@lijiang

Sculpting in time

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认识 Goold Coral Dev Board

边缘计算的未来

1 分钟

参考文档: Coral Dev Board

硬件配置与布局

CoralEdgeBoardLayout

  • Edge TPU SOM

    1. Quad Core ARM Cortex A53
    2. Google Edge TPU ML accelerator
    3. 8GB eMMC
    4. 1GB LPDDR4
  • OS

    1. Mendel Linux
  • Video

    1. 39Pin MIPI DSI Display
    2. 24Pin MIPI CSI-2 Camera
  • VPU (Video Processing Unit)

    1. 4K p60 H.265 decoder
    2. 4K p60 && 4K p30 AVC/H.264 decoder
    3. 1080 p60 MPEG-2, MPEG-4p2, VC-1, VP8, RV9, AVS, MJPEG, H.263 decoder

diagram-baseboard

diagram-som

图片取自Coral官网

GPIO 布局 文档

devboard-header-pin1.jpg

原型设计和工业生产环境

Coral的产品线

原型设计:

CoralDev Board 开发板

devboard

Coral USB 神经网络推演加速器

coralusbAccelerator

Coral Dev Board Mini 开发板

coralDevboardMini

生产环境:

Mini PCIe Accelerator 加速器

Mini PCIe Accelerator

M.2 Accelerator A+E key 加速器

m2Accelerator

SoM 集成模块

SOM.jpg

Accelerator Module 加速模块 Edge TPU

EdgeTPU-Module

Coral 应用领域

  • 智慧城市 -> 机器智能处理从云端转向边缘设备,降低数据的传输成本,加快计算速度,保证数据的安全.

  • 制造业 -> 本地AI运算实时性增强,依靠边缘设备加速产品质量检测,监控复杂设备,提前预知告警设备异常.

  • 自动驾驶 -> 本地AI运算使得自动驾驶实时性能更强,更精细的自动操控,以及提前预知车辆故障.

  • 医疗体系 -> 更精准的从大量的图像CT中检查分辨病人的疾病,保证医疗数据的安全性,根据病人的早期数据预测相关的疾病.

  • 农业 -> 本地收集农作物土壤数据,并分析与农作物的产量关系,提高土壤的质量,从而提高农作物产量.

系统安装

系统安装官方教程

重点:

Boot Mode 有两种方式

  1. eMMC 启动
  2. SD Card 启动

CoralDev-Boot-mode.jpg

官方Demo演示

官方教程

使用 Tensorflow Lite

使用 Edge TPU API

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