Módulo Acelerador de Google: más capacidades de IA para dispositivos Edge

El Edge es bueno, pero todavía es necesario para asegurarse de que los terminales y dispositivos del lado de la red tienen capacidades informáticas adecuadas. Más allá de la potencia bruta, también es -cada vez más a menudo- el procesamiento de tareas de aprendizaje automático y cargas de trabajo que se busca. Los proveedores han entendido esto, Google en particular que acaba de anunciar una salva de productos para completar su oferta Coral USB Accelerator lanzada a principios de 2019, injertando a Raspberry Pi para traer potencia informática dedicada a los tratamientos de IA a través de un circuito Integrado Edge TPU.

Entre los últimos productos corales anunciados por la firma Mountain View, Accelerator Module, un componente con un ASIC Edge TPU que muestra interfaces PCIe y USB y se puede integrar fácilmente en diseños de placas de circuito personalizadas. Para producir este módulo, el proveedor se ha asociado con el fabricante japonés de componentes electrónicos Murata, que en 2017 compró el especialista en capacitores de silicio francés a Caen IPDiA. El Módulo Acelerador Coral, presentado en el CES 2020 (del 7 al 10 de enero), estará disponible en el primer semestre de 2020.

Hasta 4 GB de RAM para soM Coral

Después de su placa de desarrollo con un SoM extraíble (sistema en módulo), Google también anunció una plataforma de versión miniaturizada (Mini) que permite a los equipos de hardware crear prototipos de funciones de aprendizaje automático. Diseñado sobre una base Linux, incluye un Edge TPU, CPU, GPU, 2 GB de RAM y 8 GB de almacenamiento flash. "El Mini combina el nuevo módulo de aceleración de Coral con los SoC MediaTek 8167 para crear un mapa que sobresale en la codificación/decodificación de vídeo 720P y la visión por computadora", dijo Google. El Coral Dev Board Mini estará disponible en el primer semestre de 2020.

Anteriormente disponible con "sólo" 1 GB de RAM (LPDDR4), el SoM Coral con 3 conectores de 100 pines ahora tiene una capacidad de memoria opcional de hasta 2 o 4 GB. Entre los casos de aplicación mencionados también presentados en CES 2020, ciudades inteligentes, fabricación y salud. Este SoM, construido alrededor de una CPU (quad Cortex-A53, Cortex-M4), una GPU (GC7000 Lite Graphics), un coprocesador Edge TPU para aceleración ML y conectividad de red (WiFi 2x2 MIMO 802.11b/g/n/ac 2.4/5 GHz y Bluetooth 4.2, también fue elegido por Asus para su solución Tinker Edge T.