Coral Dev Board Micro est la dernière itération du kit de développement Edge AI de Google avec un processeur/microcontrôleur croisé NXP i.MX RT1176 Cortex-M7/M4 couplé avec le TPU 4 TOPS Edge de la société, une caméra et un microphone dans une carte qui est à peu près le taille d’un Raspberry Pi Zero SBC.
La nouvelle carte suit la carte Coral Dev originale basée sur NXP i.MX 8M qui a été introduite en 2019, et Coral Dev Board mini basée sur le processeur MediaTek MT8167S lancé en 2020, et suit la tendance consistant à fournir des solutions plus compactes avec bas de gamme processeurs hôtes pour Edge AI.
Spécifications du Coral Dev Board Micro :
- MCU – Processeur NXP i.MX RT1176 avec un cœur Arm Cortex-M7 à 1 GHz, un cœur Cortex-M4 jusqu’à 400 MHz, 2 Mo de SRAM interne, des accélérateurs graphiques 2D ;
- Mémoire système – 512 Mbit (64 Mo) de RAM
- Stockage – Mémoire flash 1 Gbit (128 Mo)
- Accélérateur ML – Coprocesseur Coral Edge TPU délivrant jusqu’à 4 TOPS (int8), 2 TOPS par watt
- Caméra – Caméra Himax intégrée avec une résolution de 324 x 324
- Audio – microphone mono PDM
- Connectivité optionnelle avec cartes d’extension
- Wi-Fi 5 et Bluetooth 5.0
- Ethernet 10/100M avec PoE 7W
- USB – 1x port USB 2.0 Type-C
- Expansion
- 2 connecteurs GPIO 12 broches
- 2x connecteurs carte-à-carte Coral 100 broches
- Divers – 4x LED, 2x boutons de commutation
- Alimentation – 5V via le port USB-C
- Dimensions – 65 x 30 mm
La carte exécute FreeRTOS ou du code bare metal (Arduino) avec le code source de la plate-forme logicielle « coralmicro », qui fournit tous les outils pour travailler avec l’un ou l’autre, partagé sur GitHub. La documentation de l’API coralmicro se trouve sur le site Web Coral.AI, ainsi qu’une page distincte pour les API Arduino et un guide de démarrage.
La carte prend en charge TensorFlow Lite pour microcontrôleurs (TFLM), au lieu de TensorFlow Lite (TFLite) pour les cartes de développement Coral antérieures. Pourtant, Google dit « vous pouvez exécuter des modèles TFLite sophistiqués qui, autrement, ne sont pas compatibles avec l’interpréteur TFLM, car ils s’exécutent en fait sur le TPU Edge » présentant les temps d’inférence pour le modèle d’estimation de pose PoseNet, la segmentation des personnes BoxyPic, SSD MobileNet pour la détection d’objets et un quelques autres comme indiqué dans le tableau ci-dessous.
Exprimé en images par seconde, cela signifie environ 57 ips pour la classification d’images MobileNet v1 et 24 ips pour la segmentation des personnes BodyPix. Google explique qu’avec une conception à double cœur, il est possible d’exécuter des applications à faible consommation d’énergie sur le Cortex-M4 (modèles Tiny TFLM), puis d’activer le Cortex-M7 et Edge TPU pour des modèles TFLite plus sophistiqués au prix de consommer plus d’énergie .
L’exécution des modèles TFLite et TFLM sur le Coral Dev Board Micro est similaire à l’exécution de TensorFlow Lite sur des cartes avec des processeurs d’application, mais il existe quelques petites différences :
Une différence avec TFLM, par rapport à TFLite, est que vous devez spécifier les opérations utilisées par votre modèle en les ajoutant au MicroMutableOpResolver. Par exemple, si votre modèle utilise la convolution 2D, vous devez appeler AddConv2D(). De cette façon, vous économisez de la mémoire en compilant uniquement les noyaux opérationnels dont vous avez réellement besoin pour exécuter votre modèle sur le MCU. Toutefois, si votre modèle est compilé pour s’exécuter sur Edge TPU, vous devez également ajouter l’opération personnalisée Edge TPU, qui représente toutes les opérations qui s’exécutent sur Edge TPU. Par exemple, lors de l’utilisation de SSD MobileNet pour la détection d’objets sur le TPU Edge, seules les opérations de déquantification et de post-traitement s’exécutent sur le MCU, et le reste est délégué à l’opération personnalisée Edge TPU.
Vous trouverez plus de détails dans l’annonce. La carte Coral Dev Board Micro est également la carte la moins chère de la famille actuellement en précommande à 79,99 $ contre 99,99 $ pour la Coral Dev Board Mini sous Linux (Debian).
Grâce à Will Whang pour le pourboire.
Mise à jour : Le message a été initialement publié le 24 janvier 2022 et révisé suite à la disponibilité (en précommande) de la carte Coral Dev Board Micro.
Retrouvez l’histoire de Raspberry Pi dans cette vidéo :
