Google更新本地人工智慧開發平臺Coral,除了擴充平臺相容性、簡化開發與改善裝置的機器學習功能之外,還與物聯網機群管理平臺Balena合作,讓Coral使用者能夠進行大規模的建置、管理和部署物聯網應用程式。

Coral平臺包含了開發人工智慧裝置必要的軟硬體,開發人員可以在本地端裝置先建立、訓練和執行神經網路,先小規模的打造出想法雛形,並在之後將雛形擴充到生產階段。Coral的開發板搭載Google的Edge張量處理器(Tensor Processing Unit,TPU)、SoM模組、記憶體與eMMC,並支援Wi-Fi和藍牙無線傳輸協定。

Google更新了適用於Coral的作業系統Mendel Linux 5.0,現已支援Coral開發板以及SoM模組,提供更穩定的軟體套件儲存庫,並且改進相容性,加入新的GPU驅動程式。Google還將Edge TPU Runtime在GitHub上開源,其中包含了建置Linux和Windows函式庫的腳本與說明,如此便可讓那些,將Coral用於ARMv7和RISC-V等非官方正式支援平臺的使用者,可以自行編譯Edge TPU Runtime開始進行試驗,並使其更容易將Runtime整合到自定義的建構工作管線中。

在Coral軟體堆疊的更新上,Google更新Edge TPU編譯器到14.1版本,新加入的模型工作管線API,可讓開發者將模型分散到多個Edge TPU上執行,而新的Colab筆記本,可使用TensorFlow 2.0重新訓練分類模型。另外,Google還發布了人物分割新模型BodyPix(下圖),這個模型過去僅適用於TensorFlow.JS,而現在可用在Coral中,即時地理解人物和人的各部位。

Google還和Balena合作實現大規模邊緣人工智慧應用,Google提到,在邊緣執行大量機器學習裝置的企業,需要持續部署安全修復程式以升級系統,保護資料、模型和硬體不受入侵,而且機器學習應用也需要不斷的重新訓練與更新,才能在更新的使用案例中維持高效能。

而Coral搭配Balena解決方案,可簡化邊緣機器學習專案的管理,使得配置、部署、更新和監控變得更簡單,也協助開發者能將早期的應用原型,搬遷到大規模的生產環境中。

Google釋出新的Windows驅動程式來補充現有的驅動程式,現在Coral使用者可在Windows平臺使用Mini PCIe和M.2加速器。開發者可以先用之前發布,適用USB加速器的Windows驅動程式,以Coral USB加速器在Windows上創建出雛型,之後於生產階段轉而使用Mini PCIe與M.2加速器。


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