Introducción a Google Coral: Pioneros en IA Local
Google Coral surge como un faro en el ámbito de la IA local, marcando un cambio significativo en el enfoque hacia el aprendizaje automático (ML) y la IA. En su esencia, Google Coral es una plataforma que facilita el ML en el dispositivo, permitiendo a desarrolladores y aficionados integrar capacidades de IA directamente en sus dispositivos. Esto es posible en gran medida gracias al coprocesador Edge TPU, un acelerador de hardware especializado diseñado para ejecutar eficientemente modelos de reconocimiento de imágenes (https://cloud.google.com/edge-tpu) móviles de última generación como MobileNet V2.
Lo que distingue a Google Coral es su capacidad para ejecutar modelos de TensorFlow Lite en el borde, lo que significa tiempos de inferencia más rápidos y menor dependencia de los servicios en la nube. Este enfoque de computación en el borde asegura que el procesamiento de datos se realice localmente, mejorando la privacidad y la velocidad. Es particularmente útil en aplicaciones donde enviar datos a la nube podría ser impráctico o plantear preocupaciones de privacidad.
Además, la plataforma Coral es versátil, soportando una gama de hardware desde el Acelerador USB hasta la Coral Dev Board. El Acelerador USB, compatible con USB 3.0, es una opción plug-and-play para añadir la potencia del Edge TPU a sistemas existentes, incluyendo computadoras de placa única populares como la Raspberry Pi. Esta flexibilidad lo convierte en una opción ideal para una miríada de proyectos, desde experimentos sencillos de aficionados hasta aplicaciones industriales complejas.
El coprocesador Edge TPU en Google Coral se destaca por su capacidad para manejar eficientemente modelos de aprendizaje automático. No se trata solo de ejecutar modelos preexistentes; se trata de permitir que el dispositivo aprenda de datos en tiempo real, se adapte y tome decisiones sobre la marcha. El uso de TensorFlow Lite también significa que los desarrolladores pueden aprovechar un marco familiar y poderoso para crear y desplegar modelos de ML, todo mientras mantienen el procesamiento de datos localizado en el dispositivo.
Explorando el Acelerador USB Google Coral: Desatando la Computación en el Borde
El Acelerador USB Google Coral es una herramienta revolucionaria en el campo de la computación en el borde. Está diseñado para llevar las capacidades de la TPU de borde de Google a computadoras existentes y sistemas de placa única como el Raspberry Pi. Este dispositivo pequeño, pero potente, se conecta a través de un puerto USB, idealmente USB 3.0 para un rendimiento óptimo, y puede ejecutar modelos complejos de reconocimiento de imágenes (computer vision) como MobileNet V2 a una cantidad impresionante de cuadros por segundo (fps).
Lo que hace que el Acelerador USB Coral se destaque es su capacidad para realizar inferencias de ML en el borde. Esto significa que todo el procesamiento de datos se realiza localmente en el dispositivo, en lugar de enviarse a un servidor remoto. Este procesamiento local no solo garantiza la privacidad y seguridad de los datos, sino que también resulta en tiempos de respuesta más rápidos, críticos para aplicaciones como la detección de objetos en tiempo real o la navegación autónoma.
El Acelerador USB es compatible con una variedad de sistemas operativos, incluidos Linux y Debian, lo que lo convierte en una opción versátil para una variedad de proyectos de ML. Su integración con TensorFlow Lite permite a los desarrolladores implementar fácilmente modelos preentrenados o desarrollar soluciones personalizadas adaptadas a sus necesidades específicas.
Además, el uso del coprocesador TPU de borde dentro del Acelerador USB le permite realizar tareas de aprendizaje automático de manera más eficiente en comparación con las CPU tradicionales. Esta eficiencia es particularmente evidente en la ejecución de modelos de reconocimiento de imágenes (computer vision) móviles de última generación, donde la TPU de borde puede procesar datos a altas velocidades sin comprometer la precisión.
