具有双刃TPU的Coral M.2加速器每秒推理次数翻倍(8次最多)。该模块是一个M.2模块(E-key)，包含两个Edge TPU ML加速器，每个加速器都有自己的PCIe Gen2 x1接口。例如，这可以通过并行运行两个模型或在两个边缘tpu上流水线化一个模型来实现。小(22.0mm x 30.0mm x 2.8mm)模块加速TensorFlow Lite模块，以一种节能的方式，使用2瓦的功率(每瓦2个top)。One Edge TPU可以以每秒近400帧的速度执行最先进的移动视觉模型，如MobileNet v2。具有Dual Edge TPU设备上机器学习处理功能的Coral M.2加速器减少了延迟，提高了数据隐私性，并消除了对持续互联网连接的需要。

此模块使用两个PCIe x1连接，它不兼容所有M.2电子钥匙卡槽。也有特殊的功率要求。全功率要求可以在数据表上找到。

Coral是谷歌的设备上人工智能平台，提供了构建智能设备的硬件组件、软件工具和预编译模型。

特性

• 2x谷歌Edge TPU ML加速器

• 总峰值性能(int8)

• 每瓦2个顶极

• 集成的电源管理

• 2个PCIe Gen2 x1接口(每边TPU 1个)

• m.2 - 2230 - d3 - e模块

• 22.0 x 30.0 x 2.8mm

• -40 ~ +85°C工作温度

应用 

• 嵌入式平台

• Mini-PCs

• 工业网关

卡片模块尺寸(毫米)

必需的设备

• 具有下列操作系统之一的计算机:

• Linux Debian 10，或其任何衍生物(如Ubuntu 18.04)，以及x86-64或Armv8(64位)的系统架构

• Windows 10(64位)，x86-64系统架构

• 至少一个可用的Mini PCIe或M.2模块插槽

• Python 3.5, 3.6或3.7