Introdução ao Google Coral: Pioneirismo em IA Local
O Google Coral surge como um farol no domínio da IA local, marcando uma mudança significativa na abordagem ao aprendizado de máquina (ML) e IA. No seu núcleo, o Google Coral é uma plataforma que facilita o ML no dispositivo, permitindo que desenvolvedores e entusiastas integrem capacidades de IA diretamente em seus dispositivos. Isso é amplamente alcançável devido ao coprocessador Edge TPU, um acelerador de hardware especializado projetado para executar modelos de visão móvel de última geração como o MobileNet V2 de forma eficiente.
O que diferencia o Google Coral é sua capacidade de executar modelos TensorFlow Lite na borda, o que significa tempos de inferência mais rápidos e menor dependência de serviços em nuvem. Esta abordagem de computação de borda garante que o processamento de dados aconteça localmente, melhorando a privacidade e a velocidade. É particularmente útil em aplicações onde enviar dados para a nuvem pode ser impraticável ou representar preocupações com a privacidade.
Além disso, a plataforma Coral é versátil, suportando uma gama de hardware, desde o Acelerador USB até o Coral Dev Board. O Acelerador USB, compatível com USB 3.0, é uma opção plug-and-play para adicionar a potência do Edge TPU a sistemas existentes, incluindo computadores de placa única populares como o Raspberry Pi. Essa flexibilidade o torna uma escolha ideal para uma miríade de projetos, desde experimentos simples de entusiastas até aplicações industriais complexas.
O coprocessador Edge TPU no Google Coral se destaca por sua capacidade de lidar eficientemente com modelos de aprendizado de máquina. Não se trata apenas de executar modelos pré-existentes; trata-se de permitir que o dispositivo aprenda com dados em tempo real, adapte-se e tome decisões instantaneamente. O uso do TensorFlow Lite também significa que os desenvolvedores podem aproveitar um framework familiar e poderoso para criar e implantar modelos de ML, mantendo todo o processamento de dados localizado no dispositivo.
Explorando o Acelerador USB Google Coral: Desencadeando a Computação de Borda
O Acelerador USB Google Coral é uma ferramenta revolucionária no campo da computação de borda. Ele é projetado para trazer as capacidades da Edge TPU da Google para computadores existentes e sistemas de placa única como o Raspberry Pi. Este dispositivo pequeno, mas poderoso, conecta-se através de uma porta USB, idealmente USB 3.0 para desempenho ótimo, e pode executar modelos complexos de visão como o MobileNet V2 a uma taxa de quadros por segundo (fps) impressionantemente alta.
O que faz o Acelerador USB Coral se destacar é sua capacidade de realizar inferência de ML na borda. Isso significa que todo o processamento de dados é feito localmente no dispositivo, em vez de ser enviado para um servidor remoto. Esse processamento local não só garante a privacidade e segurança dos dados, mas também resulta em tempos de resposta mais rápidos, críticos para aplicações como detecção de objetos em tempo real ou navegação autônoma.
O Acelerador USB é compatível com uma variedade de sistemas operacionais, incluindo Linux e Debian, tornando-o uma escolha versátil para uma variedade de projetos de ML. Sua integração com o TensorFlow Lite permite que os desenvolvedores implantem facilmente modelos pré-treinados ou desenvolvam soluções personalizadas adaptadas às suas necessidades específicas.
Além disso, o uso do coprocessador Edge TPU dentro do Acelerador USB permite que ele execute tarefas de aprendizado de máquina mais eficientemente em comparação com CPUs tradicionais. Essa eficiência é particularmente evidente na execução de modelos de visão móvel de última geração, onde a Edge TPU pode processar dados em alta velocidade sem comprometer a precisão.
Em resumo, o Acelerador USB Google Coral incorpora a essência da computação de borda. Ele permite que desenvolvedores e entusiastas de tecnologia aproveitem o poder de ML e IA diretamente em seus dispositivos, abrindo um reino de possibilidades para aplicações inovadoras em vários campos, de robótica a IoT. A combinação de acessibilidade, desempenho e eficiência o torna um ativo inestimável na paisagem em evolução da tecnologia de IA.
