Coral System-on-Module (SoM)
機械学習アプリケーションを高速化する完全統合システムを、40mm x 48mmのプラグイン可能なモジュールに搭載。
  • NXP iMX 8M SoC
    クアッドコアARM Cortex-A53およびCortex-M4F
    2D/3D Vivante GC7000 Lite GPU and VPU
  • Google Edge TPU機械学習アクセラレータ
  • 暗号化コプロセッサー
  • Wi-Fi 2x2 MIMO(802.11b/g/n/ac 2.4/5 GHz)
  • Bluetooth 4.2
  • 8GBまたは16GBのeMMC
  • 1GB、2GBまたは4GBのLPDDR4
  • USB 3.0
  • ギガビットイーサネット
  • HDMIおよびMIPI-DSI
  • MIPI-CSI-2
  • 最大95個のGPIO(SPI、I2C、PWM、UART、SAIおよびSDIOなど)
Coral System-on-Module (SoM)

Coral System-on-Module(SoM)は、高速機械学習推論が求められる組込みデバイスの構築を支援する完全統合型システムです。

完全なシステムを提供

Coral SoMは、NXPのiMX8Mシステムオンチップ(SoC)、eMMCメモリ、LPDDR4 RAM、Wi-Fi、Bluetooth、MLアクセラレーション用Edge TPUコプロセッサーを搭載した完全統合型のLinuxシステムです。Mendelと呼ばれるDebian Linuxの派生版を実行します。

高速機械学習推論を実行

搭載されているEdge TPUコプロセッサは、1秒間に最大4兆回の演算(テラ演算/秒、TOPS)を行うことができます。各TOPSの消費電力は0.5W(1Wあたり2TOPS)です。例えば、MobileNet v2などの最先端のモバイルビジョンモデルを、およそ400FPSの高速演算で電力効率よく実行することができます。 性能ベンチマークについて詳しくはこちらをご覧ください

カスタムハードウェアと統合

SoMは、3つの100ピンコネクタでお手元の基板上のハードウェアと接続できます。

TensorFlow Liteをサポート

一からモデルを作る必要はありません。 TensorFlow Lite のモデルは、Edge TPU上で実行できるようにコンパイルすることができます。

また、 Coral Dev Boardの一部として基板もご用意しております。

 

詳しい製品・技術情報については、 Coral System-on-Module (SoM) のウェブサイトをご覧ください。

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