Coral M.2 Beschleuniger mit Dual Edge TPU Erweiterungsmodul G650-06076-01
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Coral M.2 Beschleuniger mit Dual Edge TPU Erweiterungsmodul G650-06076-01

M.2 Modul mit Dual Edge TPU für maschinelles Lernen2 x PCIe Gen2 x1 SchnittstelleGesamtspitzenleistung von 8 TOPSKompatibel mit Linux und Windows 10Unterstützt MSI-X gemäß PCI 3.0-SpezifikationIdeal für mobile und eingebettete Systeme
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Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU, Entwicklungsboard + Kit G650-06076-01
Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU von Google ist ein leistungsstarkes Entwicklungsboard, das speziell für die Integration in bestehende Computersysteme konzipiert wurde. Mit zwei Edge TPUs ausgestattet, ermöglicht dieses Modul eine signifikante Beschleunigung von Machine Learning-Anwendungen, insbesondere in mobilen und eingebetteten Systemen. Das M.2 E-Key Interface sorgt für eine einfache Anbindung an verschiedene Hardware-Plattformen, wodurch Entwickler in der Lage sind, innovative Lösungen zu realisieren. Der Accelerator ist ideal für Projekte, die eine hohe Rechenleistung bei gleichzeitig geringem Energieverbrauch erfordern. Durch seine kompakte Bauweise und die Unterstützung moderner Technologien ist der Coral M.2 Accelerator eine wertvolle Ressource für Entwickler, die an der Spitze der KI-Entwicklung arbeiten möchten. - Integration von zwei Edge TPUs für verbesserte Rechenleistung - Kompatibel mit bestehenden Computersystemen über M.2 E-Key Interface - Optimiert für mobile und eingebettete Systeme - Ideal für Machine Learning-Anwendungen mit geringem Energieverbrauch.
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Google Coral Coral M.2 Accelerator Mit Dual Edge Tpu
Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU integriert zwei Edge TPUs in bestehende Computersysteme mit Hilfe eines M.2 E-key interface. Damit ist dieses Edge TPU Modul besonders gut für mobile und embedded Systeme geeignet, die von beschleunigtem maschinellen Lernen profitieren können. Jeder Edge TPU Koprozessor ist fähig 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (4 TOPS) mit 2 Watt Leistungsaufnahme, auszuführen. Beispielsweise können moderne Mobile Vision Modelle wie MobileNet v2 bei nahezu 400 FPS effizient ausgeführt werden. Mit zwei Edge TPUs (und damit 8 TOPS) können Sie die Leistungsfähigkeit des Systems verdoppeln - indem Sie beispielsweise zwei Modelle parallel laufen lassen, oder die Verarbeitungsschritte eines Modells auf beide Edge TPUs verteilen. Der M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU wird unter Debian-Linux basierten Systemen, sowie unter Windows 10 unterstützt. Technische Daten: - TPU 2 x Google Edge TPU ML accelerator coprocessor 8 TOPS (int8); 2 TOPS per Watt - INTERFACE & SOFTWARESUPPORT Interface: M.2 E-key
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Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
Coral by Google Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU COMPUTERKOMPONENTE
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Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU Erweiterungsmodul 1St., Entwicklungsboard + Kit G650-06076-01
Der Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ist ein fortschrittliches Hardware-Erweiterungsmodul, das speziell für die Beschleunigung von Machine-Learning-Inferenz am Edge entwickelt wurde. Mit zwei leistungsstarken Edge-TPU-Coprozessoren, die parallel arbeiten, ermöglicht dieses kompakte M.2-Formfaktormodul eine effiziente KI-Verarbeitung für eingebettete Systeme und Edge-Computing-Anwendungen. Die Dual-Edge-TPU-Architektur unterstützt die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer neuronaler Netzwerkmodelle und bietet Echtzeit-Inferenz für verschiedene KI-Workloads, darunter Computer Vision und Audioverarbeitung. Mit einem typischen Leistungsverbrauch von nur 2 W pro TPU bleibt das Modul innerhalb der Standardbetriebstemperaturen von 0°C bis 70°C und gewährleistet eine zuverlässige Leistung. Es unterstützt TensorFlow Lite-Modelle und ist mit verschiedenen Betriebssystemen, einschliesslich Linux-basierten Plattformen, kompatibel. Das Modul wird mit umfassender Software-Unterstützung durch das Coral SDK geliefert und bietet notwendige Wärmemanagement-Funktionen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. - Dual-Edge-TPU-Architektur für parallele Verarbeitung - Echtzeit-Inferenz für KI-Workloads - Effizienter Leistungsverbrauch von 2 W pro TPU - Kompatibel mit TensorFlow Lite und Linux-basierten Systemen.
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