Introduction à Google Coral : Pionnier de l’IA locale
Google Coral se présente comme un phare dans le domaine de l’IA locale, marquant un changement significatif dans l’approche de l’apprentissage automatique (ML) et de l’IA. Au cœur de Google Coral se trouve une plateforme qui facilite le ML sur appareil, permettant aux développeurs et aux amateurs d’intégrer directement les capacités d’IA dans leurs dispositifs. Cela est largement réalisable grâce au coprocesseur Edge TPU, un accélérateur matériel spécialisé conçu pour exécuter efficacement des modèles de vision par ordinateur mobiles de pointe comme MobileNet V2.
Ce qui distingue Google Coral, c’est sa capacité à exécuter des modèles TensorFlow Lite en périphérie, ce qui signifie des temps d’inférence plus rapides et une moindre dépendance aux services cloud. Cette approche de calcul en périphérie garantit que le traitement des données se fait localement, améliorant la confidentialité et la vitesse. C’est particulièrement utile dans les applications où l’envoi de données au cloud pourrait être impraticable ou poser des problèmes de confidentialité.
De plus, la plateforme Coral est polyvalente, prenant en charge une gamme de matériel allant de l’accélérateur USB au Coral Dev Board. L’accélérateur USB, compatible avec l’USB 3.0, est une option plug-and-play pour ajouter la puissance de l’Edge TPU aux systèmes existants, y compris les ordinateurs à carte unique populaires comme le Raspberry Pi. Cette flexibilité en fait un choix idéal pour une myriade de projets, des expériences de hobbyistes simples aux applications industrielles complexes.
Le coprocesseur Edge TPU dans Google Coral se distingue par sa capacité à gérer efficacement les modèles d’apprentissage automatique. Il ne s’agit pas seulement d’exécuter des modèles préexistants ; il s’agit de permettre à l’appareil d’apprendre à partir de données en temps réel, de s’adapter et de prendre des décisions à la volée. L’utilisation de TensorFlow Lite signifie également que les développeurs peuvent tirer parti d’un cadre familier et puissant pour créer et déployer des modèles ML, tout en maintenant le traitement des données localisé sur l’appareil.
Exploration de l’accélérateur USB Google Coral : Libérer l’informatique de périphérie
L’accélérateur USB Google Coral est un outil révolutionnaire dans le domaine de l’informatique de périphérie. Il est conçu pour apporter les capacités du TPU de périphérie de Google aux ordinateurs existants et aux systèmes à carte unique comme le Raspberry Pi. Ce dispositif petit mais puissant se connecte via un port USB, idéalement USB 3.0 pour des performances optimales, et peut exécuter des modèles de vision complexes tels que MobileNet V2 à un nombre impressionnant d’images par seconde (fps).
Ce qui distingue l’accélérateur USB Coral, c’est sa capacité à effectuer des inférences ML en périphérie. Cela signifie que tout le traitement des données est effectué localement sur l’appareil, plutôt que d’être envoyé à un serveur distant. Ce traitement local garantit non seulement la confidentialité et la sécurité des données, mais entraîne également des temps de réponse plus rapides, essentiels pour des applications telles que la détection d’objets en temps réel ou la navigation autonome.
L’accélérateur USB est compatible avec une gamme de systèmes d’exploitation, y compris Linux et Debian, ce qui en fait un choix polyvalent pour une variété de projets ML. Son intégration avec TensorFlow Lite permet aux développeurs de déployer facilement des modèles pré-entraînés ou de développer des solutions personnalisées adaptées à leurs besoins spécifiques.
De plus, l’utilisation du coprocesseur TPU de périphérie au sein de l’accélérateur USB lui permet d’effectuer des tâches d’apprentissage automatique plus efficacement par rapport aux CPU traditionnels. Cette efficacité est particulièrement évidente dans l’exécution de modèles de vision par ordinateur (vision par ordinateur) mobiles de pointe, où le TPU de périphérie peut traiter les données à grande vitesse sans compromettre la précision.
