Coral AI双边缘加速器是一款改变游戏规则的设备，在一个小巧的包装中具有令人印象深刻的冲击力。这款单 PCI M.2 芯片不是一个，而是两个张量处理单元 （TPU），为本地 AI 应用提供无与伦比的机器学习 （ML） 马力。凭借其经济实惠的前期成本和低功耗，双边缘加速器实际上可以随着时间的推移收回成本。

Coral AI双边加速器与USB和单PCIe加速器的不同之处在于，它能够产生双倍的ML性能，同时仍然依赖于相同的M.2插槽。这个小巧的动力装置可以毫不费力地超过2000美元的CPU，使其成为护卫舰NVR监控等应用的家庭助理人群的最爱。借助 Dual Edge Accelerator，一个 25 美元的 Coral TPU 可以快速浏览 TensorFlow Lite 模型，以每秒 800 帧的速度实时分析人和物体的图像。

双总线 PCIe 要求

虽然Coral AI双边缘加速器的潜力是巨大的，但驾驭双总线PCIe要求的复杂性并找到支持必要分叉的主板可能具有挑战性。并非所有适配器都是一样的，也不是每个主板都准备好释放这项技术的全部潜力。然而，在正确的指导和一点耐心下，将基本的家庭实验室设置转变为最先进的护卫舰 NVR 监控系统是可以实现的。观看以下Data Slayer的教程，了解更多关于Coral AI双边缘加速器的强大功能。

设置Coral AI双边缘加速器

首先，您需要双边缘 TPU 本身，它具有一个缺口，使其成为 E 键。虽然两个PCIe芯片都适合大多数M.2插槽，但正确的功能需要一个适配器，该适配器支持并行运行两个TPU所需的双PCIe总线。Maker Fabs 的双 HTPU 适配器低剖面是一个可靠的选择，提供了成功的记录。

拥有硬件后，请按照以下步骤设置Coral AI双边缘加速器。

• 将 Dual Edge TPU 以 30 度角插入 M.2 插槽并将其固定。
• 在操作系统上安装必要的驱动程序和软件包，以使硬件可用。一个简单的 shell 脚本可以自动执行此过程。
• 使用适当的命令验证主机是否识别了两个 TPU。
• 设置依赖于 Docker 的 Frigate，并将每个 TPU 设备传递到容器，以便 Frigate 可以与它们通信。
• 通过编辑 MQTT 配置文件并重新启动服务来配置 MQTT，这是 Frigate 所依赖的消息中继工具。
• 使用必要的设置创建护卫舰配置文件 （config.yml）。
• 使用网络摄像头或 IP 摄像机设置 RTSP 流，利用开源 RTSP 服务器软件和 FFmpeg 将视频源发送到 Frigate。

有关如何设置Coral AI双边加速器的更全面说明，请跳转到Tim Moody创建的设置页面。

监测性能和温度

随着Coral AI双边缘加速器的启动和运行，您可以实时监控其性能和温度。PCIe加速器允许温度监控，并具有温度调节功能，以确保最佳性能。自定义脚本可用于密切关注两个Coral设备的温度，为您的硬件提供有价值的可观测性指标。

本地AI处理

通过利用Coral AI双边缘加速器进行设备上的ML处理，您可以享受许多好处，包括。

• 减少延迟，实现更快、响应更灵敏的应用程序
• 通过将敏感信息保留在本地来增强数据隐私
• 无需持续的互联网连接
• 功耗低得令人难以置信，在重载下，该装置的功耗略高于 6 瓦

Coral AI Dual Edge Accelerator 现在可以购买，售价为 40 美元，证明了本地 AI 处理的力量和潜力。通过利用这款小巧但功能强大的设备，开发人员和发烧友可以突破边缘计算的极限，创建比以往任何时候都更快、更安全、更高效的创新应用程序。