Compreendendo o Edge TPU: Potencializando a IA na Borda
O Edge TPU é um pequeno ASIC projetado pelo Google, que define o coração das capacidades de IA da plataforma Coral. Como um coprocessador, ele é especificamente projetado para inferência de ML em dispositivos, exibindo uma capacidade notável de realizar 4 trilhões de operações por segundo. Essa eficiência se traduz na execução de modelos avançados de visão, como o MobileNet, a quase 400 fps, tornando-o ideal para tarefas de visão computacional (computer vision) de alta velocidade. O poder único do Edge TPU vem de seu baixo custo energético, usando apenas 0,5 watts, permitindo uma operação eficiente em termos de energia mesmo em dispositivos de pequeno formato.
Quando integrado à placa de desenvolvimento Coral, o Edge TPU transforma a placa em um computador de placa única com poderoso processamento de IA. Este setup de Sistema-em-Módulo (SoM), que inclui o Edge TPU como coprocessador, é crucial para desenvolvedores e entusiastas que precisam prototipar projetos de IA rapidamente. Não se trata apenas de potência bruta; o Coral TPU garante que os modelos de aprendizado de máquina possam ser executados na borda, facilitando assim o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões diretamente nos dispositivos de IA.
A aplicação do Edge TPU se estende a vários campos, desde a detecção de objetos em sistemas de vigilância até a IA local em automação residencial, alimentada por plataformas como o Home Assistant. Essa versatilidade é ainda mais amplificada pela compatibilidade do Edge TPU com modelos TensorFlow Lite, que podem ser compilados para rodar de forma eficiente neste poderoso coprocessor.
A Placa de Desenvolvimento Google Coral: Um Centro para Inovação em IA
A placa de desenvolvimento Google Coral é um exemplo primordial de um computador de placa única de alto desempenho projetado para aplicações de IA de borda. Como um componente central do ecossistema Coral, ela incorpora o conceito de IA local, fornecendo todas as conexões periféricas necessárias para prototipar um projeto. Esta placa de desenvolvimento, com seu pequeno formato, possui um Edge TPU integrado, um coprocessador capaz de entregar 2 TOPS por watt, oferecendo assim um equilíbrio entre potência e eficiência.
Uma das características mais notáveis da placa é sua interface de câmera CSI-2, que permite modelos de classificação de imagens personalizados de alta precisão. Essa funcionalidade, combinada com a capacidade de executar modelos TensorFlow Lite, posiciona a placa de desenvolvimento Google Coral como uma escolha ideal para desenvolver e escalar projetos impulsionados por IA. Com seu EMMC integrado, os desenvolvedores podem aproveitar a placa de desenvolvimento para prototipar e, eventualmente, escalar para a produção usando seu PCB personalizado.
A utilidade da placa de desenvolvimento Coral é evidente em aplicações como o Frigate, uma integração de código aberto com o Home Assistant para detecção de objetos em tempo real. Esse caso de uso ilustra como a placa de desenvolvimento, com seu Edge TPU de baixo consumo, mas altamente capaz, pode revolucionar a automação residencial e a segurança. Além disso, sua porta USB 3.0 Tipo-C garante transferência rápida de dados e conectividade, tornando a placa de desenvolvimento Google Coral não apenas uma potência de IA, mas também uma ferramenta versátil no arsenal de qualquer desenvolvedor.
Em resumo, a placa de desenvolvimento Google Coral, com seu Edge TPU integrado e uma série de recursos, oferece uma plataforma abrangente e eficiente para construir produtos com IA local. Sua integração com sistemas existentes, facilidade de uso e capacidades poderosas de IA a tornam um ativo inestimável no âmbito da computação de borda e desenvolvimento de dispositivos de IA.
Aprimorando a IA de borda com o Coral USB Accelerator e o Dev Board
O Coral USB Accelerator surge como um componente crucial no âmbito da IA de borda, trazendo inferência de aprendizado de máquina para sistemas existentes de maneira eficiente em termos de energia. Como um acessório USB que se integra perfeitamente com dispositivos como o Raspberry Pi, ele exemplifica o potencial do ML no dispositivo. Este pequeno ASIC, projetado pelo Google, é capaz de realizar 4 trilhões de operações por segundo, oferecendo capacidades de visão de IA em tempo real para tarefas como classificação de imagens e detecção de objetos.
O Coral USB Accelerator, combinado com a tecnologia de IA do Google Coral, capacita dispositivos de IoT e de borda a executar modelos TensorFlow Lite a impressionantes 400 fps. Sua porta USB 3.0 Tipo-C garante uma transferência de dados rápida, tornando-o uma escolha ideal para desenvolvedores que precisam de soluções de IA de baixo consumo, mas de alto desempenho. Este dispositivo transforma a maneira como a inferência de ML é conduzida em vários setores, desde automação residencial usando plataformas como Home Assistant até projetos mais complexos envolvendo Frigate para vigilância.
