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Edge TPU是由Google針對AI最佳化推出的深度學習協同處理器,能夠在維持理想電力效率的前提下,大幅提升裝置在AI運算上的效能表現。Asus在Computex 2019推出搭載Edge TPU的Tinker Edge T開發板、CRIP-CM-A單板電腦與M.2介面的運算模組,以滿足不同裝置對AI運算的需求。
將AI整合至開發板與邊緣裝置
Asus推出的Tinker Edge T開發板與筆者先前介紹過的Coral Dev Board一樣,都是採用NXP i.MX 8M SoC,具有4個Cortex-A53處理器核心、GC7000繪圖處理器,並搭載Edge TPU協同處理器,能夠支援TensorFlow Lite框架。https://www.tensorflow.org/lite
此外它具有2組MIPI-CSI相機輸入端子以及USB、HDMI、MIPI-DSI等I/O端子,此外還有包含I2C、I2S、UART、SPI、PWM等與先前Tinker Board腳位定義相同的40-pin GPIO端子,能讓使用者在開發階段用來製造試作機,或驗證各種裝置的可行性。
而CRIP-CM-A單板電腦額外多了HDMI端子、SATA各1組之外,還整合2組數位輸入與輸出端子,並具有可作為供電端(PSE,Power Sourcing Equipment)的PoE(Power over Ethernet,乙太網路供電)功能的RJ-45端子,方便直接透過單一網路線連接IP Cam等擴充裝置,如此一來就能省去在IP Cam連接電線的麻煩。
Edge TPU的運算效能約為8TOPs,本身的功耗大約在3W上下,整個開發板或單板電腦的全機功耗約為5W,能夠提供超過1TOPs/W的電力效率。根據開發人員實測的心得,認為這樣的效能在終端或邊緣裝置上已十分充足。
還有M.2介面擴充卡
除了整合於開發板的Edge TPU之外,Asus也將推出M.2介面Edge TPU擴充卡,方便開發者在x86架構電腦上開發AI應用。
它採用PCIe Gen3 x1傳輸模式,能夠相容於多數M.2插槽。例如在展場搭配Asus Mini PC進行展示。舉例來說,能在現有的x86架構的POS收銀機上擴充AI功能,有利於快速導入智慧零售。
此外開發人員也在展場透過影像辨識進行示範。他們先使用大量紅色麥克風套的圖片訓練AI模型,並將模型部署到搭載Edge TPU的電腦上,然後透過攝影機拍下裝有麥克風套的木棍,即時偵測麥克風套的位置。由於Edge TPU的效能足以滿足運作需求,所以辨識速度相當流暢,甚至可以用來挑戰電流急急棒。
目前產品的價格與上市日期皆未定,可能會在2019年第3或4季陸續上市,考慮到Coral Dev Board的價格為美金149元,Tinker Edge T或許會壓低到與NVIDIA Jetson Nano開發套件的美金99元相同或更低,以保持產品競爭力。
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