Machine Learning: Google Coral verlässt die Betaphase

Die auf Machine-Learning-Anwendungen ausgelegte Plattform ist nun in Form eines System-on-Module verfügbar.

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Machine Learning: Google Coral verlässt Betaphase
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  • Rainald Menge-Sonnentag

Im März hatte Google mit Coral eine Plattform für Machine Learning (ML) vorgestellt, die Hardwarekomponenten mit Softwaretools verbindet und zusätzlich vortrainierte Modelle mitbringt. Nun bietet der Internetriese das erste Coral-System-on-Module (SOM), nachdem bisher lediglich Entwicklerboards für das Prototyping verfügbar waren, die das SOM als Herzstück mitbrachten.

Das Coral-SOM setzt auf den Koprozessor Google Edge TPU als ML-Beschleuniger und hat als CPU einen NXP i.MX 8M SoC (System on a Chip). Es hat 1 GByte RAM und 8 GByte Flash-Speicher. Hinzu kommt ein WiFi- und ein Bluetooth-Modul. Die TPU soll bis zu 4 Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS, Tera-ops per second) verarbeiten können. Dabei ist er auf Energieeffizienz optimiert und ist auf 2 TOPS/Watt ausgelegt.

Wie im Rahmen des TensorFlow Dev Summit vorgestellt setzt Coral auf TensorFlow: TensorFlow-Lite-Modelle lassen sich quantisieren und kompilieren, damit sie direkt auf der Edge TPU arbeiten. Google bietet trainierte und vorkompilierte Modelle zum Einsatz auf Coral an. Darüber hinaus existieren Tools zum erweiterten Training der Modelle. Außerdem kann das Board Modelle für AutoML Vision Edge für die Bildklassifikation verarbeiten.

Weitere Details zu Coral lassen sich dem Entwicklerblog bei Google entnehmen. Das Coral-SOM ist derzeit wohl exklusiv über Mouser verfügbar und kostet gut 112 Euro. (rme)