Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Google Edge TPU
Search
masa-ita
June 01, 2019
Technology
280
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Google Edge TPU
masa-ita
June 01, 2019
More Decks by masa-ita
See All by masa-ita
Ollamaを使ったLocal Language Model活用法
itagakim
1
240
Run Instant NeRF on Docker
itagakim
1
2.4k
3D Clustering and Metric Learning
itagakim
0
420
Cloud TPUの使い方〜BigBirdの日本語学習済みモデルを作る〜
itagakim
0
750
多言語学習済みモデルmT5とは?
itagakim
1
800
AWSのGPUを安く使ってTensorFlowモデルを訓練する方法
itagakim
0
420
最近の自然言語処理モデルの動向
itagakim
1
600
ディープラーニングで芸術はできるか?〜生成系ネットワークの進展〜
itagakim
0
390
AWSとTerraform初心者がやってみたこと
itagakim
1
530
Other Decks in Technology
See All in Technology
MulticaとPi Coding Agentで、小規模OSSを30本同時運用した流れ
eiei114
0
140
地震情報アプリを作ってみた
yama3133
1
110
AI for Science時代を切り開く、政府の次世代HPC戦略の展望
gpuunite_official
0
220
社内の7割が使うデータ基盤を、 データチーム2人で回すためにやったこと
koh_yoshi
4
1.5k
生成 AI の基礎 〜 サンプル実装で学ぶ基本原理
enakai00
7
4.6k
Kiro WebとCloud Sessions
nagisa53
2
160
形式手法特論:Hyperproperty とモデル検査 #kernelvm / Kernel VM Study Tokyo 19th
ytaka23
0
700
8bit CPU 2026
koba789
7
2.7k
AI-DLC実践録_フルサイクル開発への挑戦
miyuc
0
390
2027年のMetricKit
kantacky
0
160
関東Kaggler会発表資料
takoi
1
280
AIペネトレーションテスト・ セキュリティ検証「AgenticSec」紹介資料
laysakura
2
9.4k
Featured
See All Featured
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
3k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
108
250k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.5k
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
2
1.3k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6.1k
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
430
Docker and Python
trallard
47
4.1k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.4k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.8k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
Transcript
GOOGLE EDGE TPU 板垣正敏 @PYTHON機械学習勉強会IN新潟 2019/6/1
CORAL EDGE TPU USB ACCELERATOR https://coral.withgoogle.com/products/accelerator Chip Google Edge TPU
Processor Connector USB Type-C(data/power) Size 65mm x 30mm Host OS Debian Linux 6.0 or Higher Host CPU x86-64 or ARM32/64 with ARMv8 instruction set ML Model TensorFlow Lite Price $74.99 • Google のハードウェア事業部 Coral が販売しているエッジデバイス向 け深層学習推論ユニット
EDGE TPUで使える訓練済みモデル 画像分類 • MobileNet V1 / V2 (ImageNet) •
MobileNet V2 (iNat insects / iNat plants / iNat birds) • Inception V1 / V2 / V3 / V4 (ImageNet) 物体検出 • MobileNet SSD v1 / v2 (COCO) • MobileNet SSD v2 (Faces)
カスタムモデルの導⼊プロセス
EDGE TPUで使えるカスタムモデルの条件 • モデルのパラメータは8ビット固定⼩数点に量⼦化が必要(訓練時に 要設定) • テンソルのサイズはコンパイル時に固定 • モデルのパラメータもコンパイル時に固定 •
テンソルは3階までをサポート • Edge TPUでサポートされる演算のみを使⽤すること https://coral.withgoogle.com/docs/edgetpu/models-intro/
デモ カスタムモデルまで⼿が回りませんでした。ご容赦を。
対抗⾺登場︕NVIDIA JETSON NANO https://developer.nvidia.com/embedded/buy/jetson-nano-devkit GPU 128-core Maxwell CPU Quad-core ARM
A57 @ 1.43 GHz Memory 4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s Storage microSD Connector Gigabit Ether/HDMI/USB/ Camera I/O GPIO/I2C/I2S/SPI/UART OS Debian Price $99.00 https://developer.nvidia.com/embedded/jetson- nano-dl-inference-benchmarks