Especificaciones

Coral Dev Board es una computadora de placa única con un sistema en módulo (SOM) extraíble que contiene eMMC, SOC, radios inalámbricas y Edge TPU de Google. Es perfecto para dispositivos IoT y otros sistemas integrados que exigen inferencias ML rápidas en el dispositivo. La placa de desarrollo se puede utilizar como una computadora de placa única para el procesamiento de ML acelerado en un factor de forma pequeño, o como un kit de evaluación para el SOM integrado. Se pueden combinar SOM adicionales de 40 mm × 48 mm con su hardware de PCB personalizado utilizando conectores de placa a placa para la integración en los productos. Versiones LPDDR4 de 1GB disponible.

El SOM se basa en el sistema en chip (SOC) iMX8M de NXP, pero su potencia única proviene del coprocesador Edge TPU. Edge TPU es un ASIC pequeño diseñado por Google que proporciona inferencias de aprendizaje automático de alto rendimiento con un bajo costo de energía. Por ejemplo, puede ejecutar modelos de visión móvil de última generación, como MobileNet v2, a más de 100 fps de una manera energéticamente eficiente.

Beneficios clave de Edge TPU:
- Inferencia de TensorFlow Lite de alta velocidad
- Bajo consumo de energía
- Tamaño reducido

Coral, una división de Google, ayuda a desarrollar ideas inteligentes con una plataforma para IA local.

ESPECIFICACIONES
SoC NXP i.MX 8M (Cortex-A53 de cuatro núcleos, más Cortex-M4F)
Coprocesador del acelerador de ML de TPU de Google Edge
Coprocesador criptográfico
Wi-Fi 2x2 MIMO (802.11b / g / n / ac 2.4 / 5GHz)
Bluetooth 4.1
EMMC de 8 GB
Versiones LPDDR4 de 1GB
Conexiones USB
Puerto de alimentación USB tipo C (5 V CC)
Puerto USB 3.0 tipo C OTG
Puerto host USB 3.0 tipo A
Puerto de consola serie USB 2.0 Micro-B
Conexiones de audio
Conector de audio de 3,5 mm (compatible con CTIA)
Micrófono PDM digital (x2)
Terminal de 4 pines de 2,54 mm para altavoces estéreo
Conexiones de video
HDMI 2.0a (tamaño completo)
Conector FFC de 39 pines para pantalla MIPI-DSI (4 carriles)
Conector FFC de 24 pines para cámara MIPI-CSI2 (4 carriles)
Ranura para tarjeta microSD
Puerto Gigabit Ethernet
Cabecera de expansión GPIO de 40 pines
Soporta Debian Linux
Los modelos se crean con TensorFlow
Es totalmente compatible con las arquitecturas MobileNet e Inception, aunque son posibles arquitecturas personalizadas
Compatible con Google Cloud