L'Edge c'est bien mais encore faut-il doter que les terminaux et périphériques en bordure de réseau soient dotés de capacités de calcul adéquates. Au-delà de la puissance brute, c'est aussi - de plus en plus souvent - du traitement pour des tâches et workloads d'apprentissage machine qui est recherché. Les fournisseurs l'ont bien compris, Google en particulier qui vient d'annoncer une salve de produits pour compléter son offre Coral USB Accelerator lancée début 2019, se greffant au Raspberry Pi pour apporter de la puissance de calcul dédiée aux traitements IA via un circuit intégré Edge TPU.

Parmi les tous derniers produits Coral annoncés par la firme de Mountain View, Accelerator Module, un composant embarquant un Edge TPU ASIC exposant à la fois des interfaces PCIe et USB et pouvant être facilement intégré dans des designs de circuits imprimés personnalisés. Pour produire ce module, le fournisseur s'est allié au fabricant japonais de composants électroniques Murata, qui avait racheté en 2017 le spécialiste français de condensateurs en silicium originaire de Caen IPDiA. Le Coral Accelerator Module, présenté au CES 2020 (7-10 janvier), sera disponible courant du premier semestre 2020.

Jusqu'à 4 Go de RAM pour le SoM Coral

Après son Dev Board doté d'un SoM (system on module) amovible, Google a aussi annoncé une version miniaturisée (Mini) une plateforme permettant aux équipes hardware de prototyper des fonctionnalités d'apprentissage automatique. Conçu sur une base Linux, il inclut un Edge TPU, un CPU, un GPU, 2 Go de RAM et 8 Go de stockage flash. « Le Mini combine le nouveau module d'accélération de Coral avec le SoC MediaTek 8167s pour créer une carte qui excelle dans les cas d'utilisation d'encodage / décodage vidéo 720P et de vision par ordinateur », a indiqué Google. La Coral Dev Board Mini sera disponible au premier semestre 2020.

Jusqu'alors disponible avec « seulement » 1 Go de RAM (LPDDR4), le SoM Coral doté de 3 connecteurs 100-pin dispose désormais en option d'une capacité mémoire pouvant grimper jusqu'à 2 voire 4 Go. Parmi les cas d'application évoqués présentés aussi au CES 2020, les smart cities, la fabrication et la santé. Ce SoM, articulé autour d'un CPU (quad Cortex-A53, Cortex-M4), d'un GPU (GC7000 Lite Graphics), d'un co-processeur Edge TPU pour l'accélération ML et de connectivité réseau (WiFi 2x2 MIMO 802.11b/g/n/ac 2,4/5 GHz et Bluetooth 4.2, a d'ailleurs été choisi par Asus pour sa solution Tinker Edge T.