En resumen, el Acelerador USB Google Coral encarna la esencia de la computación en el borde. Permite a los desarrolladores y entusiastas de la tecnología aprovechar el poder del ML y la IA directamente en sus dispositivos, abriendo un reino de posibilidades para aplicaciones innovadoras en varios campos, desde la robótica hasta el IoT. La combinación de accesibilidad, rendimiento y eficiencia lo convierte en un activo invaluable en el paisaje en evolución de la tecnología de IA.
Entendiendo la Edge TPU: Potenciando la IA en el Borde
La Edge TPU es un pequeño ASIC diseñado por Google, que define el corazón de las capacidades de IA de la plataforma Coral. Como coprocesador, está específicamente diseñado para inferencia de ML en el dispositivo, mostrando una capacidad notable de realizar 4 billones de operaciones por segundo. Esta eficiencia se traduce en la ejecución de modelos avanzados de visión como MobileNet a casi 400 fps, lo que lo hace ideal para tareas de reconocimiento de imágenes (computer vision) de alta velocidad. El poder único de la Edge TPU proviene de su bajo costo energético, utilizando solo 0.5 vatios, lo que permite una operación eficiente en energía incluso en dispositivos de factor de forma pequeño.
Cuando se integra en la placa de desarrollo Coral, la Edge TPU convierte la placa en una computadora de placa única con formidable poder de procesamiento de IA. Esta configuración de Sistema en Módulo (SoM), que incluye la Edge TPU como coprocesador, es fundamental para desarrolladores y aficionados que necesitan prototipar proyectos de IA rápidamente. No se trata solo de potencia bruta; la Coral TPU asegura que los modelos de aprendizaje automático puedan ejecutarse en el borde, facilitando así el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones directamente en dispositivos de IA.
La aplicación de la Edge TPU se extiende a varios campos, desde la detección de objetos en sistemas de vigilancia hasta la IA local en la automatización del hogar, impulsada por plataformas como Home Assistant. Esta versatilidad se amplifica aún más por la compatibilidad de la Edge TPU con modelos de TensorFlow Lite, que pueden compilarse para ejecutarse de manera eficiente en este poderoso coprocesador.
La Placa de Desarrollo Google Coral: Un Centro para la Innovación en IA
La placa de desarrollo Google Coral es un claro ejemplo de una computadora de placa única de alto rendimiento diseñada para aplicaciones de IA en el borde. Como componente central del ecosistema Coral, encarna el concepto de IA local, proporcionando todas las conexiones periféricas necesarias para prototipar un proyecto. Esta placa de desarrollo, con su pequeño factor de forma, alberga un Edge TPU integrado, un coprocesador capaz de entregar 2 TOPS por vatio, ofreciendo así un equilibrio entre potencia y eficiencia.
Una de las características destacadas de la placa es su interfaz de cámara CSI-2, que permite modelos de clasificación de imágenes personalizados de alta precisión. Esta funcionalidad, combinada con la capacidad de ejecutar modelos de TensorFlow Lite, posiciona la placa de desarrollo Google Coral como una opción preferida para desarrollar y escalar proyectos impulsados por IA. Con su EMMC integrado, los desarrolladores pueden aprovechar la placa de desarrollo para prototipar y eventualmente escalar a la producción utilizando su PCB personalizado.
La utilidad de la placa de desarrollo Coral es evidente en aplicaciones como Frigate, una integración de Home Assistant de código abierto para la detección de objetos en tiempo real. Este caso de uso ilustra cómo la placa de desarrollo, con su Edge TPU de bajo consumo pero altamente capaz, puede revolucionar la automatización del hogar y la seguridad. Además, su puerto USB 3.0 Tipo-C asegura una transferencia de datos rápida y conectividad, haciendo de la placa de desarrollo Google Coral no solo una potencia de IA, sino también una herramienta versátil en el arsenal de cualquier desarrollador.
