Google Coral USB Accelerator
79,90 €*
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Technische Daten Coral USB Accelerator
- Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
- USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket
- Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem
- Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V
- Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm
Der
Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele
andere Computer!
Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit
dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor
Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit 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!
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.
Künstliche Intelligenz für den Hausgebrauch? Ja! Google ist eine
interessante Firma - sie behalten diese Technologie nicht für sich, sondern
teilen sie mit der Welt. Anfang letzten Jahres brachte Google mit der Edge TPU,
die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt.
Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W
Verbrauch durchführen.
Perfekt in Kombination mit dem Pi 4!
Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise
mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem
nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in
Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne
Beschleuniger nicht möglich wären.
Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann
man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google
Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen.