Google Coral Edge TPU代理店Gravitylink!
https://store.gravitylink.com/global
![](https://camo.qiitausercontent.com/67c03306292a71f8ac214e2d30c35a035315969d/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e61702d6e6f727468656173742d312e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3434383531312f31366434306636372d313437302d333334642d326463352d3861356265396263313562652e6a706567)
Googleは、開発コミュニティ向けの3つの新しいハードウェアデバイスを使用して、AI製品およびサービスの範囲を拡大し続けています。
これらのデバイスはまだ正式に発表されていないようで、最初にHacksterによって発見されました。これらは新しいGoogle Coralブランド(それ自体はまだ「ベータ版」)の下で導入されており、149.99ドルで販売されている開発ボード、74.99ドルで販売されているUSBアクセラレータ、および24.99ドルで入手可能な5メガピクセルのカメラを含みます。
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/4f/4a/605d9a8cfd2d2aac344d930464348e2f.png)
開発ボードとアクセラレータはどちらもGoogleのEdge TPUチップを搭載しています。これは、汗をかくことなくAIモデルを実行するように設計された、あなたの指の爪ほどの大きさのASICプロセッサです。その間、カメラは開発ボードのためのアドオンとしてあります。
これらの製品はどれも、機械学習アルゴリズムのトレーニングに適していません。それでもGPUやクラウド処理能力を必要とする大変な作業です。代わりに、それらはAIの「推論」の部分を容易にします。それはあなたがあなたのモデルを訓練してそれを野外で使っている後に来ます。そのために、アクセラレータと開発ボードの両方がTensorFlow Liteをサポートしています。これは、モバイルおよびIoTデバイス用に設計された同社のAIフレームワークの軽量版です。
![](https://camo.qiitausercontent.com/e306b0aac8d45ad7258f6943342866903dd53996/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e61702d6e6f727468656173742d312e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3434383531312f66333531363565382d346133382d613533312d653239332d6331326134633537623531302e6a706567)
もちろん、古いCPUでAIモデルを実行することはできますが、遅くて気難しいものになるでしょう。 GoogleのTPUプロセッサのように特別に設計されたチップは、専用のインターネット接続や分厚い電源を必要とせずに、はるかに効率的に仕事をします。
USBアクセラレータはどのLinuxマシンでも推論を向上させることができますが、開発ボードのピンとポートの配列はプロトタイピングハードウェアや他の実験的アプリケーションに最適です。 (Hackadayは、その設定はRaspberry Piの設定とほぼ同じであると述べています。)
Intelが数年前に自社のUSBアクセラレータであるMovidius搭載のNeural Compute Stickを発表したため、Googleはこの種の製品を開発者に最初に提供した会社ではない。 このような製品は、企業が開発者コミュニティに手を差し伸べ、他のAIサービスの採用を促進するのに役立ちます。
![](https://camo.qiitausercontent.com/6e82942a27f3653790008d95cff07580be9ad4ab/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e61702d6e6f727468656173742d312e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3434383531312f32313561666632652d653062612d326563632d643663322d3665663139363566306166312e6a706567)
これらのデバイスの詳細については、チュートリアルやテストモデルを含む完全なスペックシートとリソースをGoogleの新しいCoralのホームページで参照できます。
AIアプリケーションの構築に興味がある人は誰でも、小売パートナーのGravitylinkのオンラインストア
https://store.gravitylink.com/global で注文を開始できます。
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Googleは、開発コミュニティ向けの3つの新しいハードウェアデバイスを使用して、AI製品およびサービスの範囲を拡大し続けています。
これらのデバイスはまだ正式に発表されていないようで、最初にHacksterによって発見されました。これらは新しいGoogle Coralブランド(それ自体はまだ「ベータ版」)の下で導入されており、149.99ドルで販売されている開発ボード、74.99ドルで販売されているUSBアクセラレータ、および24.99ドルで入手可能な5メガピクセルのカメラを含みます。
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開発ボードとアクセラレータはどちらもGoogleのEdge TPUチップを搭載しています。これは、汗をかくことなくAIモデルを実行するように設計された、あなたの指の爪ほどの大きさのASICプロセッサです。その間、カメラは開発ボードのためのアドオンとしてあります。
これらの製品はどれも、機械学習アルゴリズムのトレーニングに適していません。それでもGPUやクラウド処理能力を必要とする大変な作業です。代わりに、それらはAIの「推論」の部分を容易にします。それはあなたがあなたのモデルを訓練してそれを野外で使っている後に来ます。そのために、アクセラレータと開発ボードの両方がTensorFlow Liteをサポートしています。これは、モバイルおよびIoTデバイス用に設計された同社のAIフレームワークの軽量版です。
もちろん、古いCPUでAIモデルを実行することはできますが、遅くて気難しいものになるでしょう。 GoogleのTPUプロセッサのように特別に設計されたチップは、専用のインターネット接続や分厚い電源を必要とせずに、はるかに効率的に仕事をします。
USBアクセラレータはどのLinuxマシンでも推論を向上させることができますが、開発ボードのピンとポートの配列はプロトタイピングハードウェアや他の実験的アプリケーションに最適です。 (Hackadayは、その設定はRaspberry Piの設定とほぼ同じであると述べています。)
Intelが数年前に自社のUSBアクセラレータであるMovidius搭載のNeural Compute Stickを発表したため、Googleはこの種の製品を開発者に最初に提供した会社ではない。 このような製品は、企業が開発者コミュニティに手を差し伸べ、他のAIサービスの採用を促進するのに役立ちます。
これらのデバイスの詳細については、チュートリアルやテストモデルを含む完全なスペックシートとリソースをGoogleの新しいCoralのホームページで参照できます。
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