Em conjunto, o Coral development board, especificamente o Coral Dev Board, destaca-se como um testemunho do compromisso do Google com a IA local. Esta placa é um computador de placa única que encapsula o poder do Coral TPU e SoM (System-on-Module), fornecendo todas as conexões periféricas necessárias para prototipar projetos de IA. Não se trata apenas do hardware; a capacidade do dev board de executar modelos TensorFlow Lite, combinada com uma interface de câmera CSI-2, permite modelos de classificação de imagens personalizados de alta precisão, cruciais para aplicações avançadas de IA.
Coral é um Kit Completo para Construção de Produtos de IA Local
Coral é um ecossistema completo para a construção de produtos com IA local, abrangendo tudo desde o Acelerador USB Coral até a placa de desenvolvimento Google Coral. Esta abordagem holística permite que os desenvolvedores escalem seus projetos do protótipo à produção usando a placa Coral e seu SoC integrado. O baixo custo de energia do TPU Coral, usando apenas 0,5 watts, juntamente com sua capacidade de realizar trilhões de operações por segundo, destaca sua eficiência e potência.
O Google Coral TPU, integral a esses dispositivos, é um pequeno ASIC que muda o cenário do ML em dispositivos. Ele permite que dispositivos de IA executem modelos de aprendizado complexos de maneira eficiente em termos de energia, um aspecto crítico para dispositivos de borda. Com o pequeno formato da placa Coral e recursos integrados como EMMC e Edge TPU como coprocessador, os desenvolvedores têm uma plataforma robusta para desenvolver, testar e implantar suas soluções de IA.
As aplicações práticas deste kit vão além dos domínios tradicionais. Com a Coral Dev Board, os inovadores podem se aprofundar em projetos de visão computacional (computer vision) de IA, aproveitando a capacidade da placa de compilar e executar modelos TensorFlow Lite de forma eficiente. Isso é especialmente relevante para aplicações que exigem baixa latência, como detecção de objetos em tempo real em cenários de computação de borda.
Em essência, o kit Coral democratiza a IA, tornando-a acessível e prática para uma ampla gama de aplicações. Seja para aprimorar sistemas de automação residencial, desenvolver soluções inteligentes de IoT ou criar mecanismos avançados de detecção de objetos, Coral fornece as ferramentas e recursos necessários para construir soluções sofisticadas de IA na borda.
Modelos TensorFlow Lite e Computação de Borda com Coral
A integração de modelos TensorFlow Lite com a plataforma Google Coral exemplifica os avanços em visão computacional (computer vision) e computação de borda. Modelos TensorFlow Lite, quando compilados para rodar no sistema Coral system-on-module (SOM), desbloqueiam um potencial tremendo, especialmente considerando que o Edge TPU embarcado é capaz de realizar 4 trilhões de operações por segundo. Essa eficiência é ainda mais destacada pela capacidade do Edge TPU de operar a 2 TOPS por watt, garantindo inferência de ML eficiente em termos de energia para dispositivos de borda.
O Google Coral USB, notavelmente na forma de um pendrive, estende essas capacidades para uma gama mais ampla de hardware. Este acessório USB, quando conectado a dispositivos através de uma porta USB 3, capacita-os a executar modelos de IA complexos, incluindo modelos de visão como o MobileNet V2 a quase 400 fps. Esse poder único vem do pequeno ASIC projetado pelo Google, especificamente para rodar modelos de ML de maneira eficiente e com baixo consumo de energia, usando apenas 0,5 watts.
Para desenvolvedores que procuram prototipar projetos de IA, o Coral dev board é uma ferramenta essencial. Esta placa é um computador de placa única com todas as conexões necessárias para prototipar um projeto. Seu formato compacto a torna ideal para desenvolver e testar aplicações de IA antes de escalar para a produção usando um PCB personalizado. A capacidade de rodar modelos TensorFlow Lite na borda, combinada com o Google Coral USB e o dev board, marca um avanço significativo em tornar a IA acessível e prática para aplicações do mundo real.
Escalando Projetos de IA de Protótipo para Produção com Coral
A arquitetura do Google Coral é projetada de forma engenhosa para escalar projetos de IA desde o protótipo inicial até a produção em grande escala. A pedra angular dessa escalabilidade é o Coral dev board, um computador de placa única que serve como uma plataforma versátil para desenvolver e testar modelos de IA. Com seu design de módulo de sistema (SOM), incorporando o poderoso TPU Coral, o dev board torna-se um centro para inovações em visão computacional (computer vision) e computação de borda.