En résumé, l’accélérateur USB Google Coral incarne l’essence de l’informatique de périphérie. Il permet aux développeurs et aux passionnés de technologie de tirer parti de la puissance de l’apprentissage automatique et de l’IA directement sur leurs appareils, ouvrant un domaine de possibilités pour des applications innovantes dans divers domaines, de la robotique à l’IoT. Le mélange d’accessibilité, de performance et d’efficacité en fait un atout précieux dans le paysage évolutif de la technologie IA.
Comprendre l’Edge TPU : Alimenter l’IA en périphérie
L’Edge TPU est un petit ASIC conçu par Google, qui constitue le cœur des capacités d’IA de la plateforme Coral. En tant que coprocesseur, il est spécialement conçu pour l’inférence ML sur l’appareil, démontrant une capacité remarquable à effectuer 4 billions d’opérations par seconde. Cette efficacité se traduit par l’exécution de modèles de vision avancés tels que MobileNet à près de 400 ips, le rendant idéal pour les tâches de vision par ordinateur (computer vision) à grande vitesse. La puissance unique de l’Edge TPU provient de son faible coût énergétique, utilisant seulement 0,5 watts, permettant un fonctionnement écoénergétique même dans des appareils de petit format.
Lorsqu’il est intégré dans la carte de développement Coral, l’Edge TPU transforme la carte en un ordinateur à carte unique avec une puissance de traitement AI formidable. Cette configuration System-on-Module (SoM), qui comprend l’Edge TPU en tant que coprocesseur, est essentielle pour les développeurs et les amateurs qui ont besoin de prototyper rapidement des projets d’IA. Il ne s’agit pas seulement de puissance brute ; le Coral TPU garantit que les modèles d’apprentissage automatique peuvent fonctionner en périphérie, facilitant ainsi le traitement des données en temps réel et la prise de décision directement sur les appareils IA.
L’application de l’Edge TPU s’étend à divers domaines, de la détection d’objets dans les systèmes de surveillance à l’IA locale dans l’automatisation domestique, alimentée par des plateformes comme Home Assistant. Cette polyvalence est encore amplifiée par la compatibilité de l’Edge TPU avec les modèles TensorFlow Lite, qui peuvent être compilés pour fonctionner efficacement sur ce puissant coprocesseur.
Le tableau de développement Google Coral : un centre pour l’innovation en IA
Le tableau de développement Google Coral est un exemple éminent d’un ordinateur à carte unique haute performance conçu pour les applications d’IA en périphérie. En tant que composant central de l’écosystème Coral, il incarne le concept d’IA locale, fournissant toutes les connexions périphériques nécessaires pour prototyper un projet. Ce tableau de développement, avec son petit format, intègre un Edge TPU embarqué, un coprocesseur capable de fournir 2 TOPS par watt, offrant ainsi un équilibre entre puissance et efficacité.
L’une des caractéristiques remarquables du tableau est son interface de caméra CSI-2, qui permet des modèles de classification d’images personnalisés de haute précision. Cette fonctionnalité, combinée à la capacité d’exécuter des modèles TensorFlow Lite, positionne le tableau de développement Google Coral comme un choix privilégié pour développer et mettre à l’échelle des projets pilotés par l’IA. Avec son EMMC embarqué, les développeurs peuvent utiliser le tableau de développement pour prototyper et éventuellement passer à la production en utilisant leur PCB personnalisé.
L’utilité du tableau de développement Coral est évidente dans des applications telles que Frigate, une intégration open-source de Home Assistant pour la détection d’objets en temps réel. Ce cas d’utilisation illustre comment le tableau de développement, avec son Edge TPU à faible consommation mais très performant, peut révolutionner l’automatisation domestique et la sécurité. De plus, son port USB 3.0 Type-C assure un transfert de données rapide et une connectivité, faisant du tableau de développement Google Coral non seulement une centrale d’IA mais aussi un outil polyvalent dans l’arsenal de tout développeur.
