Coral Accelerator Module
from Google
Murata and Google develop the world's smallest AI module

ソリューション概要

AIの実行に必要なアルゴリズム計算を高速化するソリューション

Google

Google は村田製作所の小型パッケージ技術と、低消費電力かつ高性能な機械学習推論を提供するGoogle社製Edge TPU ICにより小型AIモジュールを実現しました。
小型化されたフットプリント内にGoogleのEdge TPU ASICをパッケージ化することでプリント回路基板の設計を簡素化します。

特長

  • 4TOPS(Trillion operations per second)での動作が可能
  • 1TOPSあたりの消費電力は0.5Wと省電力を実現
  • インタフェースはPCIe Gen 2とUSB 2.0に対応

Accelerator Moduleは、Edge TPUと独自の電源制御を搭載したマルチチップモジュール(MCM)です。
スペースが限られたデバイスで非常に堅牢な機能を実現するには、すべてのボードスペースを最適化する必要があるため、小型化が重要となります。

Edge TPUは、Googleが設計した小型ASICで、わずかな電力でモデルの推定時間を高速化することができます。
村田製作所の小型パッケージ技術と電源設計(ノイズ対策)を省スペースで実現することにより高性能な小型製品を実現しております。

モデルの推定時間の比較

最新の組み込みCPUまたはCoral Dev Boardで実現した場合、Tensor Flow Liteフォーマットのいくつかのモデルの推定時間を比較するとInference timeが大幅に短くなっている結果となり高性能な実力が確認することが出来ます。

Coralについて

Coralは、オンデバイスのAIアプリケーションのプロトタイプから製品化までの手助けをするプラットフォームです。
Coralは、ローカルAIでデバイスを構築するためのハードウェアコンポーネント、ソフトウェアツール、プリコンパイルされたモデルのプラットフォームを提供します。クリエイター、デザイナー、エンジニア、メーカー、そして産業界と協力することで、Coralは私たちの世界にとって有益なAIの構築を実施します。

  • オブジェクト検出

    画像内の認識されたさまざまなオブジェクトの位置の周りに正方形を描画します。

  • ポーズ推定

    さまざまな体の関節を特定することにより、画像内の人々のポーズを推定します。

  • 画像のセグメンテーション

    画像内のさまざまなオブジェクトとその位置をピクセル単位で識別します。

  • キーフレーズ検出

    オーディオサンプルを聞いて、既知の単語やフレーズをすばやく認識します。

詳しくはCoralサイトへ 新しいウインドウが開きます

活用シーン

  • 製造

    品質管理/安全監視/予知保全 など

  • 医療

    患者ケア/医用画像の生成/低コスト診断/ホームケア など

  • 農業

    土壌分析/作物の選別/病気検出/精密農業 など

  • 自動車

    安全運転支援/状態監視/車載システムの
    シームレスな制御/動作検証 など

システム構成

【コンパイル済みモデルの活用】

  • コンパイル済みの機械学習モデルの使用、もしくはそれらモデルを利用した転移学習の活用。

【カスタムモデルの活用】

  • 自動化された機械学習(AutoML)に教師データを取り込み、Coral/EdgeTPUと互換性のあるバイナリを出力。
  • 既存の機械学習モデルワークフローを用いてTensorFlowLiteを創出する。

基本仕様

  • 高速&低消費電力学習推論(4TOPS@2W)
  • Edge TPU・PMICが搭載された表面実装型モジュール
  • 製品サイズ 15.00×10.00×1.5mm
  • インターフェース PCle/USB2.0
  • RoHS準拠
Datasheet ダウンロードはこちら 新しいウインドウが開きます

お問い合わせ

こちらのソリューションに関するお問合せはGoogleフォームよりお問い合わせください。

※製品に関するサポート・ご質問については村田製作所ではお問い合わせは受け付けておりません。

詳細についてはCoral salesまでお問い合わせください。

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