1/4
Google Coral TPU USB-Accelarator cpu modul Primerno za (razvojni kompleti): Raspberry Pi® 4
Ean:
Koda proizvajalca:
Št. izdelka:
Podatkovni list izdelka (PDF)
55 kos - zaloga Nemčija
Število
Skupaj (119,99 € / Kos)
119,99 €
z DDV
Google Coral TPU USB-Accelarator Primerno za (razvojni kompleti): Raspberry Pi® 4
Poudarki in podrobnosti
- Omogoča hitro strojno učenje v različnih sistemih
- Deluje z Linuxom, Macom in Windowsom
Tehnične specifikacije
- Vrsta izdelka
cpu modul
- Primerno za
Raspberry Pi® 4 B
- Višina
8 mm
- Dolžina
65 mm
- Širina
30 mm
- Primerno za
Raspberry Pi® 4 B
- Vmesnik
USB-C
- Vrsta orodja
cpu-modul
- Primerno za
Raspberry Pi® 4
- Priključek A
moški konektor USB-C®
- Število priključkov A
1 x
- Kabel - uporaba
USB 3.0
- Vrsta priključka
USB
Dokumenti in prenosi
Tehnični podatki
Tehnični podatki 2274874 Google Coral TPU USB-Accelarator cpu modul Primerno za (razvojni kompleti): Raspberry Pi® 4
Navodila za uporabo in varnost
Navodila za uporabo in varnost 2274874 Google Coral TPU USB-Accelarator cpu modul Primerno za (razvojni kompleti): Raspberry Pi® 4
Opis
Googlov pospeševalnik USB Coral prinaša v realnem času sklep za vaš Pi 4 in številne druge računalnike!
Umetna inteligenca / strojno učenje za vsakogar: Google je s Coral USB Accelerator povezal močan poseben čip (TPU, Tensor Processing Unit) na vmesnik USB 3 - to pomeni, da je mogoče modele Tensor Flow Lite hitro in na varčen način uporabiti za sklepanje. Posebna prednost te rešitve: Vaši podatki ostajajo lokalni. To pomaga pri zakasnitvi in seveda pri varstvu podatkov!
Google za izvajanje svojih storitev vse pogosteje uporablja umetno inteligenco (AI) in strojno učenje (ML). V ta namen je za svoje podatkovne centre razvil specializirane procesorje, imenovane TPU ("enota za obdelavo tenzorjev"), ki lahko algoritme izvajajo hitreje in z manj energije z uporabo okvira TensorFlow. Google Maps so na primer izboljšani z uličnimi znaki, ki jih je posnel Street View, ki jih analiziramo z nevronskim omrežjem na osnovi TensorFlow. Vrhunec: TensorFlow lahko enostavno programirate v Pythonu.
Google lansira USB 3 s palico Edge TPU, ki podpira okvir TensorFlow Lite. Edge TPU lahko opravi do 4 bilijone operacij na sekundo s samo 2W porabo.
Popolna v kombinaciji s Pi 4!
S pomočjo Google Coral Edge TPU lahko sklepamo na primer pri modelu MobileNet v2 do 20-krat hitreje kot pri "golem" Pi 4. Na ta način je mogoče izvesti zaznavanje v realnem času v video tokih z več kot 50 fps, kar s Pi 4 brez pospeševalnika ne bi bilo mogoče.
Zahvaljujoč Pythonu in številnim primerom v spletu, ki jih ponuja TensorFlow, je enostavno in elegantno začeti z umetno inteligenco in strojnim učenjem z Googlovim USB Coral pospeševalnikom.
Tehnični podatki Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML pospeševalec soprocesor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) vtičnica tipa C • Podpira Linux, Mac in Windows v gostiteljskem sistemu • Poraba energije do 900 mA Največja moč pri 5 V • Dimenzije palice USB Coral: 65 mm x 30 mm x 8 mm Zahteve za gostiteljski sistem • Linux Debian 6.0 ali novejši ali njegov derivat (npr. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Sistemska arhitektura: x86-64, ARMv7 (32-bit) ali ARMv8 (64- bit) • nameščen macOS 10.15 z MacPorts ali Homebrew • Windows 10 • Brezplačen USB vhod (za najboljšo učinkovitost naj bo USB 3) • Python 3.5, 3.6 ali 3.7 Obseg dobave Google Accelerator USB Coral • USB pospeševalnik • USB 3 kabel, ki ga Google ponuja v Projekt Coral.ai je pripravil več zanimivih primerov in vaj, na primer "varianto" AlphaGo Zero z imenom Minigo.