En resumen, la placa de desarrollo Google Coral, con su Edge TPU integrado y su variedad de características, ofrece una plataforma integral y eficiente para construir productos con IA local. Su integración con sistemas existentes, facilidad de uso y potentes capacidades de IA la hacen un activo invaluable en el ámbito de la computación en el borde y el desarrollo de dispositivos de IA.
Mejorando la IA en el borde con el Acelerador USB Coral y la Placa de Desarrollo
El Acelerador USB Coral surge como un componente crucial en el ámbito de la IA en el borde, llevando la inferencia de aprendizaje automático a sistemas existentes de manera eficiente en términos de energía. Como un accesorio USB que se integra sin problemas con dispositivos como Raspberry Pi, ejemplifica el potencial del ML en el dispositivo. Este pequeño ASIC, diseñado por Google, es capaz de realizar 4 billones de operaciones por segundo, ofreciendo capacidades de visión AI en tiempo real para tareas como la clasificación de imágenes y la detección de objetos.
El Acelerador USB Coral, combinado con la tecnología AI de Google Coral, empodera a los dispositivos IoT y de borde para ejecutar modelos de TensorFlow Lite a impresionantes 400 fps. Su puerto USB 3.0 Tipo-C asegura una transferencia de datos rápida, convirtiéndolo en una opción ideal para desarrolladores que necesitan soluciones de IA de bajo consumo pero de alto rendimiento. Este dispositivo transforma cómo se realiza la inferencia de ML en varios sectores, desde la automatización del hogar utilizando plataformas como Home Assistant hasta proyectos más complejos que involucran Frigate para la vigilancia.
En conjunto, la placa de desarrollo Coral, específicamente la Coral Dev Board, se erige como un testimonio del compromiso de Google con la IA local. Esta placa es una computadora de placa única que encapsula el poder del TPU Coral y el SoM (Sistema en Módulo), proporcionando todas las conexiones periféricas necesarias para prototipar proyectos de IA. No se trata solo del hardware; la capacidad de la placa de desarrollo para ejecutar modelos de TensorFlow Lite, combinada con una interfaz de cámara CSI-2, permite modelos de clasificación de imágenes personalizados de alta precisión, cruciales para aplicaciones avanzadas de IA.
Coral es un Kit Completo para Construir Productos de IA Local
Coral es un ecosistema completo para construir productos con IA local, que abarca desde el Acelerador USB de Coral hasta la placa de desarrollo de Google Coral. Este enfoque integral permite a los desarrolladores escalar sus proyectos desde el prototipo hasta la producción utilizando la placa Coral y su SoC integrado. El bajo costo de energía del TPU de Coral, que utiliza solo 0.5 vatios, junto con su capacidad para realizar billones de operaciones por segundo, destaca su eficiencia y potencia.
El TPU de Google Coral, integral en estos dispositivos, es un pequeño ASIC que cambia el panorama del ML en dispositivo. Permite que los dispositivos de IA ejecuten modelos de aprendizaje complejos de manera eficiente en términos de energía, un aspecto crítico para los dispositivos de borde. Con el pequeño factor de forma de la placa Coral y características a bordo como EMMC y Edge TPU como coprocesador, los desarrolladores tienen una plataforma robusta para desarrollar, probar e implementar sus soluciones de IA.
Las aplicaciones prácticas de este kit se extienden más allá de los dominios tradicionales. Con la placa Coral Dev, los innovadores pueden adentrarse en proyectos de visión de IA (reconocimiento de imágenes), aprovechando la capacidad de la placa para compilar y ejecutar modelos de TensorFlow Lite de manera eficiente. Esto es especialmente relevante para aplicaciones que requieren baja latencia, como la detección de objetos en tiempo real en escenarios de computación de borde.
En esencia, el kit de herramientas Coral democratiza la IA, haciéndola accesible y práctica para una amplia gama de aplicaciones. Ya sea para mejorar los sistemas de automatización del hogar, desarrollar soluciones inteligentes de IoT o crear mecanismos avanzados de detección de objetos, Coral proporciona las herramientas y recursos necesarios para construir soluciones de IA sofisticadas en el borde.
