ASUS Tinker Board T Entwicklungsboard Kit (90ME0140-M0EAY0)

SBC-Entwicklerboard mit Google Edge TPU und ARM-Prozessor für KI-Anwendungen, erweitertem Stromversorgungsdesign, verbesserter Konnektivität und plattformübergreifenden Tools für die einfache Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen und das Flashen von Images

ASUS Tinker Board T - Einplatinencomputer Produkttyp: Einplatinencomputer Kategorie: Künstliche Intelligenz Merkmale: - Google Edge TPU ML-Beschleuniger Co-Prozessor - Realtek RTL8211F-CG Prozessor: - NXP i.MX 8M, 1,5 GHz (5 Kerne) Speicher: - Flash: 8 GB - RAM: 1 GB - Unterstützt microSDHC, microSD, microSDXC Grafikbeschleuniger: - Vivante GC7000Lite Drahtlosprotokoll: - 802.11a/b/g/n/ac - Bluetooth 4.2 Kabelprotokoll: - Gigabit Ethernet Abmessungen (Breite x Tiefe x Höhe): - 8,55 cm x 5,4 cm Unterstützte Software: - TensorFlow Lite - Debian Linux.

SBC-Entwicklerboard mit Google Edge TPU und ARM-Prozessor für KI-Anwendungen, fortschrittlichem Stromspardesign und einfacher Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen Mehr Konnektivitätsoptionen für Entwickler Multiplattform-Tools für die einfache Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen und das Brennen von Bilder

Entdecken Sie das ASUS Tinker Edge T Mainboard, ausgestattet mit dem i.MX 8M Prozessor von NXP. Mit 1 GB LPDDR4-SDRAM unterstützt es die...

ASUS Tinker Edge T. Prozessorhersteller: NXP, Prozessor: i.MX 8M. RAM-Speicher maximal: 1 GB, Interner Speichertyp: LPDDR4-SDRAM, Speicherkanaele: Zweikanalig. USB-Version: 2.0/3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1), WLAN-Standards: 802.11a, 802.11b, 802.11g, Wi-Fi 4 (802.11n), Wi-Fi 5 (802.11ac), Ethernet Schnittstellen Typ: Gigabit Ethernet. Eingebautes Grafikkartenmodell: Vivante GC7000 Lite. DC input Spannung: 12 - 19 V KI-Beschleuniger (Edge TPU) Das Tinker Edge T ist ein Einplatinencomputer (SBC), der speziell fuer KI-Anwendungen entwickelt wurde. Es verfuegt ueber die Google Edge TPU, einen Beschleuniger fuer maschinelles Lernen (ML), der die Verarbeitungseffizienz steigert, den Stromverbrauch senkt und die Entwicklung von vernetzten Geraeten und intelligenten Anwendungen erleichtert. Mit diesem integrierten ML-Beschleuniger ist das Tinker Edge T in der Lage, vier Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) durchzufuehren und dabei nur 0,5 Watt pro Recheneinheit zu verbrauchen. Es ist auch fuer TensorFlow Lite Modelle optimiert, so dass es einf