En résumé, le tableau de développement Google Coral, avec son Edge TPU embarqué et son éventail de fonctionnalités, offre une plateforme complète et efficace pour construire des produits avec de l’IA locale. Son intégration avec les systèmes existants, sa facilité d’utilisation et ses puissantes capacités d’IA en font un atout précieux dans le domaine du calcul en périphérie et du développement de dispositifs d’IA.
Amélioration de l’IA en périphérie avec l’accélérateur USB Coral et la carte de développement
L’accélérateur USB Coral se présente comme un composant essentiel dans le domaine de l’IA en périphérie, apportant l’inférence de l’apprentissage automatique aux systèmes existants de manière économe en énergie. En tant qu’accessoire USB qui s’intègre parfaitement avec des dispositifs tels que le Raspberry Pi, il illustre le potentiel de l’IA sur appareil. Ce petit ASIC, conçu par Google, est capable d’effectuer 4 billions d’opérations par seconde, offrant des capacités de vision par ordinateur (computer vision) en temps réel pour des tâches telles que la classification d’images et la détection d’objets.
L’accélérateur USB Coral, combiné à la technologie AI de Google Coral, permet aux dispositifs IoT et en périphérie d’exécuter des modèles TensorFlow Lite à une impressionnante cadence de 400 ips. Son port USB 3.0 Type-C assure un transfert de données rapide, ce qui en fait un choix idéal pour les développeurs nécessitant des solutions d’IA à faible consommation mais performantes. Ce dispositif transforme la manière dont l’inférence ML est menée dans divers secteurs, de l’automatisation domestique utilisant des plateformes comme Home Assistant à des projets plus complexes impliquant Frigate pour la surveillance.
Parallèlement, la carte de développement Coral, en particulier la Coral Dev Board, témoigne de l’engagement de Google envers l’IA locale. Cette carte est un ordinateur à carte unique qui encapsule la puissance du TPU Coral et du SoM (System-on-Module), fournissant toutes les connexions périphériques nécessaires pour prototyper des projets d’IA. Il ne s’agit pas seulement du matériel ; la capacité de la carte de développement à exécuter des modèles TensorFlow Lite, combinée à une interface de caméra CSI-2, permet des modèles de classification d’images personnalisés de haute précision, cruciaux pour des applications d’IA avancées.
Coral est une boîte à outils complète pour construire des produits IA locaux
Coral est un écosystème complet pour la construction de produits avec une IA locale, englobant tout, depuis l’accélérateur USB Coral jusqu’au tableau de développement Google Coral. Cette approche holistique permet aux développeurs d’escalader leurs projets du prototype à la production en utilisant le tableau Coral et son SoC intégré. Le faible coût énergétique du TPU Coral, utilisant juste 0,5 watts, ainsi que sa capacité à effectuer des trillions d’opérations par seconde, mettent en évidence son efficacité et sa puissance.
Le TPU Google Coral, intégral à ces dispositifs, est un petit ASIC qui change le paysage de l’IA sur appareil (ML). Il permet aux dispositifs IA de faire fonctionner des modèles d’apprentissage complexes de manière économe en énergie, un aspect crucial pour les dispositifs de bord. Avec le petit format du tableau Coral et des fonctionnalités embarquées comme EMMC et Edge TPU en tant que coprocesseur, les développeurs disposent d’une plateforme robuste pour développer, tester et déployer leurs solutions IA.
Les applications pratiques de cette boîte à outils s’étendent au-delà des domaines traditionnels. Avec le tableau de développement Coral, les innovateurs peuvent se plonger dans des projets de vision par ordinateur (vision par ordinateur), exploitant la capacité du tableau à compiler et exécuter efficacement les modèles TensorFlow Lite. Cela est particulièrement pertinent pour les applications nécessitant une faible latence, comme la détection d’objets en temps réel dans des scénarios de calcul en bordure.
En essence, la boîte à outils Coral démocratise l’IA, la rendant accessible et pratique pour une large gamme d’applications. Que ce soit pour améliorer les systèmes d’automatisation domestique, développer des solutions IoT intelligentes, ou créer des mécanismes de détection d’objets avancés, Coral fournit les outils et les ressources nécessaires pour construire des solutions IA sophistiquées sur le bord.
