Google Coral USB Accelerator

Hersteller: Google Coral.ai
SKU: coral.usb
EAN / Barcode: 842776110077
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Preis inklusive Mehrwertsteuer / price includes VAT:
Normaler Preis €61.99


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.

Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! 

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

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

Anforderungen an das Hostsystem

  • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian)
  • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit)
  • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert
  • Windows 10
  • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein)
  • Python 3.5, 3.6 oder 3.7

Umgebungstemperatur

Empfohlene Umgebungstemperatur:

  • 35°C - reduzierte Taktfrequenz
  • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung)

Lieferumfang Google Coral USB Accelerator

  • USB Accelerator
  • USB 3 Kabel

Speziell für den optimalen Gebrauch mit dem Pi 4 haben wir ein Development Kit zusammengestellt, das wir allen Nutzern empfehlen:

Lieferumfang Coral USB Accelerator Development Kit

  • USB Accelerator
  • USB 3 Kabel
  • Raspberry Pi 4/8 GB
  • FLIRC Gehäuse (für optimale passive Kühlung des Pi 4 / 8 GB) 
  • Netzteil USB C 3A (EU, weiß - auf Anfrage auch US / AUS / UK lieferbar)
  • microSD Karte 32 GB mit NOOBS / Raspbian Buster
  • 2 x microHDMI auf HDMI Kabel 1 m Raspberry Pi Foundation
  • CAT 6 LAN Kabel 2 m (für GBit optimal)

Hinweis: für den Betrieb des Coral USB Accelerators wird zusätzliche Software benötigt die nachinstalliert werden muss - sie ist auf der SD Karte nicht enthalten. Wir stellen nach Feedback aus der Community ein Image zusammen. 

Empfohlenes weiteres Zubehör:

"It's a cat! Let's play Go"

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

Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, 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.

Wir sehen sehr großes Potential insbesondere auch Kombination mit der neuen Raspberry HQ Kamera

Consulting

Gerne beraten wir (pi3g e.K.) 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 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

Hinweise & Sonstiges

Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann -  bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen!

Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird.

Google Teilenummer: G950-01456-01


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