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Acelerador Google Coral M.2 (A+E)
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O acelerador Coral M.2 é um módulo de chave M.2 A+E (através da via PCIe Gen2) que lhe oferece o acelerador Edge TPU
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O coprocessador Edge TPU integrado é capaz de efetuar 4 biliões de operações por segundo, utilizando 0,5 watts por cada TOPS
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O acelerador M.2 com chave A+E é suportado por Debian, Linux e Windows 10
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Raspberry Pi Compatível com 5 num design Pineboards
Impulsione os seus projectos de IA com o acelerador M.2 Google Coral!
O acelerador M.2 Google Coral é uma solução poderosa para os programadores que pretendem integrar capacidades avançadas de aprendizagem automática em dispositivos incorporados. Com o processador TPU Google Edge, este acelerador foi concebido para executar tarefas de inteligência artificial diretamente na periferia, sem necessidade de ligação à nuvem.
Desempenho máximo para os seus projectos de IA
Com um desempenho máximo de 4 TOPS (tera operações por segundo) para operações int8, este acelerador permite-lhe executar modelos complexos de aprendizagem automática com uma eficiência energética notável de 2 TOPS por watt. Esta potência torna o Google Coral ideal para aplicações em tempo real, como visão computacional, reconhecimento de voz e sistemas IoT inteligentes.
Design compacto e versátil
O acelerador está disponível no formato M.2 (com chave A+E) com dimensões de 22 x 30 mm. Este formato facilita a integração do acelerador numa variedade de sistemas incorporados e dispositivos que poupam espaço. Utiliza uma interface PCIe Gen2 x1, garantindo a compatibilidade com uma vasta gama de periféricos, incluindo a placa Pineberry.
Gestão de energia integrada e robustez térmica
Graças à gestão de energia integrada, este acelerador optimiza o seu consumo de energia, permitindo-lhe maximizar a autonomia dos seus dispositivos. Além disso, pode funcionar numa vasta gama de temperaturas, de -20 a +85°C, o que o torna adequado para uma grande variedade de ambientes, mesmo os mais exigentes.
Conclusão
O Google Coral M.2 é uma solução ideal para quem procura implementar modelos de IA de elevado desempenho diretamente na periferia. Compacto, energeticamente eficiente e robusto, é um ativo valioso para o desenvolvimento de sistemas incorporados inteligentes.
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