Modelos de TensorFlow Lite y computación en el borde con Coral
La integración de los modelos de TensorFlow Lite con la plataforma Google Coral ejemplifica los avances en reconocimiento de imágenes (computer vision) y computación en el borde. Los modelos de TensorFlow Lite, cuando se compilan para ejecutarse en el sistema en módulo (SOM) de Coral, desbloquean un potencial tremendo, especialmente considerando que la TPU de borde integrada es capaz de realizar 4 billones de operaciones por segundo. Esta eficiencia se destaca aún más por la capacidad de la TPU de borde de operar a 2 TOPS por vatio, asegurando un inferencia de ML eficiente en energía para dispositivos de borde.
El USB de Google Coral, notablemente en forma de un pendrive USB, extiende estas capacidades a una gama más amplia de hardware. Este accesorio USB, cuando se conecta a dispositivos a través de un puerto USB 3, les permite ejecutar modelos de IA complejos, incluidos modelos de visión como MobileNet V2 a casi 400 fps. Esta potencia única proviene del pequeño ASIC diseñado por Google, específicamente para ejecutar modelos de ML de manera eficiente y de bajo consumo, utilizando solo 0.5 vatios.
Para los desarrolladores que buscan prototipar proyectos de IA, la placa de desarrollo Coral es una herramienta esencial. Esta placa es una computadora de placa única con todas las conexiones necesarias para prototipar un proyecto. Su factor de forma compacto la hace ideal para desarrollar y probar aplicaciones de IA antes de escalar a la producción utilizando un PCB personalizado. La capacidad de ejecutar modelos de TensorFlow Lite en el borde, combinada con el USB de Google Coral y la placa de desarrollo, marca un avance significativo en hacer que la IA sea accesible y práctica para aplicaciones del mundo real.
Escalando proyectos de IA desde el prototipo hasta la producción con Coral
La arquitectura de Google Coral está ingeniosamente diseñada para escalar proyectos de IA desde el prototipo inicial hasta la producción a gran escala. La piedra angular de esta escalabilidad es la placa de desarrollo Coral, una computadora de placa única que sirve como una plataforma versátil para desarrollar y probar modelos de IA. Con su diseño de módulo en sistema (SOM), que incorpora el potente TPU de Coral, la placa de desarrollo se convierte en un centro para innovaciones en reconocimiento de imágenes (computer vision) y computación periférica.
El poder único de la placa Coral es evidente en su capacidad para ejecutar eficientemente modelos de TensorFlow Lite compilados para computación periférica. Los desarrolladores pueden utilizar la placa para prototipar sus proyectos, aprovechando su TPU periférico a bordo que es capaz de realizar 4 billones de operaciones por segundo. Este alto rendimiento, junto con un bajo costo energético de usar solo 0.5 vatios, asegura que la placa de desarrollo no solo es poderosa sino también eficiente en términos de energía.
Una característica clave de la plataforma Coral es su soporte para conexiones periféricas esenciales en la prototipación de proyectos de IA. Esto incluye la interfaz de cámara CSI-2 para la captura de imágenes de alta calidad, crucial para aplicaciones de reconocimiento de imágenes (computer vision). Una vez que los prototipos se prueban con éxito, los desarrolladores pueden escalar sus diseños para la producción integrando su PCB personalizado con el SOM de Coral. Esta escalabilidad es un testimonio del compromiso de la plataforma Google Coral con el apoyo a todo el ciclo de vida del desarrollo de productos de IA.
En resumen, Google Coral ofrece una solución integral para el desarrollo de IA, desde las etapas iniciales de prototipado utilizando la placa de desarrollo hasta la escalada hasta la producción completa. Su combinación de alto rendimiento, eficiencia energética y escalabilidad lo convierte en una opción ideal para desarrolladores y empresas que buscan aprovechar el poder de la IA y la computación periférica en sus productos y soluciones.
