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CORAL DEV BOARD 4 GB

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CORAL DEV BOARD 4 GB

Das Google Coral Dev Board 4GB ist ein leistungsfähiger Single-Board Computer (SBC) mit eingebautem Real-Time Inferenz-Modul (Deep Learning / Machine Learning, EdgeTPU)!

Benötigen Sie ein Development Board mit integrierter TPU (Tensor Processing Unit) für leistungsfähige Machine-Learning / Deep-Learning Algorithmen? Das Google Coral Dev Board 4GB ist besonders gut für mobilen / embedded Einsatz mit höheren Anforderungen an die Inferencing-Leistung geeignet.

CORAL SOM ON-BOARD
Das Coral Dev 4 GB ist ein Development Board auf Basis des Google Coral SoM (System-on-Module) mit 4GB RAM und 8GB eMMC Flash. Das besondere daran: das SoM enthält neben der EdgeTPU die wichtigsten Komponenten eines Einplatinen-Rechners (Single-Board-Computer / SBC). Es lässt sich damit perfekt in eigene Hardware-Designs integrieren!

Sie können somit im Prototyping-Stadium Ihre Anwendung mit Hilfe dieses 4GB Coral Development Boards umsetzen, und anschließend einfach ein eigenes Hardware-Design realisieren. Oder setzen Sie bei kleineren Projekten das Coral Dev Board 4GB direkt ein.

Im Gegensatz zum Coral USB Accelerator, ist dieses Development Board eine stand-alone Plattform, auf der Sie Ihre Anwendung komplett laufen lassen können.

Mit der Edge TPU können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! (Und entsprechend der Befolgung der relevanten Gesetze, beispielsweise der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), auf Englisch GDPR genannt)

Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden.

Die Edge TPU unterstützt das TensorFlow Lite Framework. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. TensorFlow Lite ist eine abgewandelte Variante von TensorFlow, die speziell auf den Bedarf mobiler Endgeräte und von embedded devices angepasst wurde. Viele TensorFlow Anwendungen lassen sich auch in TensorFlow Lite realisieren.

Technische Daten:
  • SOM (SYSTEM ON MODULE)
NXP i.MX 8M SoC
Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
Wi-Fi 2x2 MIMO (802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz)
Bluetooth 4.2
8GB eMMC
4GB LPDDR4
Rohm BD71837MWV PMIC (integriert 8 DC-DC Step-Down-Wandler, 7 LDOs)

- NXP I.MX 8M SOC (TEIL DES SOM)
Quad-Core ARM Cortex-A53 (@1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A) + Cortex-M4F
Vivante GC7000Lite GPU (supports Vulkan), 32 GFLOPs 32-bit or 64 GFLOPs 16-bit
4Kp60 HEVC/H.265 main und main 10 decoder
4Kp60 VP9, 4Kp30 AVC/H.264 decoder (benötigt volle Systemleistung)
1080p/60fps MPEG-2, MPEG-4, MJPEG, H.263 decoder

- EDGETPU (TEIL DES SOM)
Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
4 TOPS (int8); 2 TOPS pro Watt
an NXP i.MX 8M SoC via PCIe und I2C/GPIO angebunden
Tipp: die Anbindung via PCIe ermöglicht die maximale Transferrate auf das EdgeTPU Modul, daher ist dieses Dev Board 4GB insbesondere gut für Anwendungen mit hoher Framerate / hohen Leistungserfordernissen geeignet.

Hinweis: das SoM ist mit dem Development Board über drei 100-polige Steckverbinder verbunden. Es lässt sich abstecken, und beispielsweise in Ihrer eigenen Hardware integrieren.

Konnektivität & Schnittstellen:
Das Coral Dev Board 4GB verfügt über folgende Schnittstellen:
Wi-Fi 2x2 MIMO (802.11a/b/g/n/ac 2.4/5GHz), Murata LBEE5U91CQ Modul
Bluetooth 4.2 and BLE (Bluetooth Low Energy), Murata LBEE5U91CQ Modul
40-pin GPIO Header (3.3V Logiklevel) (siehe unten)
USB 3.0 Typ-A Host
USB Typ-C Daten (OTG-fähig)
USB micro-B für die serielle Konsole
microSD slot
Gigabit Ethernet, unterstützt EEE (Energy Efficient Ethernet)
HDMI 2.0a (volle Größe, siehe unten)
3.5 mm Audiobuchse
4-pin Stereo Anschluss-Terminal
2x Digitales PDM Mikrofon
39-pin Folienkabel (FFC) Anschluss für MIPI-DSI Display (4-lane)
24-pin Folienkabel (FFC) Anschluss für MIPI-CSI2 Kamera (4-lane)
USB Typ-C Anschluss für Spannungsversorgung

- 40-POLIGER GPIO HEADER
3.3V Spannungsversorgung
40 - 225 Ohm programmierbare Impedanz
~82 mA max. Stromstärke
2 x UART
4 x PWM
2 x SPI
16 x GPIO mit Interrupt-Fähigkeit
(hier sind die GPIOs die für das Baseboard verfügbar sind aufgelistet)
siehe diese Coral.ai Webseite für ein Pinout.
https://coral.ai/docs/dev-board/gpio/#header-pinout

- HDMI BILDSCHIRM-SCHNITTSTELLE
HDMI 2.0a (Standard-Größe), unterstützt einen Bildschirm mit bis zu 1080p Auflösung
Hochskalierung & Herunterskalierung zwischen 4K und HD Video (nutzt volle Systemressourcen)
20+ Audio interfaces 32-bit @ 384 kHz fs, mit Time Division Multiplexing (TDM) support
SPDIF Eingang und Ausgang
Audio Return Channel (ARC) über HDMI wird unterstützt