Modèles TensorFlow Lite et informatique de périphérie avec Coral
L’intégration des modèles TensorFlow Lite avec la plateforme Google Coral incarne les progrès dans la vision par ordinateur (computer vision) et l’informatique de périphérie. Les modèles TensorFlow Lite, une fois compilés pour fonctionner sur le système sur module (SOM) de Coral, débloquent un potentiel énorme, surtout en considérant que le TPU de bord intégré est capable de réaliser 4 billions d’opérations par seconde. Cette efficacité est encore mise en évidence par la capacité du TPU de bord à fonctionner à 2 TOPS par watt, assurant une inférence ML économe en énergie pour les dispositifs de périphérie.
Le Google Coral USB, notamment sous forme de clé USB, étend ces capacités à une gamme plus large de matériel. Cet accessoire USB, lorsqu’il est connecté à des dispositifs via un port USB 3, leur permet d’exécuter des modèles d’IA complexes, y compris des modèles de vision tels que MobileNet V2 à presque 400 ips. Cette puissance unique provient du petit ASIC conçu par Google, spécifiquement pour exécuter des modèles ML de manière faible en puissance et efficace, utilisant seulement 0,5 watts.
Pour les développeurs cherchant à prototyper des projets d’IA, la carte de développement Coral est un outil essentiel. Cette carte est un ordinateur à carte unique avec toutes les connexions nécessaires pour prototyper un projet. Son format compact le rend idéal pour développer et tester des applications d’IA avant de passer à la production en utilisant un PCB personnalisé. La capacité d’exécuter des modèles TensorFlow Lite en périphérie, combinée avec le Google Coral USB et la carte de développement, marque un pas significatif dans la rendant l’IA accessible et pratique pour des applications réelles.
Passage des projets d’IA du prototype à la production avec Coral
L’architecture de Google Coral est ingénieusement conçue pour faire évoluer les projets d’IA du prototype initial à la production à grande échelle. La pierre angulaire de cette évolutivité est la carte de développement Coral, un ordinateur à carte unique qui sert de plateforme polyvalente pour développer et tester des modèles d’IA. Avec son design de module sur système (SOM), intégrant le puissant TPU Coral, la carte de développement devient un centre pour les innovations en vision par ordinateur (computer vision) et en informatique de périphérie.
La puissance unique de la carte Coral est évidente dans sa capacité à exécuter efficacement des modèles TensorFlow Lite compilés pour l’informatique de périphérie. Les développeurs peuvent utiliser la carte pour prototyper leurs projets, en tirant parti de son TPU Edge intégré capable de réaliser 4 billions d’opérations par seconde. Cette haute performance, associée à un faible coût énergétique de seulement 0,5 watts, garantit que la carte de développement est non seulement puissante mais aussi économe en énergie.
Une caractéristique clé de la plateforme Coral est son soutien aux connexions périphériques essentielles dans la prototypage de projets d’IA. Cela inclut l’interface de caméra CSI-2 pour la capture d’images de haute qualité, cruciale pour les applications de vision par ordinateur (computer vision). Une fois les prototypes testés avec succès, les développeurs peuvent faire évoluer leurs conceptions vers la production en intégrant leur PCB personnalisé avec le SOM Coral. Cette évolutivité témoigne de l’engagement de la plateforme Google Coral à soutenir l’ensemble du cycle de vie du développement de produits d’IA.
En résumé, Google Coral offre une solution complète pour le développement d’IA, depuis les étapes initiales de prototypage à l’aide de la carte de développement jusqu’à l’escalade à la production complète. Sa combinaison de haute performance, d’efficacité énergétique et d’évolutivité en fait un choix idéal pour les développeurs et les entreprises cherchant à exploiter la puissance de l’IA et de l’informatique de périphérie dans leurs produits et solutions.
