Помимо множества других разработок в области машинного обучения TensorFlow, Google сегодня объявила о платформе для создания интеллектуального оборудования с ИИ на устройстве. Coral выходит в публичную бета-версию как комплексное решение для разработчиков, создающих IoT-оборудование от прототипирования до производства.
Coral предлагает полный набор локальных инструментов ИИ, который позволяет легко развивать ваши идеи от прототипа до производства. Он включает аппаратные компоненты, программные инструменты и контент, которые помогут вам создавать, обучать и запускать нейронные сети (НС) локально, на вашем устройстве.
Локальный характер идеально подходит для автономных ситуаций с ограниченным подключением, а эти маломощные устройства учитывают встраиваемые приложения. Кроме того, они обеспечивают безопасность и конфиденциальность пользовательских данных на устройстве.
Coral работает на базе Edge TPU, специально разработанного для работы «на периферии». Этот небольшой ASIC, разработанный Google, обеспечивает высокопроизводительные выводы машинного обучения — например, мобильные модели компьютерного зрения со скоростью более 100 кадров в секунду — для маломощных устройств.
На момент запуска Coral предлагает пять продуктов, охватывающих разработку новых продуктов, дополнение существующих проектов и масштабирование для производства (скоро):
- Coral Dev Board: Одноплатный компьютер со съемным системным модулем (SOM), оснащенным Edge TPU, а также Wi-Fi, Bluetooth, ОЗУ и памятью eMMC.
- USB Accelerator: USB-аксессуар с Edge TPU, который обеспечивает выводы машинного обучения в существующих системах. Он также позволяет легко интегрировать его в любую систему Linux (включая платы Raspberry Pi) через USB 2.0 и 3.0.
- Camera: Модуль камеры, совместимый с 5-мегапиксельным разрешением.
- PCI-E Accelerator: Устройство PCI-E для легкой интеграции Edge TPU в существующие системы.
- System-on-Module (SOM): Полностью интегрированная система в подключаемом модуле размером 40 x 40 мм.
Coral будет работать с другими инструментами Google, такими как TensorFlow и TensorFlow Lite, а также с Google Cloud IoT для управления подключенными устройствами. В конечном итоге он может масштабироваться от стартапов до крупномасштабного корпоративного использования. Продукты Coral, документация, примеры кода, технические описания и другие ресурсы доступны уже сегодня.