Aprovechando el poder de Google Coral para proyectos avanzados de IA
Google Coral, con sus capacidades avanzadas de IA, está revolucionando la forma en que abordamos proyectos complejos de IA. Esta poderosa plataforma no es solo para tareas simples de ML; está perfectamente equipada para manejar aplicaciones avanzadas de IA, proporcionando a los desarrolladores las herramientas que necesitan para ampliar los límites de la innovación. La clave del éxito de Coral en estas empresas radica en su Edge TPU altamente eficiente, que está específicamente diseñada para acelerar las tareas de inferencia de ML mientras mantiene un bajo costo energético.
La destreza de la Edge TPU se ejemplifica en su capacidad para ejecutar tareas intensivas de IA, como la detección de objetos de alta precisión y la clasificación de imágenes sofisticada, en tiempo real. Esto la convierte en una opción ideal para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido sin la latencia asociada con la computación en la nube. Además, la compatibilidad de Coral con modelos de TensorFlow Lite asegura que los desarrolladores puedan aprovechar los últimos avances en IA con facilidad.
Lo que distingue a Coral en el ámbito de los proyectos avanzados de IA es su escalabilidad. Comenzando desde un prototipo en la placa de desarrollo de Coral, los desarrolladores pueden escalar sus proyectos sin problemas hasta la producción a gran escala. Esta escalabilidad se ve reforzada por el diseño modular de Coral, que permite una fácil integración en PCBs personalizados y diversos formatos. Como resultado, Coral no es solo una herramienta para el desarrollo, sino también una solución robusta para la implementación de aplicaciones de IA en escenarios del mundo real.
La trayectoria futura de Google Coral en el desarrollo de IA
Mirando hacia el futuro, el potencial de Google Coral en el campo del desarrollo de IA es inmenso. A medida que la IA continúa evolucionando, la necesidad de soluciones de IA potentes, eficientes y escalables se vuelve cada vez más crítica. Google Coral está bien posicionado para satisfacer estas demandas con su innovadora tecnología Edge TPU y su ecosistema integral. El futuro del desarrollo de IA con Coral probablemente verá una integración aún mayor de la IA en dispositivos cotidianos, haciendo que la tecnología sea más intuitiva y receptiva a las necesidades humanas.
En los próximos años, podemos anticipar que Google Coral jugará un papel significativo en impulsar innovaciones en áreas como vehículos autónomos, ciudades inteligentes y atención médica personalizada. La capacidad de Coral para procesar datos en el borde, asegurando la privacidad y reduciendo la latencia, lo convierte en un activo invaluable en estos sectores. Además, a medida que el IoT continúa creciendo, el papel de Coral en la habilitación de dispositivos IoT más inteligentes y eficientes será fundamental.
Los avances continuos en modelos de IA y la creciente necesidad de procesamiento en tiempo real también verán evolucionar la tecnología de Coral. Podemos esperar mejoras en sus capacidades de procesamiento, eficiencia energética y facilidad de integración, asegurando que permanezca a la vanguardia de la tecnología de IA de borde. En última instancia, la trayectoria de Google Coral en el desarrollo de IA no se trata solo de avances tecnológicos, sino también de crear un mundo más conectado e inteligente.
Explorando el panorama competitivo: el lugar de Google Coral entre los innovadores de IA
En el mundo de rápida evolución de la IA y la computación periférica, Google Coral no está solo. Se encuentra entre un paisaje competitivo donde numerosos actores se esfuerzan por ofrecer soluciones innovadoras. Este entorno competitivo impulsa la tecnología hacia adelante, ya que cada plataforma aporta sus fortalezas únicas a la mesa. Los competidores directos de Google Coral incluyen el Jetson Nano de NVIDIA y el Neural Compute Stick de Intel. Aunque estas plataformas también proporcionan capacidades de IA en el borde, Google Coral se diferencia con su Edge TPU altamente eficiente y un robusto soporte para TensorFlow Lite.