Exploiter la puissance de Google Coral pour des projets IA avancés
Google Coral, avec ses capacités IA avancées, révolutionne notre approche des projets IA complexes. Cette plateforme puissante ne se limite pas aux tâches simples de ML ; elle est parfaitement équipée pour gérer des applications IA avancées, fournissant aux développeurs les outils nécessaires pour repousser les limites de l’innovation. La clé du succès de Coral dans ces entreprises réside dans son Edge TPU très efficace, spécialement conçu pour accélérer les tâches d’inférence ML tout en maintenant un coût énergétique faible.
La puissance de l’Edge TPU est exemplifiée par sa capacité à exécuter des tâches IA intensives, telles que la détection d’objets de haute précision et la classification d’images sophistiquée, en temps réel. Cela en fait un choix idéal pour les applications nécessitant un traitement rapide sans la latence associée au calcul en nuage. De plus, la compatibilité de Coral avec les modèles TensorFlow Lite garantit que les développeurs peuvent tirer parti des dernières avancées en IA facilement.
Ce qui distingue Coral dans le domaine des projets IA avancés est sa scalabilité. En partant d’un prototype sur la carte de développement Coral, les développeurs peuvent facilement mettre à l’échelle leurs projets jusqu’à la production à grande échelle. Cette scalabilité est renforcée par la conception modulaire de Coral, permettant une intégration facile dans des PCB personnalisés et divers formats. En conséquence, Coral n’est pas seulement un outil de développement mais aussi une solution robuste pour déployer des applications IA dans des scénarios du monde réel.
La trajectoire future de Google Coral dans le développement de l’IA
À l’avenir, le potentiel de Google Coral dans le domaine du développement de l’IA est immense. Alors que l’IA continue d’évoluer, le besoin de solutions d’IA puissantes, efficaces et évolutives devient de plus en plus critique. Google Coral est bien positionné pour répondre à ces exigences avec sa technologie innovante Edge TPU et son écosystème complet. L’avenir du développement de l’IA avec Coral est susceptible de voir une intégration encore plus grande de l’IA dans les appareils quotidiens, rendant la technologie plus intuitive et réactive aux besoins humains.
Dans les années à venir, nous pouvons anticiper que Google Coral jouera un rôle significatif dans la propulsion des innovations dans des domaines tels que les véhicules autonomes, les villes intelligentes et les soins de santé personnalisés. La capacité de Coral à traiter les données en périphérie, en assurant la confidentialité et en réduisant la latence, en fait un atout précieux dans ces secteurs. De plus, à mesure que l’IoT continue de croître, le rôle de Coral dans l’activation de dispositifs IoT plus intelligents et plus efficaces sera crucial.
Les avancées continues dans les modèles d’IA et le besoin croissant de traitement en temps réel verront également l’évolution de la technologie de Coral. Nous pouvons nous attendre à des améliorations de ses capacités de traitement, de son efficacité énergétique et de sa facilité d’intégration, garantissant qu’il reste à la pointe de la technologie d’IA en périphérie. En fin de compte, la trajectoire de Google Coral dans le développement de l’IA ne concerne pas seulement les avancées technologiques, mais aussi la création d’un monde plus connecté et intelligent.
Exploration du paysage concurrentiel : la place de Google Coral parmi les innovateurs en IA
Dans le monde en rapide évolution de l’IA et de l’informatique en périphérie, Google Coral n’est pas seul. Il se trouve dans un paysage concurrentiel où de nombreux acteurs s’efforcent de proposer des solutions innovantes. Cet environnement compétitif fait avancer la technologie, chaque plateforme apportant ses forces uniques à la table. Les concurrents directs de Google Coral incluent le Jetson Nano de NVIDIA et le Neural Compute Stick d’Intel. Bien que ces plateformes offrent également des capacités d’IA en périphérie, Google Coral se distingue par son Edge TPU très efficace et son solide support pour TensorFlow Lite.
La série Jetson de NVIDIA, connue pour ses puissants accélérateurs d’IA basés sur GPU, est destinée aux applications de haute performance nécessitant beaucoup de calcul. Le Neural Compute Stick d’Intel, d’autre part, offre une polyvalence avec son architecture basée sur VPU. Cependant, l’Edge TPU de Google Coral se distingue par son efficacité exceptionnelle dans l’exécution des tâches d’inférence ML, en particulier dans les scénarios à faible consommation d’énergie. Cette efficacité rend Coral particulièrement adapté aux applications dans l’IoT et les dispositifs intelligents où la consommation d’énergie est une considération critique.
