Raspberry Pi est suralimenté pour l'IA par Google TP Edge Accélérateur | shoppingmaroc.net


L'exécution de tâches alimentées par intelligence artificielle, telles que la reconnaissance d'image à l'aide du Raspberry Pi à 35 $, est sur le point d'être simplifiée.

Google a révélé une clé USB qui accélère considérablement la vitesse de fonctionnement du Pi et des autres ordinateurs basse consommation. modèles d'apprentissage automatique

Selon Google, l'Edge TPU Accelerator permettra aux appareils d'exécuter plusieurs modèles de vision par ordinateur à la fine pointe sur des vidéos haute résolution à plus de 30 images par seconde.

Cela dépasse de loin ce qu'un Pi est capable de faire, et semble au-dessus des niveaux de performances rapportés en utilisant des accélérateurs AI existants comme le Movidius Neural Compute Stick d'Intel.

Google sait comment concevoir des puces pour gérer l'apprentissage automatique. construire des accélérateurs TPU (Tensor Processing Unit) pour ses datacenters

VOIR: Spotlight matériel: Le Raspberry Pi (Tech Pro Research)

L'inconvénient est que l'Edge TPU Accelerator être gêné par les ports USB 2.0 trouvés sur les modèles Raspberry Pi. Ce ralentissement serait probablement exacerbé par la dépendance du Pi sur un bus partagé pour USB et Ethernet.

Le stick utilisera le coprocesseur TPU Google Edge, un circuit intégré spécifique à l'application (ASIC) conçu pour accélérer les modèles d'apprentissage automatique construits. en utilisant le framework TensorFlow Lite. Il se connectera via USB Type-C et sera exécuté sur les systèmes d'exploitation Debian Linux et Android Things.

Les modèles d'apprentissage automatique devront toujours être formés à l'aide de machines puissantes ou d'une infrastructure en nuage, mais Edge accélérera la vitesse à laquelle ces modèles formés peuvent fonctionner et être utilisés pour déduire des informations à partir de données, par exemple pour repérer une marque de voiture spécifique dans une vidéo ou pour effectuer une reconnaissance vocale.

Alors que les tâches liées à l'IA cloud, Google fait pression pour que des modèles d'apprentissage automatique soient également utilisés localement sur des appareils basse consommation tels que le Pi.

Google a publié ces dernières années des kits de vision et de reconnaissance vocale pour ses ordinateurs monocarte. programme. Les modèles de machine-learning formés disponibles pour fonctionner sur ces kits incluent des détecteurs de visage / chien / chat / humain et un classificateur d'image universel.

Google libère également une carte autonome qui inclut le coprocesseur Edge TPU et qui porte un ressemblance étroite à la Raspberry Pi.

Le Edge TPU Dev Board carte de crédit est en fait plus petit que Pi, mesurant 40x48mm, mais comme le Pi Packs un en-tête d'expansion à 40 broches qui peut être utilisé pour l'électronique maison

La carte de développement Edge TPU comprend un processeur CX NXP i.MX 8M Cortex-M4, 1Go de RAM et 8Go de stockage flash eMMC. Il offre une grande variété de ports, y compris deux USB Type-C, un hôte USB 3.0 Type-A, une fente pour carte micro-SD, une prise audio 3,5 mm, deux microphones PDM MEMS, un HDMI de taille normale, ainsi que un connecteur FFC à 39 broches pour un affichage MIPI-DSI et un connecteur FFC à 24 broches pour un appareil photo MIPI-CSI2

Les deux appareils doivent sortir cet automne, et les personnes intéressées peuvent s'inscrire pour être averties de leur sortie ici

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L'accélérateur Edge TPU.

Image: Google
                                        


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