Google Coral USB Accelerator

Der Coral USB Accelerator fügt Ihrem System einen Edge-TPU-Coprozessor hinzu und ermöglicht High-Speed-Inferenzen durch maschinelles Lernen auf einer Vielzahl von Systemen, indem er einfach an einen USB-Port angeschlossen wird.

Features

  • Unterstütztes Host-Betriebssystem: Debian Linux, macOS, Windows 10
  • Kompatibel mit Raspberry Pi-Boards
  • Unterstütztes Framework: TensorFlow Lite

Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch

Der integrierte Edge TPU-Coprozessor kann 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (TOPS) ausführen, wobei 0,5 Watt für jede TOPS (2 TOPS pro Watt) verbraucht werden. Beispielsweise kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 FPS auf energieeffiziente Weise ausführen.

Unterstützt alle wichtigen Plattformen

Verbindet sich über USB mit jedem System, auf dem Debian Linux (einschließlich Raspberry Pi), macOS oder Windows 10 ausgeführt wird.

Unterstützt TensorFlow Lite

Modelle müssen nicht von Grund auf neu erstellt werden. TensorFlow Lite-Modelle können für die Ausführung auf der Edge-TPU kompiliert werden.

Unterstützt AutoML Vision Edge

Mit AutoML Vision Edge können Sie ganz einfach schnelle, hochpräzise benutzerdefinierte Bildklassifizierungsmodelle erstellen und auf Ihrem Gerät bereitstellen.

Technische Daten

ML Accelerator Google Edge TPU Coprozessor:
4 TOPS (int8); 2 TOPS pro Watt
Anschluss USB 3.0 Typ-C (Daten/Stromversorgung)
Abmessungen 65 x 30 mm

Downloads/Dokumentation

Produktformular

Der Coral USB Accelerator fügt Ihrem System einen Edge-TPU-Coprozessor hinzu und ermöglicht High-Speed-Inferenzen durch maschinelles Lernen auf einer Vielzahl von... Weiterlesen

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SKU: 19366
EAN: 842776110077

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    Der Coral USB Accelerator fügt Ihrem System einen Edge-TPU-Coprozessor hinzu und ermöglicht High-Speed-Inferenzen durch maschinelles Lernen auf einer Vielzahl von Systemen, indem er einfach an einen USB-Port angeschlossen wird.

    Features

    • Unterstütztes Host-Betriebssystem: Debian Linux, macOS, Windows 10
    • Kompatibel mit Raspberry Pi-Boards
    • Unterstütztes Framework: TensorFlow Lite

    Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch

    Der integrierte Edge TPU-Coprozessor kann 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (TOPS) ausführen, wobei 0,5 Watt für jede TOPS (2 TOPS pro Watt) verbraucht werden. Beispielsweise kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 FPS auf energieeffiziente Weise ausführen.

    Unterstützt alle wichtigen Plattformen

    Verbindet sich über USB mit jedem System, auf dem Debian Linux (einschließlich Raspberry Pi), macOS oder Windows 10 ausgeführt wird.

    Unterstützt TensorFlow Lite

    Modelle müssen nicht von Grund auf neu erstellt werden. TensorFlow Lite-Modelle können für die Ausführung auf der Edge-TPU kompiliert werden.

    Unterstützt AutoML Vision Edge

    Mit AutoML Vision Edge können Sie ganz einfach schnelle, hochpräzise benutzerdefinierte Bildklassifizierungsmodelle erstellen und auf Ihrem Gerät bereitstellen.

    Technische Daten

    ML Accelerator Google Edge TPU Coprozessor:
    4 TOPS (int8); 2 TOPS pro Watt
    Anschluss USB 3.0 Typ-C (Daten/Stromversorgung)
    Abmessungen 65 x 30 mm

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