L’avenir de l’IA en périphérie ne concerne pas seulement la puissance de traitement brute ; il s’agit de l’intégration des capacités d’IA dans les appareils quotidiens de manière transparente et économe en énergie. Ici, l’approche de Google Coral en matière d’IA, axée sur l’efficacité et la facilité d’utilisation, le positionne de manière unique sur le marché. À mesure que l’IA continue de devenir plus omniprésente dans notre vie quotidienne, des plateformes comme Google Coral qui équilibrent la puissance, l’efficacité et la facilité de déploiement deviendront probablement de plus en plus importantes.
| Fonctionnalité | Google Coral | Jetson Nano | Jetson Nano Orin | Intel Neural Compute Stick |
|---|---|---|---|---|
| Processeur | Edge TPU | GPU Maxwell à 128 cœurs | Architecture Ampere avec 1 024 cœurs CUDA et 32 cœurs Tensor | Intel Movidius Myriad X VPU |
| Performance | 4 TOPS | 472 GFLOPS | Jusqu’à 40 TOPS (INT8) | Jusqu’à 1 TOPS |
| Consommation d’énergie | 0,5 Watts par TOPS | 5-10 watts | 7-15 watts | Faible (spécificités non fournies) |
| Support de Framework | TensorFlow Lite | TensorFlow, PyTorch, Caffe | Identique à Jetson Nano avec des améliorations pour Orin | OpenVINO |
| Utilisation principale | Applications d’IA en périphérie avec inférence à haute vitesse | Recherche en IA, éducation, projets de passionnés | Projets et prototypes d’IA avancés nécessitant une puissance de traitement significative | Amélioration des systèmes existants avec des capacités d’IA |
| Facilité de développement | Élevée, soutenue par des cartes de développement et des modules | Soutenu par le logiciel et la communauté NVIDIA | Élevée, avec des améliorations du SDK JetPack pour les appareils Orin | Facile à intégrer avec connectivité USB |
| Facteur de forme | Bâton USB, modules et carte de développement | Ordinateur à carte unique | Similaire à Jetson Nano mais avec l’architecture Orin mise à jour | Bâton USB |
Conclusion : Le rôle évolutif de Google Coral dans l’IA et l’informatique en périphérie
En réfléchissant aux capacités et au potentiel de Google Coral, il devient évident que cette plateforme est destinée à jouer un rôle central dans l’évolution de l’IA et de l’informatique en périphérie. Son mélange unique d’efficacité, de puissance et de facilité d’utilisation en fait un outil précieux pour les développeurs et les innovateurs cherchant à intégrer l’IA dans une large gamme d’applications. Des dispositifs IoT aux systèmes industriels complexes, Google Coral fournit les outils nécessaires pour rendre l’IA plus accessible et pratique.
L’avenir de Google Coral dans le développement de l’IA est prometteur, avec des avancées potentielles dans sa technologie et une adoption accrue dans divers secteurs. Alors que la demande pour le traitement en temps réel et les solutions d’IA basées en périphérie augmente, la plateforme efficace et évolutive de Coral est bien positionnée pour répondre à ces besoins émergents. Le voyage de l’IA et de l’informatique en périphérie ne fait que commencer, et Google Coral est prêt à être un acteur clé dans la formation de cet avenir passionnant.
En conclusion, Google Coral représente non seulement une innovation technologique mais aussi un pas vers un monde plus intelligent et plus connecté. Sa capacité à apporter des capacités puissantes d’IA en périphérie va sans aucun doute stimuler de nouvelles innovations et transformer notre interaction avec la technologie dans notre vie quotidienne. Le chemin à venir pour Google Coral est rempli de possibilités, et il sera excitant de voir comment il continue à façonner le paysage de l’IA et de l’informatique en périphérie.
