[新聞] Raspberry Pi 4出來了!

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圖片來源:Raspberry Pi 4 on sale now from $35

Raspberry Pi 4 出來了,和之前的版本最大的改變是多了 2GB/4GB 的記憶體版本可供選擇!熱烈預購中!!

《特色》
1. 使用 Broadcom 2711 四核心晶片(原本為 BCM2837B0)Quad-core Cortex-A72 64-bit SoC,單核心時脈可達 1.5GHz,有三倍速快。
2. 三種記憶體(LPDDR4 SDRAM)大小可選擇,分別是 1GB, 2GB, 和 4GB。
3. 乙太網路(Ethernet)達 True Gigabit Ethernet。
4. 支援藍牙5.0(Bluetooth 5.0)。
5. 兩個 USB 3.0 和 兩個 USB 2.0。
6. 支援雙銀幕輸出,解析度可達 4K。
7. 使用 VideoCore VI,可支援 OpenGL ES 3.x。
8. 可硬體解 4Kp60 HEVC 影片。

《電源接頭》
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電源接頭從 USB micro-B 改成使用 USB-C,使用 5V/3A 以上電源供應器才能穩定使用。

《視訊接頭》
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視訊接頭從 type-A(full-size) HDMI 接頭改為兩個 type-D (micro) HDMI 接頭。

《乙太網路和 USB 接頭對調》
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乙太網路可支援 Full-throughput Gigabit 速度,並和 USB 接頭位置對調,簡化佈線的困難度。由於 USB 和 Ethernet 分別使用 VL805BCM54213PE 控制,因此可使用全速的 USB3.0 和 Gigabit 頻寬。

新版本(2019-06-20)的 Raspbian 也一併釋出,最大的改變就是升級到 Debian 10 Buster 了。完整的 release notes 如下:

2019-06-20:
  * Based on Debian Buster
  * Support for Raspberry Pi 4 hardware
  * FKMS OpenGL desktop graphics driver and xcompmgr compositing window manager used when running on Raspberry Pi 4
  * Screen Configuration application added for use with FKMS driver
  * Raspberry Pi 4 video output options added to Raspberry Pi Configuration
  * Uses new PiXflat UI theme for GTK and Openbox
  * CPU activity gauge plugin no longer shown on taskbar by default
  * CPU temperature gauge plugin added (not shown by default)
  * USB ejecter and Bluetooth taskbar icons hidden when not appropriate
  * Version 74.0.3729.157 of Chromium web browser included
  * Version 32.0.0.207 of Flash player included
  * IDLE Python IDE removed
  * Wolfram Mathematica removed temporarily due to incompatibility with Buster
  * Display of package sizes removed from Recommended Software
  * Appearance Settings modified to support independent settings for two monitors
  * Oracle Java 7 and 8 replaced with OpenJDK 11
  * Miscellaneous small bug fixes
  * On-board 5GHz WiFi blocked by rfkill by default
    The block is removed when taking one of the following actions:
    - Selecting a locale in the first run wizard
    - Setting the WiFi country in the Raspberry Pi Configuration tool or the Network Settings applet
    - Setting the WiFi country in raspi-config
    - Providing a wpa_supplicant.conf file through the boot partition
    - Running 'rfkill unblock wifi'
  * Boot partition size set to 256M
  * Linux kernel 4.19.50
  * Raspberry Pi firmware 88ca9081f5e51cdedd16d5dbc85ed12a25123201

 

參考資料:
* Raspberry Pi 4 on sale now from $35
* RASPBERRY PI 4 SPECS AND BENCHMARKS
* Meet the New Raspberry Pi 4, Model B

相關新聞:
* [新聞] Raspberry Pi 3B+出來了!
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* [新聞] Raspberry Pi 3 Model B
* [新聞] Raspberry Pi Zero 釋出
* [新聞] Raspberry Pi 2 – Model B 釋出
* [新聞] Raspberry Pi Model A+ 釋出
* [新聞] Raspberry Pi Model B+ 釋出

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[產品] Google Coral USB Accelerator | 人工智慧 | USB加速器 | Edge TPU | 邊緣運算

