Google Coral Edge TPU
厂商: Google
分类: TPU 张量处理器
架构: Edge TPU
简介
Google Coral Edge TPU 是专为边缘设备设计的低功耗 AI 加速器。提供 USB 加速棒、M.2 模块、Dev Board 等多种形态，用于 TensorFlow Lite 模型的实时推理。
规格参数
| 型号 | 算力 | 显存/内存 | 接口 | TDP | 制程 |
|---|---|---|---|---|---|
| Coral Edge TPU | 4 TOPS (INT8) | 外部 DDR | USB 3.0 / M.2 / PCIe | 2W | 9nm |
| Dev Board Micro | 4 TOPS (INT8) | 512MB DDR | USB-C | 2W | 28nm |
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驱动下载
Linux
相关文档
操作系统支持
| Windows | Linux | macOS | Android |
|---|---|---|---|
| ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
版本历史
| 版本 | 发布时间 | 说明 |
|---|---|---|
| Edge TPU Compiler 16 | 2024 | 模型量化优化 |
性能基准
| 型号 | 任务 | 性能指标 |
|---|---|---|
| Coral Edge TPU | MobileNet V2 | ~400 fps |
| Coral Edge TPU | YOLOv5s | ~30 fps (量化) |
| Dev Board Micro | 多模型推理 | 支持多模型并发 |
定价信息
| 型号 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|
| Coral USB Accelerator | ~$60 | USB 3.0 加速棒 |
| Coral Dev Board | ~$150 | 独立开发板 |
| Coral M.2 | ~$35 | M.2 模块 |
快速安装
Linux / Windows / macOS / Raspberry Pi
# 1. 安装 Edge TPU 运行时
sudo apt-get install -y libedgetpu1-std
# 2. 安装 Python SDK
pip install tflite-runtime
# 3. 编译模型为 TFLite + Edge TPU 格式
# 使用 Edge TPU Compiler
edgetpu_compiler model.tflite
代码示例
Python (Edge TPU)
from tflite_runtime.interpreter import Interpreter
# 加载 Edge TPU 编译后的模型
interpreter = Interpreter(
model_path="model_edgetpu.tflite",
experimental_delegates=[load_delegate("libedgetpu.so")]
)
interpreter.allocate_tensors()
# 推理
input_details = interpreter.get_input_details()
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output = interpreter.get_tensor(interpreter.get_output_details()[0]['index'])
架构特色
- Edge TPU: 专为 INT8 量化推理设计的协处理器，功耗仅 2W
- 全平台支持: 唯一同时支持 Windows/Linux/macOS/Android/Raspberry Pi 的 AI 加速器
- Coral 生态: Google Coral 提供完整的硬件 (USB/M.2/PCIe/Dev Board) 和软件工具链
模型兼容性
| 模型/框架 | 支持情况 | 备注 |
|---|---|---|
| TFLite | ✅ 原生 | 主流格式 |
| ONNX | ⚠️ | 转 TFLite 后使用 |
| YOLO / MobileNet | ✅ 官方优化 | 最成熟场景 |
| 图像分类/检测 | ✅ | 官方预编译模型 |
| LLM | ❌ | 仅支持小型模型 |
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