Edge TPUとCPUでリアルタイム物体検出比較

2019/05/16

Edge TPU(TensorFlow Processing Unit)を搭載したエッジデバイス向けAIアクセラレータ、「Coral USB Accelerator」をRaspberry Piに接続して、物体検出の処理速度がどの程度変化するのか検証してみました。

人工知能はmobilenet SSD v2 (COCO学習済)を使用。これをAIアクセラレータのEdge TPUとRaspberry PiのCPUで動かして比較します。ライブラリーは、Edge TPUはTensorFlowのモバイル向けであるTensorFlow Lite、CPUはモノクロスITのセミナーと同じOpenCVのdnnを使用しています。

左側の画面がEdge TPU、右側の画面がCPUによる物体検出の実験結果です。

TPUはCPUと比較し、ディープラーニングの推論を高速で実行していることがわかりますね。
エッジデバイス向けAIアクセラレータを使用することで、エッジAIがより身近になり「AI+IoT」の可能性も広がりそうです。

CC BY-SA 4.0 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.