O poder único do Coral board é evidente em sua capacidade de executar eficientemente modelos TensorFlow Lite compilados para computação de borda. Os desenvolvedores podem utilizar o board para prototipar seus projetos, aproveitando seu TPU de borda integrado capaz de realizar 4 trilhões de operações por segundo. Este alto desempenho, juntamente com um baixo custo de energia de apenas 0,5 watts, garante que o dev board não seja apenas poderoso, mas também eficiente em termos de energia.
Um recurso chave da plataforma Coral é seu suporte para conexões periféricas essenciais no prototipagem de projetos de IA. Isso inclui a interface de câmera CSI-2 para captura de imagens de alta qualidade, crucial para aplicações de visão computacional (computer vision). Uma vez que os protótipos são testados com sucesso, os desenvolvedores podem escalar seus designs para produção integrando seu PCB personalizado com o SOM Coral. Essa escalabilidade é um testemunho do compromisso da plataforma Google Coral em apoiar todo o ciclo de vida do desenvolvimento de produtos de IA.
Em resumo, o Google Coral oferece uma solução abrangente para o desenvolvimento de IA, desde os estágios iniciais de prototipagem usando o dev board até a escalação para produção completa. Sua combinação de alto desempenho, eficiência energética e escalabilidade o torna uma escolha ideal para desenvolvedores e empresas que procuram aproveitar o poder da IA e da computação de borda em seus produtos e soluções.
Aproveitando o Poder do Google Coral para Projetos Avançados de IA
O Google Coral, com suas capacidades avançadas de IA, está revolucionando a forma como abordamos projetos complexos de IA. Esta plataforma poderosa não é apenas para tarefas simples de ML; ela está perfeitamente equipada para lidar com aplicações avançadas de IA, fornecendo aos desenvolvedores as ferramentas necessárias para expandir os limites da inovação. A chave para o sucesso do Coral nessas empreitadas reside em seu Edge TPU altamente eficiente, que é especificamente projetado para acelerar tarefas de inferência de ML enquanto mantém um baixo custo de energia.
A proeza do Edge TPU é exemplificada em sua capacidade de executar tarefas intensivas de IA, como detecção de objetos de alta precisão e classificação de imagens sofisticada, em tempo real. Isso o torna uma escolha ideal para aplicações que requerem processamento rápido sem a latência associada à computação em nuvem. Além disso, a compatibilidade do Coral com modelos TensorFlow Lite garante que os desenvolvedores possam aproveitar os últimos avanços em IA com facilidade.
O que diferencia o Coral no âmbito de projetos avançados de IA é sua escalabilidade. Começando com um protótipo na placa de desenvolvimento Coral, os desenvolvedores podem escalar seus projetos sem problemas para produção em larga escala. Essa escalabilidade é reforçada pelo design modular do Coral, permitindo uma fácil integração em PCBs personalizados e diversos formatos. Como resultado, o Coral não é apenas uma ferramenta para desenvolvimento, mas também uma solução robusta para a implantação de aplicações de IA em cenários do mundo real.
A Trajetória Futura do Google Coral no Desenvolvimento de IA
Olhando para o futuro, o potencial do Google Coral no campo do desenvolvimento de IA é imenso. À medida que a IA continua a evoluir, a necessidade de soluções de IA poderosas, eficientes e escaláveis torna-se cada vez mais crítica. O Google Coral está bem posicionado para atender a essas demandas com sua tecnologia inovadora Edge TPU e ecossistema abrangente. O futuro do desenvolvimento de IA com o Coral provavelmente verá uma integração ainda maior da IA em dispositivos do dia a dia, tornando a tecnologia mais intuitiva e responsiva às necessidades humanas.
Nos próximos anos, podemos antecipar que o Google Coral desempenhará um papel significativo no avanço de inovações em áreas como veículos autônomos, cidades inteligentes e saúde personalizada. A capacidade do Coral de processar dados na borda, garantindo privacidade e reduzindo a latência, torna-o um ativo inestimável nesses setores. Além disso, à medida que a IoT continua a crescer, o papel do Coral em habilitar dispositivos IoT mais inteligentes e eficientes será fundamental.
