Beschreibung
Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU integriert zwei Edge TPUs in bestehende Computersysteme mit Hilfe eines M.2 E-key interface. Damit ist dieses Edge TPU Modul besonders gut für mobile und embedded Systeme geeignet, die von beschleunigtem maschinellen Lernen profitieren können. Jeder Edge TPU Koprozessor ist fähig 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (4 Tops) mit 2 Watt Leistungsaufnahme, auszuführen. Beispielsweise können moderne Mobile Vision Modelle wie MobileNet v2 bei nahezu 400 FPS effizient ausgeführt werden. Mit zwei Edge TPUs (und damit 8 Tops) können Sie die Leistungsfähigkeit des Systems verdoppeln – indem Sie beispielsweise zwei Modelle parallel laufen lassen, oder die Verarbeitungsschritte eines Modells auf beide Edge TPUs verteilen. Der M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU wird unter Debian-Linux basierten Systemen, sowie unter Windows 10 unterstützt. Technische Daten: TPU 2 x Google Edge TPU ML accelerator coprocessor 8 Tops (int8); 2 Tops per Watt Interface & Softwaresupport Interface: M.2 E-key (mit zwei PCIe Gen2 x1 lanes) Unterstützt Linux, und Windows 10 auf dem Hostsystem Sonstige Daten Abmessungen: 22 mm x 30 mm x 2.8 mm (M.2-2230-D3-E) Gewicht: 2.5 g Betriebstemperatur: -40 bis +85°C Anforderungen AN DAS Hostsystem Linux: 64-bit Linux Debian 10.0 / Ubuntu 16.04 (oder neuer) CPU Architektur: x86-64, oder ARMv8 (64-bit) Windows: Windows 10 (64-bit), x86-64 CPU Architektur Wichtige Hinweise: Obwohl die M.2 Spezifikation erfordert dass E-key Sockets zwei mal PCIe x1 Lane bereitstellen, stellen die meisten Hersteller nur einmal PCIe bereit! Um beide Edge TPUs einsetzen zu können, stellen Sie bitte sicher dass Ihr Socket tatsächlich zwei mal PCIe x1 bereitstellt. Bitte beachten Sie auch die Ausführungen des Datenblatts zu Spitzenstrom-Anforderungen (bis zu 3 A pro EdgeTPU), sowie Wärmemanagement (Thermal Management). Jede Edge TPU enthält einen eingebauten Temperatursensor, und erlaubt Parameter zu konfigurieren wann sie abgeschaltet werden soll. Warnhinweis: Überhitzung des Systems kann zu Brand oder zur Zerstörung von Hardware führen! Potential für industrielle Anwendungen: Die Coral Edge TPU ist ein revolutionäres Produkt für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation: ZUM M.2 Accelerator Modul Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU Datenblatt (Pdf, englisch) https://coral.ai/static/files/Coral-M2-Dual-EdgeTPU-datasheet.pdf Einstieg mit dem M.2 oder PCIe Accelerator (englisch) https://coral.ai/docs/m2/get-started/ Temperaturmanagement des PCIe Moduls (englisch) https://coral.ai/docs/pcie-parameters/ Edge TPU & Modelle Einführung in Modelle auf der EdgeTPU (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro Überblick über das Inferencing auf der Edge TPU (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ Betrieb mehrerer Modelle mit mehreren Edge TPUs (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/multiple-edgetpu/ Ein Modell auf mehrere Edge TPUs aufteilen (englisch) https://coral.ai/docs/edgetpu/pipeline/ API & Downloads PyCoral API (Python) https://coral.ai/docs/reference/py/ Libcoral API (C++) https://coral.ai/docs/reference/cpp/ Libedgetpu API (C++) https://coral.ai/docs/reference/cpp/edgetpu/ Edge TPU compiler https://coral.ai/docs/edgetpu/compiler vorkompilierte Modelle https://coral.ai/models/ Alle Softwaredownloads https://coral.ai/software
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