Wir führen auch den Coral USB Accelerator, sowie das Coral Dev Board 4GB. Für besonders hohe Leistung empfehlen wir das Coral Dev Board 4 GB zu nutzen, während das Dev Board Mini vor allem für Low-Cost Lösungen sinnvoll ist.

Das Google Coral Dev Board Mini ist ein low-cost Single-Board Computer (SBC) mit eingebautem Real-Time Inferenz-Modul (Deep Learning / Machine Learning, EdgeTPU)!

Benötigen Sie ein Development Board mit integrierter TPU (Tensor Processing Unit) für leistungsfähige Machine-Learning / Deep-Learning Algorithmen? Das Google Coral Dev Board Mini könnte, insbesondere falls Sie größere Stückzahlen in Ihrer Anwendung benötigen, und keine eigene Hardware designen möchten, eine kosteneffektive Wahl für Sie sein. Wir beraten Sie gerne zu den verschiedenen Möglichkeiten, Machine Learning in Ihrem Unternehmen sinnvoll und günstig zu nutzen.

Das Coral Dev Board Mini 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! (Und entsprechend der Befolgung der relevanten Gesetze, beispielsweise der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), auf Englisch GDPR genannt)

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. Die Edge TPU 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.

Technische Daten Coral Dev Board Mini

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
2GB LPDDR3 RAM
8GB 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)
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
2.54mm 2-pin Mono Lautsprecher Terminal
microHDMI (v1.4), unterstützt Bildschirme mit bis zu 1920x1080 Auflösung
24-pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-CSI2 Kamera (4 Lanes), unterstützt Kameras mit bis zu 8MP Auflösung
24-pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-DSI Display (4 Lanes)
microSD Slot (unterstützt max. 32GB SD Karten)
40-pin GPIO Header (3.3V Logiklevel)

GPIO

I2C
UART
PWM
SPI

siehe Datenblatt für ein Pinout.

EdgeTPU

Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
4 TOPS (int8); 2 TOPS pro Watt
an MediaTek 8167 via USB2.0 angebunden

Hinweis: für optimale Leistung empfehlen wir den Coral USB Accelerator oder das Coral Dev Board 4GB, die über breitbandigere Anbindungen zur TPU verfügen.

Sonstiges

A71CH Kryptochip, unterstützt Root of Trust
ARM TrustZone (chip-to-cloud security)
Power-Taster
sowie frei programmierbarer Taster
benötigt 5 V / 2 A USB-C Netzteil
Abmessungen: 64 mm x 48 mm x 14.6 mm

Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen.

Software-Unterstützung

Mendel Linux

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.

Mendel Linux nutzt Debian's upstream binary packages, um möglichst hohe Kompatibilität zu bewahren, und Sicherheitsupdates zeitnah zu ermöglichen. Es unterstützt aktuell nur die Coral Dev Boards (auch als "enterprise" oder "phanbell" bekannt) und die Coral SoM Module (System-on-Module).

TensorFlow Lite

Das Coral Dev Board Mini unterstützt die Ausführung von (kompilierten) TensorFlow Lite Modellen auf seiner EdgeTPU.

AutoML Vision Edge

Das Coral Dev Board Mini unterstützt AutoML Vision Edge, um Modelle für Bild-Klassifikation (image classification models) schnell zum Einsatz bringen zu können.

Empfohlenes weiteres Zubehör:

Logitech K400 Funktastatur/Maus-Kombi

Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo genannt wird. (AlphaGo Zero hat menschliche Go Spieler geschlagen, bei einem Spiel was als extrem komplex gilt, und deutlich aufwändiger für Computer zu spielen als bspw. Schach).

Potential für industrielle Anwendungen & Consulting

Die Google Coral TPU & TensorFlow Lite sind eine revolutionäre Produkt-Plattform, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Das Coral Dev Board Mini ist besonders gut in Situationen geeignet bei dem seine Leistung und Parameter für Ihre Anwendung ausreichen (bspw. Kommunikation per WLAN), falls Sie größere Stückzahlen einsetzen möchten und Ihr Projekt besonders kostensensibel ist. Als hochwertigere Alternative empfehlen wir das Coral Dev Board 4GB besonders für Ihre Entwicklungsabteilung. Das Coral Dev Board 4GB verfügt beispielsweise über eine Ethernet-Schnittstelle, und ermöglicht eine höhere Inferenz-Geschwindigkeit dank besserer interner Anbindung der EdgeTPU.

Consulting

Gerne beraten wir (pi3g GmbH) Sie als Google's europäischer General-Distributor rund um Google's Coral Produktsortiment.

Wir sagen Ihnen ehrlich, wenn wir Potential für Ihre Anwendung sehen, und wenn aus unserer Sicht eine andere Lösung besser geeignet wäre.

Nehmen Sie mit uns bei Interesse bitte Kontakt auf

Hardware & Softwareentwicklung

Wir bieten Ihnen Hardware & Softwareentwicklung aus einer Hand.