Os avanços contínuos nos modelos de IA e a crescente necessidade de processamento em tempo real também verão a tecnologia do Coral evoluindo. Podemos esperar melhorias em suas capacidades de processamento, eficiência energética e facilidade de integração, garantindo que ele permaneça na vanguarda da tecnologia de IA de borda. Em última análise, a trajetória do Google Coral no desenvolvimento de IA não é apenas sobre avanços tecnológicos, mas também sobre criar um mundo mais conectado e inteligente.
Explorando o Cenário Competitivo: O Lugar do Google Coral Entre os Inovadores em IA
No mundo em rápida evolução da IA e da computação de borda, o Google Coral não está sozinho. Ele está entre uma paisagem competitiva onde numerosos players se esforçam para oferecer soluções inovadoras. Esse ambiente competitivo impulsiona a tecnologia para frente, já que cada plataforma traz suas forças únicas para a mesa. Os concorrentes diretos do Google Coral incluem o Jetson Nano da NVIDIA e o Neural Compute Stick da Intel. Embora essas plataformas também forneçam capacidades de IA de borda, o Google Coral se diferencia com seu Edge TPU altamente eficiente e suporte robusto para TensorFlow Lite.
A série Jetson da NVIDIA, conhecida por seus poderosos aceleradores de IA baseados em GPU, atende a aplicações de alta demanda computacional. O Neural Compute Stick da Intel, por outro lado, oferece versatilidade com sua arquitetura baseada em VPU. No entanto, o Edge TPU do Google Coral se destaca por sua excepcional eficiência em realizar tarefas de inferência de ML, particularmente em cenários de baixo consumo de energia. Essa eficiência torna o Coral particularmente adequado para aplicações em IoT e dispositivos inteligentes onde o consumo de energia é uma consideração crítica.
O futuro da IA de borda não é apenas sobre o poder de processamento bruto; é sobre a integração de capacidades de IA em dispositivos do dia a dia de maneira contínua e eficiente em termos energéticos. Aqui, a abordagem do Google Coral para a IA, focando em eficiência e facilidade de uso, posiciona-o de maneira única no mercado. À medida que a IA continua a se tornar mais pervasiva em nossas vidas diárias, plataformas como o Google Coral que equilibram poder, eficiência e facilidade de implantação provavelmente se tornarão cada vez mais importantes.
| Característica | Google Coral | Jetson Nano | Jetson Nano Orin | Intel Neural Compute Stick |
|---|---|---|---|---|
| Processador | Edge TPU | GPU Maxwell de 128 núcleos | Arquitetura Ampere com 1.024 núcleos CUDA e 32 núcleos Tensor | Intel Movidius Myriad X VPU |
| Desempenho | 4 TOPS | 472 GFLOPS | Até 40 TOPS (INT8) | Até 1 TOPS |
| Consumo de Energia | 0,5 Watts por TOPS | 5-10 watts | 7-15 watts | Baixo (especificações não fornecidas) |
| Suporte a Frameworks | TensorFlow Lite | TensorFlow, PyTorch, Caffe | O mesmo que Jetson Nano mais melhorias para Orin | OpenVINO |
| Principal Caso de Uso | Aplicações de IA de borda com inferência de alta velocidade | Pesquisa em IA, educação, projetos de hobby | Projetos avançados de IA e protótipos que requerem poder de processamento significativo | Incremento de sistemas existentes com capacidades de IA |
| Facilidade de Desenvolvimento | Alta, suportada por placa de desenvolvimento e módulos | Suportado pelo software e comunidade da NVIDIA | Alta, com melhorias do SDK JetPack para dispositivos Orin | Fácil de integrar com conectividade USB |
| Formato | Stick USB, módulos e placa de desenvolvimento | Computador de placa única | Similar ao Jetson Nano mas com arquitetura Orin atualizada | Stick USB |
Conclusão: O Papel Evolutivo do Google Coral em IA e Computação de Borda
Ao refletirmos sobre as capacidades e o potencial do Google Coral, fica claro que esta plataforma está destinada a desempenhar um papel crucial na evolução da IA e da computação de borda. Sua combinação única de eficiência, potência e facilidade de uso o torna uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e inovadores que buscam integrar IA em uma ampla gama de aplicações. Desde dispositivos IoT até sistemas industriais complexos, o Google Coral fornece as ferramentas necessárias para tornar a IA mais acessível e prática.
