Популярность экономичных ускорителей задач машинного обучения в последние годы постоянно растёт. Не осталась в стороне и компания Google.
Решения Coral на базе тензорного сопроцессора Edge были анонсированы ещё весной 2019 года. А 3 января Google объявила о новых продуктах Coral.
В настоящее время ускорители на базе TPU Edge доступны как в формате Mini PCie, так и виде платы для разъёма M.2. Оба варианта используют интерфейс PCI Express 2.0 x1 и питаются от стандартного напряжения 3.3 Вольта. Отличаются они, по сути, лишь габаритами: вариант M.2 с ключами B+M существенно длиннее двух других, дабы обеспечивать совместимость с креплением M.2 2280. Производительность чипа на этих платах может достигать 4 Топс при удельном энергопотреблении 0,5 Вт/Топс.
Все три варианта доступны для заказа на сайте Seed Studio, стоимость — $35. Поставки должны начаться уже в середине февраля.
В число новых продуктов Google Coral, которые увидят свет в этом году, вошел новый Coral Accelerator Module. По сути, это модульный чип (MCM) размерами 15 × 10 мм в упаковке LGA, поддерживающий как PCI Express, так и USB, что ещё более упростит его интеграцию в сравнении с первым поколением Coral. Производительность останется прежней, на уровне 4 Топс, но этого достаточно, к примеру, для работы системы машинного зрения MobileNet v2 на скорости 400 кадров в секунду. Появится новинка в первой половине 2020 года.
Первой платой на базе Coral Accelerator Module станет Coral Dev Board Mini. Помимо самого CAM, на ней будет установлен процессор MediaTek 8167s (4 ядра ARM Cortex-A53 с графикой PowerVR GE8300), 2 Гбайт оперативной памяти DDR3L, 8 Гбайт eMMC. Плата получит поддержку Wi-Fi 5, интерфейсы HDMI, MIPI-DSI и MIPI-CSI2, а также USB 2.0 и 40-контактный разъём GPIO.
Данный продукт станет более дешёвой заменой оригинальному комплекту разработчика Coral с процессором NXP i.MX 8M. Цена неизвестна, но с учётом текущей стоимости «большой» версии, $150, следует ожидать планки «$100 и менее».
Первые версии Coral System-on-Module поставлялись с 1 Гбайт памяти LPDDR4, но Google вскоре планирует дополнить ассортимент этих модулей версиями 2 и 4 Гбайт памяти, что должно помочь в ряде ситуаций со сборкой приложений прямо на модуле. В текущей версии доступного объёма памяти может просто не хватать, что отражено на GitHub.