Coral Dev Board Mini, Quad-Core, AI, WiFi, Bluetooth 5.0

Das Google Coral Dev Board Mini ist ein low-cost Single-Board Computer (SBC) mit eingebautem Real-Time Inferenz-Modul und einer EdgeTPU (Tensor Processing Unit) für leistungsfähige Machine-Learning / Deep-Learning Algorithmen. Das Entwicklerboard integriert einen MediaTek 8167 SoC mit der Edge TPU. Damit stellt es, im Gegensatz zum Coral USB Accelerator, eine Stand-Alone-Plattform dar, auf der Sie Ihre Anwendung komplett laufen lassen können. Mit der Edge TPU können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz und natürlich beim Datenschutz gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU (''tensor processing unit''), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Die Edge TPU unterstützt das TensorFlow Lite Framework und kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. TensorFlow Lite ist eine abgewandelte Variante von TensorFlow, die speziell auf den Bedarf mobiler Endgeräte und von embedded devices angepasst wurde. Viele TensorFlow Anwendungen lassen sich auch in TensorFlow Lite realisieren. SoC & Speicher . MediaTek 8167 SoC . Quad-Core ARM Cortex-A35, bis zu 1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A . Imagination PowerVR GE8300 GPU (unterstützt Vulkan 1.0) . 1080p/60fps HEVC & MPEG4 decoder . 2 GB LPDDR3 RAM . 8 GB eMMC Flash Speicher (mit Mendel Linux vorinstalliert) Konnektivität & Schnittstellen . Wi-Fi 5 (802.11a/b/g/n/ac, 2.4/5GHz) (MediaTek MT7658) . Bluetooth 5.0 & Bluetooth Low Energy (BLE) . microHDMI (v1.4), unterstützt Bildschirme mit bis zu 1920x1080 Auflösung . 1 x USB Typ-C Port (USB 2.0) für Daten, kann als Host und als Device arbeiten (OTG) . 1 x USB Typ-C Port für Spannungsversorgung . 3.5 mm Audiobuchse . Digitales PDM Mikrofon . 2,54 mm 2-pin Mono Lautsprecher Terminal . 24-Pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-CSI2 Kamera (4 Lanes), unterstützt Kameras mit bis zu 8 MP Auflösung . 24-Pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-DSI Display (4 Lanes) . microSD-Slot (unterstützt max. 32GB SD-Karten) . 40-pin GPIO Header (3.3 V Logiklevel) Sonstiges . A71CH Kryptochip, unterstützt Root of Trust . ARM TrustZone (chip-to-cloud security) . Power-Taster . frei programmierbare Taster . benötigt 5 V / 2 A USB-C Netzteil Software Mendel Linux ist ein von Google entwickeltes Debian-Derivat, speziell für die Coral Plattform. Auf diesem Board ist ab Werk eine Version von Mendel Linux vorinstalliert, so dass Sie sofort loslegen können. Externe Links https://coral.ai/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/get-started/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/gpio/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/reflash/ https://github.com/google-coral/electricals/tree/master/dev_board_mini

Das Coral Dev Board Mini ist ein Single-Board-Computer, mit dem Sie schnell Prototypen und Bereitstellen eines eingebetteten Systems mit ML-Inferenzen auf dem Gerät ermöglicht. Das Board enthält den Edge-TPU-Koprozessor, ein kleiner ASIC, der von Google entwickelt wurde, der TensorFlow Lite-Modelle auf energieeffiziente Weise beschleunigt. Es ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (Tops) durchzuführen, wobei 0,5 Watt für jedes Oberteil (2 Spitzen pro Watt) verwendet werden. Bietet ein komplettes System: Ein Single-Board-Computer mit SoC + ML + Wireless-Konnektivität, alle auf dem Board laufen eine Ableitung von Debian Linux nennen wir Mendel, so dass Sie Ihre Lieblings-Linux-Tools mit diesem Board ausführen können. Unterstützt TensorFlow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite-Modelle können so kompiliert werden, dass sie auf dem Edge TPU ausgeführt werden. Internationale Produkte haben separate Bedingungen, werden aus dem Ausland verkauft und können sich von lokalen Produkten unterscheiden, einschließlich Passform, Alterseinstufung und Sprache des Produkts, Kennzeichnung oder Anweisungen.

Das Google Coral Dev Board Mini ist ein low-cost Single-Board Computer (SBC) mit eingebautem Real-Time Inferenz-Modul und einer EdgeTPU (Tensor Processing Unit) für leistungsfähige Machine-Learning / Deep-Learning Algorithmen. Das Entwicklerboard integriert einen MediaTek 8167 SoC mit der Edge TPU. Damit stellt es, im Gegensatz zum Coral USB Accelerator, eine Stand-Alone-Plattform dar, auf der Sie Ihre Anwendung komplett laufen lassen können. Mit der Edge TPU können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz und natürlich beim Datenschutz gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU (\ tensor processing unit\ ), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Die Edge TPU unterstützt das TensorFlow Lite Framework und kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. TensorFlow Lite i