O futuro do Google Coral no desenvolvimento de IA é promissor, com possíveis avanços em sua tecnologia e maior adoção em diversos setores. À medida que a demanda por processamento em tempo real e soluções de IA baseadas em borda cresce, a plataforma eficiente e escalável do Coral está bem posicionada para atender a essas necessidades emergentes. A jornada da IA e da computação de borda está apenas começando, e o Google Coral está destinado a ser um jogador chave na formação deste futuro empolgante.
Em conclusão, o Google Coral representa não apenas uma inovação tecnológica, mas um passo em direção a um mundo mais inteligente e conectado. Sua capacidade de trazer poderosas capacidades de IA para a borda, sem dúvida, impulsionará novas inovações e transformará a maneira como interagimos com a tecnologia em nossas vidas cotidianas. O caminho à frente para o Google Coral está cheio de possibilidades, e será emocionante ver como ele continua a moldar a paisagem da IA e da computação de borda.
O que é o Edge TPU do Google Coral?
O Edge TPU no Google Coral é um pequeno ASIC (Circuito Integrado Específico de Aplicação) projetado pelo Google. Ele é otimizado para inferência de ML (Machine Learning) de alta performance e baixo consumo de energia, tornando-o perfeito para computação de borda. Por exemplo, ele pode executar de maneira eficiente modelos avançados de visão móvel, como o MobileNet V2, com alta velocidade.
Qual é a velocidade da Edge TPU no Google Coral
A Edge TPU do Google Coral possui uma velocidade de processamento notável, capaz de realizar 4 trilhões de operações por segundo (4 TOPS). Impressionantemente, ela faz isso utilizando apenas 2 watts de energia, o que se traduz em 2 TOPS por watt, demonstrando sua eficiência energética.
Qual é o desempenho real do Google Coral?
O desempenho real do Google Coral é notável por sua velocidade e eficiência em aplicações de computação de borda. Ele se destaca particularmente no processamento de dados visuais, onde pode realizar tarefas complexas como reconhecimento de imagem e detecção de objetos de forma rápida e precisa.
Como o Edge TPU difere dos Cloud TPUs?
O Edge TPU é distinto dos Cloud TPUs principalmente no seu caso de uso e escala. Enquanto os Cloud TPUs, operando em centros de dados, são ideais para treinar modelos de ML grandes e complexos, o Edge TPU é projetado para inferência rápida e eficiente no dispositivo, adequado para dispositivos menores e com restrição de energia.
Quais frameworks de aprendizado de máquina são suportados pelo Edge TPU do Google Coral
O Edge TPU do Google Coral é exclusivamente compatível com o TensorFlow Lite para frameworks de aprendizado de máquina. Essa especialização permite um desempenho otimizado na execução de modelos TensorFlow Lite, particularmente útil em cenários de computação de borda.
Para mais informações detalhadas sobre cada um desses pontos, você pode visitar a página oficial de [Perguntas Frequentes do Google Coral](https://coral.ai/docs/edgetpu/faq/).
Como criar um modelo TensorFlow Lite para o Edge TPU do Google Coral?
Para criar um modelo TensorFlow Lite para o Edge TPU, converta seu modelo TensorFlow para TensorFlow Lite e garanta que ele seja quantizado usando treinamento com conscientização de quantização ou quantização pós-treinamento. Em seguida, compile o modelo para compatibilidade com o Edge TPU.
O TensorFlow 2.0 pode ser usado para criar modelos para o Google Coral?
Sim, o TensorFlow 2.0 e as APIs Keras podem ser usados para a criação de modelos. Converta o modelo para TensorFlow Lite para o Edge TPU, adaptando os formatos de tensor para serem compatíveis com a API TensorFlow Lite.
É possível o treinamento acelerado de ML com o Google Coral’s Edge TPU?
O treinamento acelerado de ML no Edge TPU é limitado ao retrabalho da camada final de um modelo TensorFlow. Ele suporta retropropagação para a camada final ou impressão de peso para novas classificações usando pequenos conjuntos de dados.
Qual é a diferença entre o Coral Dev Board e o USB Accelerator?
O Coral Dev Board é um computador de placa única com um SOC integrado e Edge TPU, funcionando de forma independente ou com outros hardwares. O USB Accelerator é um acessório para sistemas baseados em Linux existentes, adicionando o Edge TPU como um coprocessador.
Qual software eu preciso para o Edge TPU do Google Coral?
O software necessário inclui o runtime do Edge TPU e a API Python do TensorFlow Lite. Outras opções estão disponíveis, incluindo APIs para C/C++ para aplicações avançadas.