera-operation) mỗi giây (TOPS), sử dụng 0,5 watt cho mỗi TOPS (2 TOPS mỗi watt). Điều đó chuyển thành hiệu suất cho ứng dụng của bạn như thế nào phụ thuộc vào

nhiều yếu tố. Mỗi mô hình neural network đều có yêu cầu khác nhau và nếu bạn đang sử dụng thiết bị USB Accelerator, tổng hiệu suất cũng thay đổi dựa trên CPU chủ, tốc độ USB và các tài nguyên hệ thống khác.

Bảng dưới đây so sánh thời gian dành để thực hiện một suy luận duy nhất (single inference) với một số mô hình phổ biến trên Edge TPU. Tất cả các mô hình chạy trên cả CPU và Edge TPU đều là phiên bản TensorFlow Lite.

Các bạn có thể lựa chọn Model architecture tương thích với Edge TPU ( Tất cả chúng đều được train bằng cách sử dụng tập dữ liệu ImageNet với 1000 classes). Nếu bạn muốn kiểm tra các mô hình của riêng mình, vui lòng tham

khảo the model architecture requirements

Điều này thể hiện một lựa chọn nhỏ các kiến trúc mô hình tương thích với Edge TPU (tất cả chúng đều được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu ImageNet với 1.000 lớp). Nếu bạn muốn kiểm tra các mô hình của riêng mình,

hãy đọc các yêu cầu về kiến trúc mô hình.

Model architecture	Desktop CPU ¹	Desktop CPU ¹ + USB Accelerator (USB 3.0) with Edge TPU	Embedded CPU ²	Dev Board ³ with Edge TPU
Unet Mv2 (128x128)	27.7	3.3	190.7	5.7
DeepLab V3 (513x513)	394	52	1139	241
DenseNet (224x224)	380	20	1032	25
Inception v1 (224x224)	90	3.4	392	4.1
Inception v4 (299x299)	700	85	3157	102
Inception-ResNet V2 (299x299)	753	57	2852	69
MobileNet v1 (224x224)	53	2.4	164	2.4
MobileNet v2 (224x224)	51	2.6	122	2.6
MobileNet v1 SSD (224x224)	109	6.5	353	11
MobileNet v2 SSD (224x224)	106	7.2	282	14
ResNet-50 V1 (299x299)	484	49	1763	56
ResNet-50 V2 (299x299)	557	50	1875	59
ResNet-152 V2 (299x299)	1823	128	5499	151
SqueezeNet (224x224)	55	2.1	232	2
VGG16 (224x224)	867	296	4595	343
VGG19 (224x224)	1060	308	5538	357
EfficientNet-EdgeTpu-S*	5431	5.1	705	5.5
EfficientNet-EdgeTpu-M*	8469	8.7	1081	10.6
EfficientNet-EdgeTpu-L*	22258	25.3	2717	30.5

Time per inference, in milliseconds (ms)

KÍCH THƯỚC

Part List

1 x Coral USB Accelerator

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Datasheet

Get started guide

CHÍNH SÁCH BÁN HÀNG

MLAB cam kết cung cấp sản phẩm chính hãng đến tay khách hàng, cung cấp đầy đủ hóa đơn VAT cho cá nhân, các đơn vị doanh nghiệp, trường học, cơ quan nhà nước có yêu cầu.

Quý khách mua màn hình USB Coral tại MLAB, sẽ được hỗ trợ đổi mới (1 đổi 1 nhưng là đổi mới) trong vòng 12 tháng nếu sản phẩm bị lỗi do nhà sản xuất. Các bạn tham khảo chính sách bảo hành của MLAB tại đây