Google Coral M2 (M.2 A+E): Edge TPU Beschleuniger 4 TOPS

Module M.2 Google Coral A+E vu de dessus, connecteur à broches doré visible

Module M.2 Google Coral A+E vu de trois quarts sur fond clair, connecteur doré

Google Coral M.2 (A+E) Beschleuniger

44,10 € INKL. MWST.

Edge-TPU-Koprozessor von Google für AI/ML-Beschleunigung.
M.2 A+E Key Schnittstelle über PCIe Gen2 x1.
Unterstützt TensorFlow Lite für die Ausführung von optimierten ML-Modellen.

Verfügbarkeit: Vorrätig (kann nachbestellt werden) Artikelnummer: GCORAL Kategorie: Raspberry Pi 5 Zubehör

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Beschreibung
Zusätzliche Informationen

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Google Coral M2 A+E: der Edge-TPU-Beschleuniger im M.2-Format für Ihre Embedded-Systeme

Der Google Coral M.2 Accelerator mit A+E-Key integriert den Edge-TPU-Coprozessor von Google auf einer M.2-2230-Karte. Er ergänzt einen Mini-PC, ein Industrie-Gateway oder eine Embedded-Platine mit M.2-A+E-Steckplatz um 4 TOPS Beschleunigung für TensorFlow-Lite-Modelle. Ideal für intelligente Videoüberwachung, Objekterkennung oder Bildklassifizierung vor Ort, bei nur 2 W Leistungsaufnahme.

Starke Punkte

Edge TPU von Google : 4 TOPS in int8, also 2 TOPS pro Watt.
Sehr schnell bei mobilen Modellen : Google gibt fast 400 Bilder pro Sekunde mit MobileNet v2 an.
Format M.2 2230 mit A+E-Key, das Format von WLAN-Karten: Er passt in den WLAN-Steckplatz zahlreicher Mini-PCs.
Lokale Verarbeitung : geringere Latenz, keine Internetverbindung erforderlich, Daten bleiben privat.
Erweiterter Temperaturbereich : -20 bis +85 °C im Betrieb.

Technische Daten

Merkmal	Wert
Coprozessor	Google Edge TPU
Leistung	4 TOPS (int8), 2 TOPS/W
Format	M.2 2230, A+E-Key (M.2-2230-A-E-S3)
Schnittstelle	PCIe Gen2 x1
Maße und Gewicht	22 x 30 x 2,35 mm, 3,1 g
Ernährung	3,3 V ±10 %
Betriebstemperatur	-20 à +85 °C
Unterstützte Systeme	Linux Debian 10 oder Ubuntu 16.04 und neuer (x86-64 oder ARMv8), Windows 10 64 Bit (x86-64)

Kompatibilität: Bitte vor der Bestellung lesen

Ein M.2-Steckplatz mit A+E-Key ist erforderlich , angebunden über PCIe. Eine Karte mit A+E-Key passt nicht in einen M.2-Steckplatz mit M-Key, wie er für NVMe-SSDs verwendet wird.
Keine dokumentierte Raspberry Pi Kompatibilität : Die M.2-HATs und NVMe-Adapter für Raspberry Pi 5 verwenden den M-Key. Google dokumentiert für diese Version keine Montage auf einem Raspberry Pi.
Treiber : Das Modul arbeitet mit der Edge-TPU-Runtime und dem Coral-PCIe-Treiber; der Host muss MSI-X-Interrupts unterstützen.
Stromversorgung des Steckplatzes : Google weist je nach ausgeführtem Modell auf Stromspitzen von bis zu 3 A hin, die der Host verkraften muss.

Für Raspberry Pi: die passenden Alternativen

L'Google Coral USB Beschleuniger enthält dieselbe Edge TPU und wird an einen USB-3.0-Anschluss eines beliebigen Raspberry Pi 4 oder 5 angeschlossen.
Beim Raspberry Pi 5 wird derAI HAT+ (Hailo-8L oder Hailo-8, 13 oder 26 TOPS) mit dem PCIe-Anschluss verbunden und ist in Raspberry Pi OS integriert.
Für lokale generative KI bietet derAI HAT+ 2 zusätzlich 40 TOPS (INT4) und 8 GB dedizierten Speicher.

Einsatzbereiche und Projekte

Intelligente Videoüberwachung : Frigate, das sich in Home Assistant integriert, unterstützt den Coral im M.2-PCIe-Format, um Personen und Fahrzeuge lokal zu erkennen.
Industrie-Gateways : Qualitätskontrolle, Zählung, Szenenanalyse ohne Cloud.
Vernetzte Geräte und Prototypen für Embedded-KI auf Mini-PCs.
Um die Beschleunigungslösungen zu vergleichen, lesen Sie unser Dossier KI-HATs für Raspberry Pi 5.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen dem Google Coral M.2 und dem Coral USB?

Derselbe Edge-TPU-Chip mit 4 TOPS. Der M.2 A+E wird in einen internen M.2-Steckplatz mit PCIe eingebaut; der Coral USB wird an einen USB-Anschluss angeschlossen und ist damit mit Raspberry Pi kompatibel.

Funktioniert der Coral M.2 A+E mit dem M.2-HAT des Raspberry Pi 5?

Nein: Der offizielle M.2-HAT nutzt den M-Key, die Coral-Karte den A+E-Key. Google dokumentiert keine Raspberry Pi Kompatibilität.

Welche KI-Modelle kann er ausführen?

TensorFlow-Lite-Modelle, in int8 quantisiert und für die Edge TPU kompiliert, zum Beispiel für Bildklassifizierung oder Objekterkennung.

Funktioniert er mit Frigate?

Ja, Frigate unterstützt den Coral in PCIe- und M.2-Ausführung als Objektdetektor.

Unter welchen Systemen läuft er?

Linux 64 Bit (Debian 10, Ubuntu 16.04 oder neuer, x86-64 oder ARMv8) und Windows 10 64 Bit auf x86-64.

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