- MIPI-DSI BILDSCHIRM-SCHNITTSTELLE
MIPI-DSI 4 Lanes, unterstützt eine Anzeige, Auflösungen bis zu 1920 x 1080 @ 60 Hz
LCDIF Display Controller
Ausgabe: LCDIF oder DC display controller output

- AUDIO
2x synchronous audio interface (SAI) Module, unterstützen I2S, AC97, TDM und codec/DSP Interfaces
1x SAI für 8 Tx Kanäle für HDMI Audioausgang
4-pin Stereo Anschluss-Terminal, um zum Beispiel 4 Ohm, 3 Watt Lautsprecher direkt zu betreiben

- KAMERA
MIPI-CSI2 Kameraeingang (4-lane), kompatibel mit der Coral Kamera

- SICHERHEIT
Resource Domain Controller (RDC), supports four domains and up to eight regions
Arm TrustZone (TZ) architecture
On-Chip RAM (OCRAM) secure region protection using OCRAM controller
High Assurance Boot (HAB)
Cryptographic acceleration and assurance (CAAM) module
Secure non-volatile storage (SNVS): Secure real-time clock (RTC)
Secure JTAG controller (SJC)

Weitere Features & Informationen:
boot mode DIP Schalter um den Bootvorgang zu steuern (Auswahl des Bootmediums)
RESET Taster
Power LED
2 x serial port LEDs in der Nähe des seriellen Konsolenanschlusses, zeigen TX/RX Aktivität auf der seriellen Schnittstelle
Kühlkörper & Lüfter (9k RPM) für Temperaturmanagement
benötigt 5 V / 2-3 A USB-C Netzteil
empfohlene Umgebungstemperatur: 0-50°C für optimale Stabilität & Performance
Abmessungen: 88.1 mm x 59.9 mm x 22.38 mm (inklusive Anschlüssen und Lüfter & Kühlkörper)

Abmessungen des Coral SoM: 40 mm x 48 mm x 5.11 mm (ohne heat sink & fan)

Software-Unterstützung:
- MENDEL LINUX
Mendel Linux ist ein von Google entwickeltes Debian-Derivat, speziell für die Coral Plattform. Auf diesem Board ist ab Werk ein Bootloader vorinstalliert, Sie müssen Mendel Linux manuell installieren. Hier finden Sie eine Anleitung dazu.
Mendel Linux nutzt Debian's upstream binary packages, um möglichst hohe Kompatibilität zu bewahren, und Sicherheitsupdates zeitnah zu ermöglichen. Es unterstützt aktuell nur die Coral Dev Boards (auch als "enterprise" oder "phanbell" bekannt) und die Coral SoM Module (System-on-Module).

- TENSORFLOW LITE
Das Coral Dev Board 4GB unterstützt die Ausführung von (kompilierten) TensorFlow Lite Modellen auf seiner EdgeTPU.

- AUTOML VISION EDGE
Das Coral Dev Board 4GB unterstützt AutoML Vision Edge, um Modelle für Bild-Klassifikation (image classification models) schnell zum Einsatz bringen zu können.

Potential für industrielle Anwendungen:
Die Google Coral TPU & TensorFlow Lite sind eine revolutionäre Produkt-Plattform, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr.
Das Coral Dev Board 4GB ist besonders gut in Situationen geeignet bei dem Sie in Ihrer embedded-Anwendung die höchstmögliche Leistung der Google Coral EdgeTPU abrufen möchten. Sie können auch Ihre initiale Entwicklung auf dieser Plattform durchführen, und anschließend unkompliziert auf ein eigenes Hardware-Design (ein Baseboard für das Coral SoM) umsteigen, oder Ihre Anwendung auf das Coral Dev Board Mini portieren.

Als Entwicklungsplattform ist dieses Development Board besonders gut geeignet: Das Coral Dev Board 4GB verfügt beispielsweise über eine Ethernet-Schnittstelle, und ermöglicht eine höhere Inferenz-Geschwindigkeit dank besserer interner Anbindung der EdgeTPU, als beispielsweise das Dev Board Mini.

Download und Dokumentation:
- DEV BOARD 4GB
Einstieg mit dem Dev Board 4GB (englisch)
https://coral.ai/docs/dev-board/get-started/

GPIO Pinout & Nutzung
https://coral.ai/docs/dev-board/gpio/

Dev Board 4GB aktualisieren oder Flashen
https://coral.ai/docs/dev-board/reflash/

Dev Board 4GB Datenblatt (PDF, englisch)
https://coral.ai/static/files/Coral-Dev-Board-datasheet.pdf

- EDGETPU / INFERENZIERUNG
Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle)
https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/

TensorFlow models on the Edge TPU
https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/

Libcoral API (C++)
https://coral.ai/docs/reference/cpp/

Pipeline C++ API Referenz (erlaubt Verteilung der Rechenlast über mehrere Coral TPUs)
https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/

PyCoral API (Python)
https://coral.ai/docs/reference/py/

EdgeTPU FAQ
https://coral.ai/docs/edgetpu/faq/

- GEHÄUSE 3D DRUCK & SCHALTPLÄNE
Dev Board 4GB Gehäuse Designdateien für den 3D-Druck (STEP und STL Dateien, .ZIP)
https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-Dev-Board-and-case.zip

Coral Dev Board 4GB Schaltpläne und Board Layout
https://github.com/google-coral/electricals/tree/master/dev_board_mini




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