Coral M.2 Accelerator A/E Key mit Edge TPU für Legacy und Neue Systeme

Coral Edge TPU ML-Beschleunigerkarte, M.2 A+E Modul Die Coral Beschleunigerkarte bietet effiziente ML-Computing-Fähigkeiten mit einem kompakten Formfaktor und ist für diverse Embedded-Lösungen geeignet. Maximal 300 Zeichen. Merkmale im Überblick Effiziente ML-Beschleunigung: Die Edge TPU ermöglicht eine schnelle und energieeffiziente Verarbeitung von Machine Learning-Modellen. Kompakter Formfaktor: M.2 2230-A-E-S3 Standard für leichte Integration in bestehende Systeme. Robuster Temperaturbereich: Funktioniert zuverlässig bei Temperaturen von -20°C bis +85°C. Technische Daten Produktkategorie: Beschleunigerkarten RoHS: Details Formfaktor: M.2 2230-A-E-S3 Kern: Edge TPU Schnittstellen-Typ: M.2, PCIe

Coral Edge TPU ML-Beschleunigerkarte, M.2 A+E Modul Die Coral Beschleunigerkarte bietet effiziente ML-Computing-Fähigkeiten mit einem kompakten Formfaktor und ist für diverse Embedded-Lösungen geeignet. Maximal 300 Zeichen. Merkmale im Überblick Effiziente ML-Beschleunigung: Die Edge TPU ermöglicht eine schnelle und energieeffiziente Verarbeitung von Machine Learning-Modellen.Kompakter Formfaktor: M.2 2230-A-E-S3 Standard für leichte Integration in bestehende Systeme.Robuster Temperaturbereich: Funktioniert zuverlässig bei Temperaturen von -20°C bis +85°C.Technische DatenProduktkategorie: BeschleunigerkartenRoHS: DetailsFormfaktor: M.2 2230-A-E-S3Kern: Edge TPUSchnittstellen-Typ: M.2, PCIeBetriebsversorgungsspannung: 3.3 VMinimale Betriebstemperatur: - 20 CMaximale Betriebstemperatur: + 85 CAbmessungen: 30 mm x 22 mm x 2.3 mmMarke: CoralFrequenz: 500 MHzProdukt-Typ: Accelerator CardsUnterkategorie: Embedded SolutionsArtikel Aliases: 90AN00I0-B0XAY0Gewicht: 24,653 gSonstige Daten Lieferumfang 1x Coral Edge TPU ML-Beschleunigerk

Der Coral M.2 Accelerator A+E-Key mit Edge TPU integriert einen Edge TPU in bestehende Computersysteme über eine M.2 A-Key- oder E-Key-Schnittstelle. Dieses Edge TPU-Modul ist besonders gut für mobile und eingebettete Systeme geeignet.

【Hochleistungs-ML-Beschleuniger】Integriert Google Edge TPU, liefert 4 TOPS (int8) Spitzenleistung für maschinelles Lernen Inferenzaufgaben. 【Starke Kompatibilität】Unterstützt M.2 A+E Key Interface für einfache Integration in bestehende Systeme. 【Low Power Design】Bietet 2 TOPS pro Watt, ideal für eingebettete und energieeffiziente Anwendungen. 【Breite Betriebssystemunterstützung】Kompatibel mit Linux (Debian 10/Ubuntu 16.04+) und Windows 10 (64-Bit). Zuverlässigkeit in Industriequalität: Betriebstemperaturbereich von -20 °C bis +85 °C, geeignet für raue Umgebungen.