La serie Jetson de NVIDIA, conocida por sus potentes aceleradores de IA basados en GPU, se dirige a aplicaciones de alta gama que requieren mucha computación. Por otro lado, el Neural Compute Stick de Intel ofrece versatilidad con su arquitectura basada en VPU. Sin embargo, el Edge TPU de Google Coral destaca por su excepcional eficiencia al realizar tareas de inferencia de ML, especialmente en escenarios de baja potencia. Esta eficiencia hace que Coral sea particularmente adecuado para aplicaciones en IoT y dispositivos inteligentes donde el consumo de energía es una consideración crítica.
El futuro de la IA en el borde no se trata solo de la potencia de procesamiento bruta; se trata de la integración de capacidades de IA en dispositivos cotidianos de manera fluida y eficiente en energía. Aquí, el enfoque de Google Coral hacia la IA, centrado en la eficiencia y facilidad de uso, lo posiciona de manera única en el mercado. A medida que la IA continúa volviéndose más omnipresente en nuestras vidas diarias, plataformas como Google Coral que equilibran potencia, eficiencia y facilidad de implementación probablemente se volverán cada vez más importantes.
| Característica | Google Coral | Jetson Nano | Jetson Nano Orin | Intel Neural Compute Stick |
|---|---|---|---|---|
| Procesador | Edge TPU | GPU Maxwell de 128 núcleos | Arquitectura Ampere con 1,024 núcleos CUDA y 32 núcleos Tensor | Intel Movidius Myriad X VPU |
| Rendimiento | 4 TOPS | 472 GFLOPS | Hasta 40 TOPS (INT8) | Hasta 1 TOPS |
| Consumo de energía | 0.5 Watts por TOPS | 5-10 vatios | 7-15 vatios | Bajo (especificaciones no proporcionadas) |
| Soporte de marcos | TensorFlow Lite | TensorFlow, PyTorch, Caffe | Lo mismo que Jetson Nano más mejoras para Orin | OpenVINO |
| Uso principal | Aplicaciones de IA en el borde con inferencia de alta velocidad | Investigación de IA, educación, proyectos de aficionados | Proyectos avanzados de IA y prototipos que requieren una potencia de procesamiento significativa | Mejora de sistemas existentes con capacidades de IA |
| Facilidad de desarrollo | Alta, soportada por placa de desarrollo y módulos | Soportado por el software y la comunidad de NVIDIA | Alta, con mejoras del SDK JetPack para dispositivos Orin | Fácil de integrar con conectividad USB |
| Factor de forma | Stick USB, módulos y placa de desarrollo | Computadora de placa única | Similar a Jetson Nano pero con arquitectura Orin actualizada | Stick USB |
Conclusión: El papel en evolución de Google Coral en IA y computación en el borde
Al reflexionar sobre las capacidades y el potencial de Google Coral, queda claro que esta plataforma está destinada a desempeñar un papel fundamental en la evolución de la IA y la computación en el borde. Su combinación única de eficiencia, potencia y facilidad de uso lo convierte en una herramienta valiosa para desarrolladores e innovadores que buscan integrar la IA en una amplia gama de aplicaciones. Desde dispositivos IoT hasta sistemas industriales complejos, Google Coral proporciona las herramientas necesarias para hacer que la IA sea más accesible y práctica.
El futuro de Google Coral en el desarrollo de IA es prometedor, con posibles avances en su tecnología y una mayor adopción en diversos sectores. A medida que crece la demanda de procesamiento en tiempo real y soluciones de IA basadas en el borde, la plataforma eficiente y escalable de Coral está bien posicionada para satisfacer estas necesidades emergentes. El viaje de la IA y la computación en el borde apenas está comenzando, y Google Coral está destinado a ser un jugador clave en la configuración de este futuro emocionante.
En conclusión, Google Coral representa no solo una innovación tecnológica, sino un paso hacia un mundo más inteligente y conectado. Su capacidad para llevar capacidades de IA potentes al borde sin duda impulsará nuevas innovaciones y transformará cómo interactuamos con la tecnología en nuestra vida cotidiana. El camino por delante para Google Coral está lleno de posibilidades, y será emocionante ver cómo continúa moldeando el paisaje de la IA y la computación en el borde.
