Google Coral TPU USB-Accelarator CPU modul
Gyártó: Google
Rendelhető Szállítás: 3-5 munkanap
Coral / Google Edge TPU USB AccelaratorLehetővé teszi a gyors gépi tanulást különféle rendszerekbenLinux, Mac és Windows operációs rendszerekkel működikA Google Coral USB Accelerator valós idejű következtetéseket hozhat a Pi 4 és...
Termékazonosító: 1251790
Mennyiségi egység: 1 db (Egységár: 49 990 Ft/db)
49 990 Ft
Lehetővé teszi a gyors gépi tanulást különféle rendszerekben
Linux, Mac és Windows operációs rendszerekkel működik
A Google Coral USB Accelerator valós idejű következtetéseket hozhat a Pi 4 és sok más számítógép számára!
Mesterséges intelligencia / gépi tanulás mindenki számára: A Coral USB Accelerator segítségével a Google nagy teljesítményű speciális chipet (TPU, Tensor Processing Unit) csatlakoztatott az USB 3 interfészhez - ez azt jelenti, hogy a Tensor Flow Lite modellek gyorsan és energiatakarékos módon használhatók a következtetésekhez. A megoldás különös előnye: Az Ön adatai továbbra is helyi jellegűek. Ez elősegíti a késést, és természetesen az adatvédelmet!
A Google egyre inkább a mesterséges intelligenciát (AI) és a gépi tanulást (ML) használja szolgáltatásai megvalósításához. Erre a célra fejlesztett ki speciális processzorokat, TPU-nak ("tenzor-feldolgozó egységnek") az adatközpontok számára, amelyek az algoritmusokat gyorsabban és kevesebb energiával tudják végrehajtani a TensorFlow keretrendszer segítségével. Például a Google Maps javul az Utcakép által rögzített utcatáblákkal, amelyeket a TensorFlow alapú neurális hálózat segítségével elemeznek. Kiemelés: A TensorFlow könnyen programozható a Pythonban.
A Google elindít egy USB 3 memóriakártyát az Edge TPU-val, amely támogatja a TensorFlow Lite keretet. Az Edge TPU másodpercenként akár 4 trillió műveletet is képes végrehajtani, csak 2W fogyasztás mellett.
Tökéletes a Pi 4-vel kombinálva!
A Google Coral Edge TPU segítségével következtetéseket lehet lefolytatni például a MobileNet v2 modell segítségével akár 20-szor gyorsabban, mint a "meztelen" Pi 4 esetében. Ilyen módon valós idejű észleléseket lehet végrehajtani az 50 kép / mp sebességű video stream-ekben, ami a Pi 4 nélkül gyorsító nélkül nem lehetséges.
A Pythonnak és a TensorFlow körüli online példáknak köszönhetően könnyű és elegáns lehet a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás megkezdése a Google Coral USB Accelerator segítségével.
Műszaki adatok Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML gyorsító koprocesszor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) C típusú aljzat • Támogatja a Linux, Mac és Windows rendszert a gazdagépen • Teljesítményfogyasztás 900 mA-ig Csúcs @ 5 V • A Coral USB stick mérete: 65 mm x 30 mm x 8 mm Gazdagépre vonatkozó követelmények bit) • MacOS 10.15 telepítve, akár a MacPorts, akár a Homebrew programmal • Windows 10 • Ingyenes USB port (a legjobb teljesítmény érdekében USB 3-nak kell lennie) • Python 3.5, 3.6 vagy 3.7 szállítási terjedelem Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 kábel, amelyet a Google biztosít A Coral.ai projekt számos érdekes példát és útmutatót készített, például az AlphaGo Zero Minigo nevű "változatát".
Ipari alkalmazások lehetőségei A Google Coral USB Accelerator forradalmian új termék, hasonlóan a Raspberry Pi-hez, gépi tanulási alkalmazásokhoz! Ez beágyazott megoldásokat tesz lehetővé, amelyek felismerik a munkadarabokkal kapcsolatos problémákat, felismerik a forgalmi helyzeteket és még sok minden mást.
Letöltések és dokumentáció • USB Accelerator adatlap (adatlap PDF formátumban) • 3D CAD fájl STEP formátumban • Az Edge TPU referenciaáttekintése (Tensor Flow Lite modellek) • TensorFlow modellek az Edge TPU-ban • Csővezeték C ++ API referencia • Edge TPU Python API Fontos megjegyzés: Az ügyet a CPU passzív hűtésére is használják, ami melegen tart minket. Ez nem hiba.
Ez a szöveg gépi fordítással készült.
| Termékazonosító | 1251790 |
| Garancia | 2 év |
| Gyártó | |
| Cikkszám | 2274874 |
| Súly | 95 g |
0 értékelés alapján
Oszd meg a véleményed!
Az értékeléshez jelentkezz be.








Még nem érkezekezett vélemény.
Segíts másoknak! Mondd el, mit gondolsz a termékről.