Das von Murata und Google entwickelte Coral-Beschleuniger-Modul soll die Time-to-Market für On-Device-KI-Anwendungen verkürzen. (Bild: Murata)
Das Coral-Beschleuniger-Modul mit kleinem Footprint soll sich bei der Implementierung von KI-Lösungen vor allem durch eine besonders hohe Rauschunterdrückung auszeichnen. Mit seinem kleinen Footprint punktet das Modul besonders in platzbeschränken Anwendungen.
Coral soll neue Anwendungen für On-Device-KI in unterschiedlichsten Branchen ermöglichen, von der Produktion über das Gesundheitswesen bis zu Landwirtschaft. Mit der im Modul integrierten Edge-TPU steht Entwicklern damit ein robuster, lötbarer und einfach zu implementierender Baustein zu Verfügung. Ziel von Coral ist es, auf der Device-Ebene laufenden KI-Applikationen ein rasches Fortschreiten vom Prototyp zur Produktion zu ermöglichen. Die Lösung umfasst ein Toolkit aus Hardware-Komponenten, Software-Tools und vorkompilierten Modellen für die Entwicklung von Systemen mit integrierter, lokaler KI.
Tensor Processing Units oder Tensor-Prozessoren sind von Google entwickelte und 2016 in erster Generation vorgestellte anwendungsspezifische Schaltkreise. Sie sind speziell für Anwendungen rund um das maschinelle Lernen ausgelegt. TPUs kommen vor allem bei der der Verarbeitung von mehrlagigen Perzeptronen (MLP), Convolutional Neural Networks (CNN) und Long-Short-Term-Memory-Anwendungen (LSTM) zum Einsatz.
(na)
