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我最近买了一个我认为真正代表人工智能未来的新玩具。这是来自谷歌的珊瑚芯片。谷歌凭借其 Tensorflow 平台成为机器学习领域的领导者，现在他们正通过 Coral 芯片向机器学习的“边缘”迈进。这一点很重要，因为如果我们能够购买能够加速机器学习推理的低功耗、高性价比芯片，我们就可以以合理的价格在功耗极低的设备上运行 ML，例如无法运行机器学习的物联网设备。云（例如，因为他们没有连接，或者因为他们需要使用 ML 做出快速、自主的决策）。
谷歌将 Coral 芯片称为 TPU，即张量处理单元，因为它是一种定制芯片，旨在本地处理张量，这就是数据在神经网络中的表示方式。因为它的设计正是为了做到这一点，所以在进行神经网络“推理”所需的数学运算（即使用 ML 模型进行预测）时，它比仅使用标准 CPU 快得多。
购买和安装 Google Edge TPU
我从Mouser订购了 Coral USB 加速器。如果您喜欢机器学习，只需 60 美元就很有趣。当然，Coral 的主要想法是硬件制造商会将其构建到他们的产品中，但是使用 USB 加速器，您可以轻松地将其添加到您的 Pi 中。在这里，您可以看到我的 Pi 带有通过 USB 连接的 USB 加速器。
要在 Raspberry Pi 上安装 Edge TPU，请按照以下说明进行操作。要查看的重要数字是运行 TFLITE 模型的时间，以毫秒为单位。
现在让我们看看运行在 Edge TPU 上的 TFLITE 模型识别的金翅雀。哇！模型的每次调用都在 7 毫秒内执行！这是在 Raspberry Pi（低功耗）ARM 处理器上运行所需时间的 1/20。
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