Qu’est-ce que l’Edge TPU de Google Coral ?
L’Edge TPU dans Google Coral est un petit ASIC (Circuit Intégré Spécifique à une Application) conçu par Google. Il est optimisé pour un faible consommation d’énergie et une haute performance en inférence ML, ce qui le rend parfait pour le calcul en périphérie. Par exemple, il peut exécuter efficacement des modèles avancés de vision par ordinateur mobile, comme MobileNet V2, à des vitesses élevées.
Quelle est la vitesse de l’Edge TPU dans Google Coral
L’Edge TPU de Google Coral se vante d’une vitesse de traitement remarquable, capable d’effectuer 4 trillions d’opérations par seconde (4 TOPS). De manière impressionnante, il réalise cela en utilisant seulement 2 watts de puissance, ce qui se traduit par 2 TOPS par watt, démontrant ainsi son efficacité énergétique.
Quelles performances réelles Google Coral offre-t-il ?
Les performances réelles de Google Coral sont remarquables pour sa vitesse et son efficacité dans les applications de calcul en périphérie. Il excelle particulièrement dans le traitement des données visuelles, où il peut effectuer des tâches complexes comme la reconnaissance d’images et la détection d’objets rapidement et avec précision.
En quoi le TPU Edge diffère-t-il des TPU Cloud ?
Le TPU Edge se distingue des TPU Cloud principalement par son cas d’utilisation et son échelle. Alors que les TPU Cloud, fonctionnant dans des centres de données, sont idéaux pour l’entraînement de grands modèles ML complexes, le TPU Edge est conçu pour des inférences rapides et efficaces sur l’appareil, adaptées à des appareils plus petits et contraints en énergie.
Quels cadres d’apprentissage automatique le Edge TPU de Google Coral prend-il en charge ?
Le Edge TPU de Google Coral est exclusivement compatible avec TensorFlow Lite pour les cadres d’apprentissage automatique. Cette spécialisation permet une performance optimisée dans l’exécution des modèles TensorFlow Lite, particulièrement utile dans les scénarios de calcul en périphérie.
Pour plus d’informations détaillées sur chacun de ces points, vous pouvez visiter la page officielle [FAQ de Google Coral](https://coral.ai/docs/edgetpu/faq/).
Comment créer un modèle TensorFlow Lite pour l’Edge TPU de Google Coral ?
Pour créer un modèle TensorFlow Lite pour l’Edge TPU, convertissez votre modèle TensorFlow en TensorFlow Lite et assurez-vous qu’il est quantifié en utilisant une formation consciente de la quantification ou une quantification après formation. Ensuite, compilez le modèle pour qu’il soit compatible avec l’Edge TPU.
TensorFlow 2.0 peut-il être utilisé pour créer des modèles pour Google Coral ?
Oui, TensorFlow 2.0 et les API Keras peuvent être utilisés pour la création de modèles. Convertissez le modèle en TensorFlow Lite pour l’Edge TPU, en adaptant les formats de tenseurs pour qu’ils soient compatibles avec l’API TensorFlow Lite.
Une formation ML accélérée est-elle possible avec l’Edge TPU de Google Coral ?
La formation ML accélérée sur l’Edge TPU est limitée à la reformation de la dernière couche d’un modèle TensorFlow. Elle prend en charge la rétropropagation pour la dernière couche ou l’impression de poids pour de nouvelles classifications utilisant de petits ensembles de données.
Quelle est la différence entre la Coral Dev Board et l’accélérateur USB ?
La Coral Dev Board est un ordinateur à carte unique avec un SOC intégré et une Edge TPU, fonctionnant de manière indépendante ou avec d’autres matériels. L’accélérateur USB est un accessoire pour les systèmes existants basés sur Linux, ajoutant l’Edge TPU comme coprocesseur.
Quel logiciel ai-je besoin pour l’Edge TPU de Google Coral ?
Les logiciels requis incluent le runtime Edge TPU et l’API Python de TensorFlow Lite. D’autres options sont disponibles, y compris des API pour C/C++ pour des applications avancées.