Boost Raspberry Pi Model Performance with Coral Edge TPU Many people want to run their models on an embedded or mobile device such as a Raspberry Pi, since they are very power efficient and can be used in many different applications. However, the inference performance on these devices is usual...
谷歌将在一款类似 Raspberry Pi 的套件上推出Edge TPU,在简化版的TensorFlow AI软件上运行。这一操作将使得那些已经使用TensorFlow作为其主要机器学习框架的开发者,更快更高效地使用Edge TPU,提供全栈式硬件,进一步将其锁定在谷歌云的生态系统中。 谷歌并不是唯一为所谓的物联网提供服务的云服务提供商。今年早些时候,...
Raspberry Pi + Coral与其他相比 为什么连接到Raspberry Pi时Coral看起来要慢得多?答案很简单直接:Raspberry Pi只有USB 2.0端口,其余的都有USB 3.0端口。而且由于我们可以看到i7-7700K在Coral和Jetson Nano上的速度更快,但仍然没有得到Coral开发板在NVIDIA测试时的分数,我们可以得出结论,瓶颈是数据速率,不是Edge TPU。
另一种解释是谷歌正在跳过 GPU，因为它希望 Raspberry Pi 用户和其他嵌入式开发商能够利用其最近宣布的，适用于 TensorFlow 的 Linux 友好型 Edge TPU ML 加速器芯片。今年秋季将推出 Edge TPU以及基于恩智浦 i.MX8M 的 Linux 开发套件和 Edge TPU加速器USB加密狗，它可以适用于包括Pi在内的任何Linux计算机。Edge...
至于谷歌是否会研发一款更强大,可以用于训练的Edge TPU时,Rhee 则表示不予置评。 谷歌正在与Arm,Harting,日立数据系统(Hitachi Vantara),新汉(Nexcom),诺基亚和恩智浦等制造商合作。 谷歌将在一款类似 Raspberry Pi 的套件上推出Edge TPU,在简化版的TensorFlow AI软件上运行。这一操作将使得那些已经使用TensorFlow作为...
Edge TPU Accelerator 一款 USB 设备，可为系统添加 Edge TPU 处理器。这个小巧的设备拥有一个 USB Type-C 插槽，可以连接到任何基于 Linux 系统来执行加速 ML 推理。外壳有一个可连接主机板的安装孔，可连接 Raspberry Pi Zero 或开发者的定制设备。关于 AIY Projects AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself...
Edge TPU还有哪些其他产品? 它曾经是不同版本的MobileNet和Inception,但截至上周末,谷歌推出了一个更新,允许我们编译自定义TensorFlow Lite模型。但限制是,并且可能永远是TensorFlow Lite模型。这与Jetson Nano不同,那个东西可以运行任何你想象的东西。 Raspberry Pi + Coral与其他人相比 ...
AIY Projects Edge TPU Dev 开发板是一款一体化开发板,可让您对需要快速ML推理的嵌入式系统进行原型设计。Edge TPU Accelerator是一款USB设备,可与Raspberry Pi等主板配合使用。Edge TPU是和Cloud TPU互补的产品,你可以通过Cloud TPU来加速训练ML模型,再将训练好的ML模型,放到Edge设备中,用Edge TPU芯片高速进行推论预...
而这次高调亮相的Edge TPU将在一种与Raspberry Pi不同的模块化主板上得到发布，它将落入可以修补和构建独特用例的开发人员手中。但更重要的是，它将有助于吸引那些已经使用TensorFlow作为其主要机器学习框架的开发人员，他们的想法是能够更快更高效地运行这些模型。如果成功，将在TPU和TensorFlow级别上将这些开发人员...
Raspberry Pi Pico使用RP2040微控制器,为Raspberry Pi基金会的首个微控制器产品,可支持TensorFlow Lite Microcontrollers,具备双核ARM Cortex-M0+,适合入门级的Edge AI应用,如基本机器学习推理、物联网设备控制等。 STM32系列是由STMicroelectronics提供的微控制器,特别是STM32F4和STM32H7系列,支持丰富的计算资源和DSP,...