¿Qué es el Edge TPU de Google Coral?
El Edge TPU en Google Coral es un pequeño ASIC (Circuito Integrado Específico de Aplicación) diseñado por Google. Está optimizado para inferencia de ML de alto rendimiento y bajo consumo de energía, lo que lo hace perfecto para la computación en el borde. Por ejemplo, puede ejecutar de manera eficiente modelos avanzados de reconocimiento de imágenes (computer vision) móviles, como MobileNet V2, a altas velocidades.
¿Qué tan rápida es la TPU de borde en Google Coral?
La TPU de borde de Google Coral presume de una velocidad de procesamiento notable, capaz de realizar 4 billones de operaciones por segundo (4 TOPS). Impresionantemente, esto lo hace utilizando solo 2 vatios de energía, lo que se traduce en 2 TOPS por vatio, demostrando su eficiencia energética.
¿Qué rendimiento real ofrece Google Coral?
El rendimiento real de Google Coral es notable por su velocidad y eficiencia en aplicaciones de computación periférica. Destaca especialmente en el procesamiento de datos visuales, donde puede realizar tareas complejas como reconocimiento de imágenes (computer vision) y detección de objetos de manera rápida y precisa.
¿En qué se diferencia el Edge TPU de los Cloud TPUs?
El Edge TPU se distingue de los Cloud TPUs principalmente en su caso de uso y escala. Mientras que los Cloud TPUs, que operan en centros de datos, son ideales para entrenar modelos de ML grandes y complejos, el Edge TPU está diseñado para realizar inferencias rápidas y eficientes en el dispositivo, adecuado para dispositivos más pequeños y con limitaciones de energía.
¿Qué frameworks de aprendizaje automático son compatibles con la TPU de borde de Google Coral?
La TPU de borde de Google Coral es exclusivamente compatible con TensorFlow Lite para frameworks de aprendizaje automático. Esta especialización permite un rendimiento optimizado al ejecutar modelos de TensorFlow Lite, particularmente útil en escenarios de computación en el borde.
Para obtener más información detallada sobre cada uno de estos puntos, puedes visitar la página oficial de [Preguntas Frecuentes de Google Coral](https://coral.ai/docs/edgetpu/faq/).
¿Cómo crear un modelo TensorFlow Lite para el Edge TPU de Google Coral?
Para crear un modelo TensorFlow Lite para el Edge TPU, convierte tu modelo TensorFlow a TensorFlow Lite y asegúrate de que esté cuantificado utilizando entrenamiento consciente de cuantificación o cuantificación posterior al entrenamiento. Luego, compila el modelo para que sea compatible con el Edge TPU.
¿Se puede usar TensorFlow 2.0 para crear modelos para Google Coral?
Sí, se pueden utilizar TensorFlow 2.0 y las APIs de Keras para la creación de modelos. Convierte el modelo a TensorFlow Lite para el Edge TPU, adaptando los formatos de tensor para que sean compatibles con la API de TensorFlow Lite.
¿Es posible el entrenamiento acelerado de ML con el Edge TPU de Google Coral?
El entrenamiento acelerado de ML en el Edge TPU está limitado a reentrenar la capa final de un modelo de TensorFlow. Admite la retropropagación para la capa final o la impresión de pesos para nuevas clasificaciones utilizando conjuntos de datos pequeños.
¿Cuál es la diferencia entre la Coral Dev Board y el Acelerador USB?
La Coral Dev Board es una computadora de placa única con un SOC integrado y Edge TPU, que funciona de manera independiente o con otro hardware. El Acelerador USB es un accesorio para sistemas basados en Linux existentes, añadiendo el Edge TPU como un coprocesador.
¿Qué software necesito para el Edge TPU de Google Coral?
El software necesario incluye el tiempo de ejecución de Edge TPU y la API de Python de TensorFlow Lite. También hay otras opciones disponibles, incluyendo APIs para C/C++ para aplicaciones avanzadas.