Google stellt im Coral.AI Projekt bspw. ein spezielles Modul (SoM, System-on-Module) bereit, das in Ihre Hardware-Lösung einfach von uns eindesigned werden kann. Oder lassen Sie uns ein komplettes Board für Ihre Anwendung designen.

Wir bieten Ihnen auch Softwareentwicklung rund um das Thema künstliche Intelligenz auf. Es ist ein junges Gebiet mit massivem Wertschöpfungspotential für Sie und Ihre Firma - nehmen Sie bei Interesse an diesem zukunftsweisenden Gebiet gerne Kontakt mit uns auf.

Downloads & Dokumentation

Dev Board Mini

EdgeTPU / Inferenzierung

Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle)
TensorFlow models on the Edge TPU
Libcoral API (C++)
Pipeline C++ API Referenz (erlaubt Verteilung der Rechenlast über mehrere Coral TPUs)
PyCoral API (Python)
EdgeTPU FAQ

Gehäuse 3D Druck & Schaltpläne

Zusatzinformationen

Google Teilenummer: G650-03324-01
ASUS Teilenummer: 90AN00X0-B0XAY0

English Description

We also carry the Coral USB Accelerator and the Coral Dev Board 4GB. For particularly high performance, we recommend using the Coral Dev Board 4GB, while the Dev Board Mini is mainly suitable for low-cost solutions.

The Google Coral Dev Board Mini is a low-cost single-board computer (SBC) with a built-in real-time inference module (Deep Learning / Machine Learning, EdgeTPU)!

Do you need a development board with an integrated TPU (Tensor Processing Unit) for powerful machine learning / deep learning algorithms? The Google Coral Dev Board Mini could be a cost-effective option for you, especially if you require larger quantities for your application and do not want to design your own hardware. We are happy to advise you on the various ways to use machine learning in your company effectively and affordably.

The Coral Dev Board Mini integrates a MediaTek 8167 SoC with the Edge TPU. Unlike the Coral USB Accelerator, it provides a stand-alone platform where you can run your entire application.

With the Edge TPU, TensorFlow Lite models can be used for inference quickly and efficiently in terms of energy consumption.

One significant advantage of this solution: your data stays local. This helps with latency and, of course, data privacy! (And compliance with relevant laws, such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in English.)

Google is increasingly using artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to power its services. To achieve this, it developed specialized processors called TPUs ("tensor processing units") for its data centers, which can execute algorithms faster and more efficiently using the TensorFlow framework. For example, Google Maps improves through street signs captured by Street View, analyzed by a neural network based on TensorFlow. The great thing is that TensorFlow can be easily programmed in Python.

The Edge TPU supports the TensorFlow Lite framework. The Edge TPU can perform up to 4 trillion operations per second with just 2W of power consumption. TensorFlow Lite is a variant of TensorFlow specifically designed to meet the needs of mobile devices and embedded systems. Many TensorFlow applications can also be implemented in TensorFlow Lite.

Technical Specifications of the Coral Dev Board Mini

SoC & Memory

MediaTek 8167 SoC
Quad-core ARM Cortex-A35, up to 1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A
Imagination PowerVR GE8300 GPU (supports Vulkan 1.0)
1080p/60fps HEVC & MPEG4 decoder
2GB LPDDR3 RAM
8GB eMMC flash memory (preinstalled with Mendel Linux)

Connectivity & Interfaces

Wi-Fi 5 (802.11a/b/g/n/ac, 2.4/5GHz) (MediaTek MT7658)
Bluetooth 5.0 & Bluetooth Low Energy (BLE)
1 x USB Type-C port (USB 2.0) for data, can act as a host and device (OTG)
1 x USB Type-C port for power
3.5mm audio jack
Digital PDM microphone
2.54mm 2-pin mono speaker terminal
microHDMI (v1.4), supports screens with up to 1920x1080 resolution
24-pin FFC connector for MIPI-CSI2 camera (4 lanes), supports cameras with up to 8MP resolution
24-pin FFC connector for MIPI-DSI display (4 lanes)
microSD slot (supports max. 32GB SD cards)
40-pin GPIO header (3.3V logic level)

GPIO

I2C
UART
PWM
SPI

EdgeTPU

Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
4 TOPS (int8); 2 TOPS per watt
Connected to the MediaTek 8167 via USB 2.0

Note: For optimal performance, we recommend the Coral USB Accelerator or the Coral Dev Board 4GB, which have broader bandwidth connections to the TPU.

Other Features

A71CH crypto chip, supports Root of Trust
ARM TrustZone (chip-to-cloud security)
Power button and freely programmable button
Requires a 5V / 2A USB-C power supply
Dimensions: 64 mm x 48 mm x 14.6 mm

Consulting

We (pi3g GmbH) are happy to advise you as Google's European General Distributor on Google's Coral product range.

We'll give you an honest assessment if we see potential for your application or if we believe another solution might be better suited.

Please contact us if you're interested.