Google与Balena合作，简化大规模Coral边缘AI应用部署

Google更新本地人工智能开发平台Coral，除了扩充平台相容性、简化开发与改善装置的机器学习功能之外，还与物联网机群管理平台Balena合作，让Coral使用者能够进行大规模的建置、管理和部署物联网应用程序。

Coral平台包含了开发人工智能装置必要的软硬件，开发人员可以在本地端装置先建立、训练和执行神经网络，先小规模的打造出想法雏形，并在之后将雏形扩充到生产阶段。Coral的开发板搭载Google的Edge张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU）、SoM模组、内存与eMMC，并支援Wi-Fi和蓝牙无线传输协定。

Google更新了适用于Coral的操作系统Mendel Linux 5.0，现已支援Coral开发板以及SoM模组，提供更稳定的软件套件储存库，并且改进相容性，加入新的GPU驱动程式。Google还将Edge TPU Runtime在GitHub上开源，其中包含了建置Linux和Windows函式库的脚本与说明，如此便可让那些，将Coral用于ARMv7和RISC-V等非官方正式支援平台的使用者，可以自行编译Edge TPU Runtime开始进行试验，并使其更容易将Runtime整合到自定义的建构工作管线中。

在Coral软件堆叠的更新上，Google更新Edge TPU编译器到14.1版本，新加入的模型工作管线API，可让开发者将模型分散到多个Edge TPU上执行，而新的Colab笔记本，可使用TensorFlow 2.0重新训练分类模型。另外，Google还发布了人物分割新模型BodyPix（下图），这个模型过去仅适用于TensorFlow.JS，而现在可用在Coral中，即时地理解人物和人的各部位。

Google还和Balena合作实现大规模边缘人工智能应用，Google提到，在边缘执行大量机器学习装置的企业，需要持续部署安全修复程式以升级系统，保护资料、模型和硬件不受入侵，而且机器学习应用也需要不断的重新训练与更新，才能在更新的使用案例中维持高效能。

而Coral搭配Balena解决方案，可简化边缘机器学习专案的管理，使得配置、部署、更新和监控变得更简单，也协助开发者能将早期的应用原型，搬迁到大规模的生产环境中。

Google释出新的Windows驱动程式来补充现有的驱动程式，现在Coral使用者可在Windows平台使用Mini PCIe和M.2加速器。开发者可以先用之前发布，适用USB加速器的Windows驱动程式，以Coral USB加速器在Windows上创建出雏型，之后于生产阶段转而使用Mini PCIe与M.2加速器。