สัปดาห์ที่ผ่านมา กูเกิลเปิดตัวผลิตภัณฑ์สาย AI หลายตัว ส่วนใหญ่เป็นซอฟต์แวร์ในตระกูล TensorFlow เช่น TensorFlow 2.0 Alpha, TensorFlow JS, TensorFlow Privacy, TensorFlow Lite 1.0 แต่ก็ยังมีโครงการฮาร์ดแวร์เปิดตัวด้วยเช่นกัน

โครงการฮาร์ดแวร์ใช้ชื่อแบรนด์ว่า Coral มันเป็นชุดฮาร์ดแวร์ DIY เพื่อประมวลผล AI แบบโลคัล ไม่ต้องส่งขึ้นคลาวด์

แกนกลางของ Coral คือ Edge TPU ชิป ASIC ที่กูเกิลออกแบบเองให้ประมวลผล neural networks (NNs) อย่างมีประสิทธิภาพ โดยที่ยังกินไฟต่ำ และสามารถนำไปใช้งานกับอุปกรณ์ปลายทาง (edge) ที่มักเป็นอุปกรณ์ฝังตัวได้

กูเกิลเปิดตัวสินค้าที่ใช้ Edge TPU มาทั้งหมด 4 ตัว ได้แก่

• Coral Dev Board บอร์ดที่แปะ Edge TPU ใช้พัฒนาฮาร์ดแวร์ต้นแบบ รัน TensorFlow Lite ตัวหน่วยประมวลผลสามารถถอดออกจากตัวบอร์ดได้ (system-on-module - SOM) ราคา 149.99 ดอลลาร์
• Camera Module โมดูลกล้องพร้อมเซ็นเซอร์ความละเอียด 5MP ใช้ร่วมกับ Dev Board ราคา 24.99 ดอลลาร์
• USB Accelerator เป็นการนำ Edge TPU มาใส่ในรูป thumbdrive เสียบเข้ากับพีซีผ่าน USB-C เพื่อช่วยเร่งการประมวลผล ML ให้กับพีซี (เหมือนเป็นหน่วยประมวลผล ML แยกเฉพาะที่เสียบ USB-C) ราคา 74.99 ดอลลาร์
• PCI-E Accelerator แนวคิดแบบเดียวกัน แต่เปลี่ยนรูปทรงเป็นการ์ดเสียบลงพอร์ต PCI-E แทน ยังไม่เปิดเผยราคา

ที่มา - Coral, Google AI Blog