Google Coral Edge TPU Hardware & AIY Kits

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Google Edge TPUに関する10の質問

1、Edge TPUとは何ですか？

Edge TPUは、低電力デバイス向けの高性能ML推論を提供するGoogleが設計した小さなASICです。 たとえば、MobileNet V2などの最先端のモバイルビジョンモデルをほぼ400 FPSで電力効率の高い方法で実行できます。

 2、Edge TPUはどの機械学習フレームワークをサポートしていますか？

TensorFlow Liteのみ。

 3、Edge TPUはどのタイプのニューラルネットワークをサポートしていますか？

第一世代のEdge TPUは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのディープフィードフォワードニューラルネットワーク（DFF）を実行できるため、さまざまな視覚ベースのMLアプリケーションに最適です。

 4、Edge TPUのTensorFlow Liteモデルを作成するにはどうすればよいですか？

モデルをTensorFlow Liteに変換する必要があり、量子化対応トレーニング（推奨）またはトレーニング後の完全整数量子化を使用してモデルを量子化する必要があります。 （トレーニング後の量子化と互換性のあるモデルを作成するには、TensorFlow 1.15を使用し、入力と出力の両方のタイプをuint8に設定する必要があります。現在、floor入出力のみをサポートするため、TensorFlow 2.0は使用できません。 Edge TPUとの互換性のためのモデル。

ただし、画像分類アプリケーションを構築している場合は、Cloud AutoML Visionを使用して、Edge TPUと互換性のあるモデルを簡単に構築することもできます。このWebベースのツールは、独自の画像を使用してモデルをトレーニングし、モデルを最適化してからEdge TPUにエクスポートするためのグラフィカルUIを提供します。

 5、TensorFlow 2.0を使用してモデルを作成できますか？

はい、TensorFlow 2.0とKeras APIを使用してモデルを構築し、トレーニングできます。ただし、モデルをTensorFlow Lite形式に変換する場合は、v1.15からのTensorFlow Liteコンバーターを使用して、トレーニング後の量子化を実行する必要があります。これは、TensorFlow 2.0のTFLiteConverterが現在、量子化中にuint8入力および出力テンソルをサポートしていないためです。これはEdge TPUで必要です。また、TensorFlow 2.0は現在、量子化に対応したトレーニングをサポートしていません。

 6、Edge TPUの処理能力はどのくらいですか？

Edge TPUは、1秒あたり4兆回の操作（テラ操作）（TOPS）を実行でき、各TOPSに0.5ワット（1ワットあたり2 TOPS）を使用します。

 7、Edge TPUは加速MLトレーニングを実行できますか？

はい、ただし最終層の再トレーニングのみ。 TensorFlowモデルはEdge TPUで高速化するためにコンパイルする必要があるため、後ですべてのレイヤーの重みを更新することはできません。 ただし、2つの異なる方法で高速転送学習を実行するAPIを提供しています。

クロスエントロピー損失関数を使用して、最終的に完全に接続されたレイヤーだけの重みを更新する逆伝播。

新しいデータからの画像埋め込みを使用して最終層に新しい活性化ベクトルを刷り込む重み刷り込み。これにより、非常に小さな小さなデータセットで新しい分類を学習できます。

 8、Dev BoardとUSB Acceleratorの違いは何ですか？

Coral Dev Boardは、SOCとEdge TPUがSOMに統合されたシングルボードコンピューターであるため、完全なシステムです。 また、SOMを削除（または個別に購入）し、3つのボード間コネクタを介して他のハードウェアと統合することもできます。

このシナリオでも、SOMにはSOCとEdge TPUを備えた完全なシステム、およびすべてのシステムインターフェイス（ I2C、MIPI-CSI / DSI、SPIなど）は、基板間コネクタの300ピンを介してアクセスできます。

一方、Coral USB Acceleratorは、エッジTPUをコプロセッサとして既存のシステムに追加するアクセサリデバイスです。USBケーブルを使用してLinuxベースのシステムに接続するだけで済みます（最高のパフォーマンスを得るにはUSB 3.0をお勧めします）。

 9、Edge TPUチップだけを購入できますか？

いいえ、現在、スタンドアロンのEdge TPU ASICは提供していませんが、USB 3.0またはPCI-Eインターフェイスを使用して、既存のハードウェアシステムのコプロセッサーとしてEdge TPUを簡単に統合できる2つの製品を提供しています。 詳細については、以下の製品リストを参照してください。

 10、すべてのGoogle Edge TPU製品

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 開発ボード

Edge TPUを備えたリムーバブルシステムオンモジュール（SoM）を備えたシングルボードコンピューター。

 USBアクセラレーター

ML推論を既存のシステムにもたらすEdge TPUを備えたUSBアクセサリ。

 開発ボードミニ
 ミニPCIeアクセラレーター

Edge TPUを既存のシステムに簡単に統合できるPCIeデバイス。

 M.2アクセラレータA + E/B+Mキー

Edge TPUを既存のシステムに簡単に統合できるPCIeデバイス。

 システムオンモジュール（SoM）

40mm x 48mmのプラガブルモジュール内の高速MLアプリケーション用の完全に統合されたシステム。

 加速器モジュール

Edge TPUを含むはんだ付け可能なマルチチップモジュール

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