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Google Coral USB Accelerator 可以馬上讓您的 Linux 系統具有高速的人工智慧。例如,執行最先進的深度學習模型 MobileNet v2 可達到 100+ FPS。相較於 Intel Movidius 神經運算棒,Google Coral USB Accelerator 支援 USB 3.0,整體設計也較為輕便。

支援多項 TensorFlow Lite 模型,包括 MobileNet V1/V2,MobileNet SSD V1/V2,還有 Inception 等,然後編譯為在 USB 加速器上執行。

《特色》
* 使用 Google Edge TPU ML 加速器。
* 使用 USB 3.0 Type-C 界面。
* 支援 Debian Linux(包括 Raspberry Pi)。
* 支援 TensorFlow lite

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《規格》

ML accelerator: Google Edge TPU coprocessor
Connector: USB Type-C* (data/power)
Dimensions: 65 mm x 30 mm

《文件》
* [規格書] USB Accelerator datasheet

《教學》
* [教學] Get started with the USB Accelerator
* [教學] BUILD A TEACHABLE MACHINE WITH CORAL’S USB ACCELERATOR
* [教學] Hands-on with the Google Coral USB Accelerator
* [評測] Google Coral Edge TPU vs NVIDIA Jetson Nano: A quick deep dive into EdgeAI performance

《安裝 Edge TPU runtime 和 Python library》

cd ~/
wget https://dl.google.com/coral/edgetpu_api/edgetpu_api_latest.tar.gz -O edgetpu_api.tar.gz --trust-server-names
tar xzf edgetpu_api.tar.gz
cd edgetpu_api
bash ./install.sh

$2,940 

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[產品] Google Coral Dev Board | Edge TPU | TensorFlow | 人工智慧 | 人工智能

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Google Coral Dev Board 是一款單板電腦(SBC),帶有可移動的模組化系統(SOM),包含 eMMC,SOC,無線射頻和 Google 的 Edge TPU。非常適合需要快速將機器學習佈署到物聯網設備和其他嵌入式系統。

SOM 基於 NXP 的 iMX8M SOC,但其獨特的功能來自 Edge TPU 處理器。Edge TPU 是由 Google 設計的小型 ASIC,可提供低功耗的高性能 ML 推理。 例如,它可以以執行最先進的移動視覺模型,例如100+fps的MobileNet v2。

Coral Dev Board 定位為邊緣運算開發板,是相對於需要強大運算利的「中央」的雲端伺服器。此一「邊緣」指的是計算能力教弱,例如行動通訊基地台、環境監控感測器等終端設備。這樣的開發板有助於分擔雲端伺服器的負荷,並降低處理資料的延遲。

《特色》
* 支援 TensorFlow Lite
* 可快速的將雛型產品擴展到量產品。
* 已包含完整系統。
* 支援 Python、C++

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《規格》

Edge TPU Module
CPU NXP i.MX 8M SOC (quad Cortex-A53; Cortex-M4F)
RAM 1 GB LPDDR4
Dimensions 48mm x 40mm x 5mm
Flash memory 8 GB eMMC
ML accelerator Google Edge TPU coprocessor
GPU Integrated GC7000 Lite Graphics
Wireless Wi-Fi 2×2 MIMO (802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz) Bluetooth 4.1

Baseboard
Flash memory MicroSD slot
USB Type-C OTG Type-C power Type-A 3.0 host Micro-B serial console
Video HDMI 2.0a (full size) 39-pin FFC connector for MIPI-DSI display (4-lane); 24-pin FFC connector for MIPI-CSI2 camera (4-lane)
LAN Gigabit Ethernet port
Dimensions 88 mm x 60 mm x 24mm
Power 5V DC (USB Type-C)
Audio 3.5mm audio jack (CTIA compliant) Digital PDM microphone (x2); 2.54mm 4-pin terminal for stereo speakers
GPIO 3.3V power rail 40 – 255 ohms programmable impedance ~82 mA max current

《文件》
* Datasheet
* Pre-compiled models
* Edge TPU Model Compiler
* Frequently asked questions

《教學》
* [教學] Get started guide
* [教學] Hands on with the Coral Dev Board

$6850 

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