Potencial za industrijske aplikacije Google Coral USB Accelerator je revolucionarni izdelek, podoben Raspberry Pi, za aplikacije za strojno učenje! To omogoča vgrajene rešitve, ki lahko zaznajo težave z obdelovanci, zaznajo prometne razmere in še veliko več.
Prenosi in dokumentacija • Podatkovni list USB Accelerator (podatkovni list v obliki PDF) • 3D CAD datoteka v STEP formatu • Pregled robne različice TPU (modeli Tensor Flow Lite) • TensorFlow modeli na TPU Edge • Referenčni API C ++ API • Edge TPU Python API Pomembna opomba: Primer je uporabljen tudi za pasivno hlajenje CPU-ja, kar nas ohranja toplo. To ni napaka.
Besedilo je strojno prevedeno.
Umetna inteligenca / strojno učenje za vsakogar: Google je s Coral USB Accelerator povezal močan poseben čip (TPU, Tensor Processing Unit) na vmesnik USB 3 - to pomeni, da je mogoče modele Tensor Flow Lite hitro in na varčen način uporabiti za sklepanje. Posebna prednost te rešitve: Vaši podatki ostajajo lokalni. To pomaga pri zakasnitvi in seveda pri varstvu podatkov!
Google za izvajanje svojih storitev vse pogosteje uporablja umetno inteligenco (AI) in strojno učenje (ML). V ta namen je za svoje podatkovne centre razvil specializirane procesorje, imenovane TPU ("enota za obdelavo tenzorjev"), ki lahko algoritme izvajajo hitreje in z manj energije z uporabo okvira TensorFlow. Google Maps so na primer izboljšani z uličnimi znaki, ki jih je posnel Street View, ki jih analiziramo z nevronskim omrežjem na osnovi TensorFlow. Vrhunec: TensorFlow lahko enostavno programirate v Pythonu.
Google lansira USB 3 s palico Edge TPU, ki podpira okvir TensorFlow Lite. Edge TPU lahko opravi do 4 bilijone operacij na sekundo s samo 2W porabo.
Popolna v kombinaciji s Pi 4!
S pomočjo Google Coral Edge TPU lahko sklepamo na primer pri modelu MobileNet v2 do 20-krat hitreje kot pri "golem" Pi 4. Na ta način je mogoče izvesti zaznavanje v realnem času v video tokih z več kot 50 fps, kar s Pi 4 brez pospeševalnika ne bi bilo mogoče.
Zahvaljujoč Pythonu in številnim primerom v spletu, ki jih ponuja TensorFlow, je enostavno in elegantno začeti z umetno inteligenco in strojnim učenjem z Googlovim USB Coral pospeševalnikom.
Tehnični podatki Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML pospeševalec soprocesor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) vtičnica tipa C • Podpira Linux, Mac in Windows v gostiteljskem sistemu • Poraba energije do 900 mA Največja moč pri 5 V • Dimenzije palice USB Coral: 65 mm x 30 mm x 8 mm Zahteve za gostiteljski sistem • Linux Debian 6.0 ali novejši ali njegov derivat (npr. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Sistemska arhitektura: x86-64, ARMv7 (32-bit) ali ARMv8 (64- bit) • nameščen macOS 10.15 z MacPorts ali Homebrew • Windows 10 • Brezplačen USB vhod (za najboljšo učinkovitost naj bo USB 3) • Python 3.5, 3.6 ali 3.7 Obseg dobave Google Accelerator USB Coral • USB pospeševalnik • USB 3 kabel, ki ga Google ponuja v Projekt Coral.ai je pripravil več zanimivih primerov in vaj, na primer "varianto" AlphaGo Zero z imenom Minigo.
Potencial za industrijske aplikacije Google Coral USB Accelerator je revolucionarni izdelek, podoben Raspberry Pi, za aplikacije za strojno učenje! To omogoča vgrajene rešitve, ki lahko zaznajo težave z obdelovanci, zaznajo prometne razmere in še veliko več.
Prenosi in dokumentacija • Podatkovni list USB Accelerator (podatkovni list v obliki PDF) • 3D CAD datoteka v STEP formatu • Pregled robne različice TPU (modeli Tensor Flow Lite) • TensorFlow modeli na TPU Edge • Referenčni API C ++ API • Edge TPU Python API Pomembna opomba: Primer je uporabljen tudi za pasivno hlajenje CPU-ja, kar nas ohranja toplo. To ni napaka.
Besedilo je strojno prevedeno.