1/4
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU modul
EAN:
Označení výrobce:
Objednací číslo:
Datasheety: (PDF)
41 Ks
Přesahují vaše potřeby tento rámec?
Prodej a doprava:
Počet
Celková cena (2 194,21 Kč / kus)
Kč
Hlavní benefity
Google Coral Edge TPU USB Accelerator
- Umožňuje rychlé strojové učení v různých systémech
- Funguje s operačním systémem Linux, Mac a Windows
Technické parametry
- Kategorie produktu
CPU modul
- Připojení typu A
USB-C® zástrčka
- Počet konektorů A
1 x
- Kabelové použití
USB 3.0
- Typ připojení
USB
Ke stažení
List technických údajů
List technických údajů 2274874 Google Coral TPU USB-Accelarator CPU modul
Návod k obsluze a bezpečnostní pokyny
Návod k obsluze a bezpečnostní pokyny 2274874 Google Coral TPU USB-Accelarator CPU modul
Popis
Disk Google Coral USB Accelator dává v reálném čase přednost vašemu Pi 4 a mnoha dalším počítačům!
Umělá inteligence / Machine Learning pro všechny: Google přisvetl pomocí Coral USB Accelerator výkonný speciální čip (TPU, Tsensor Processing Unit) na USB 3 rozhraní - tím lze modely Tsenzor Flow Lite použít rychle a energeticky úsporně pro inferenci. Zvláštní výhoda tohoto řešení: Vaše data zůstanou lokalizována. To pomáhá při latenci a samozřejmě při ochraně údajů.
Google stále více využívá umělé intelig Za tímto účelem vyvinul specializované procesory pro svá datová centra s názvem TPU, které mohou algoritmy provádět rychleji a s úsporou energie pomocí TensorFlow framework. Například Google Maps je vylepšen silničními štítky, které si opatřil Street View a které jsou analyzovány pomocí neuronální sítě založené na TensorFlow. Navíc CLOU: TensorFlow lze jednoduše naprogramovat v Pythonu.
Společnost Google uvádí na trh Edge TPU, která podporuje TensorFlow Lite Framework, USB 3 Stick. Edge TPU umí provádět až 4 000 bilionů operací za sekundu se spotřebou pouze 2 W.
Perfektní kombinace s Pi 4!
Pomocí Google Coral Edge TPU lze například s modelem MobileNet v2 provádět až 20 x rychleji než na „obnalém“ Pi 4. Umožňuje provádět real-time detekci ve videostreamech s více než 50 fps, které by s Pi 4 bez urychlovačů nebylo možné.
Díky Pythonu a mnoha příkladům online na TensorFlow lze do tématu umělé inteligence a Machine Learning s technologií Google Coral USB jednoduše a stylově vstoupit.
Technické parametry Coral USB Accelerator
• Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
• USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Typ C socket
• podporuje Linux, Mac a Windows na hostovém systému
• příkon až 900 mA Peak @ 5 v
• rozměry Coral USB Stick: 8 mm x 30 mm x 65 mm
požadavky na hostový systém
• Linux Debian 6.0 nebo vyšší, nebo jejich derivát (např. Ubuntu 10.0+, Raspbian
) • architektura systému: X86-64, ARMv7 (32 bit) nebo ARMv8 (64 bit)
• MacOS 10.15 nainstalovaná buď Macporty nebo Homebrew
• Windows 10
• volný USB port (měl by být pro nejlepší výkon USB 3)
• Python 3.5, 3.6 nebo 3.7
součástí dodávky Google Coral USB Accelerator
• USB Accelerator
• USB 3 kabel
Google dodává v Coral.ai projekt několik zajímavých příkladů a tutorials, například „varianta“ od AlphaGo Zero.
Potenciometr
pro průmyslové použití s USB Acceleratorem Google Coral je revoluční produkt, podobně jako u Raspberry Pi, pro aplikace machine learning. to umožňuje embedded řešení, která mohou například odhalit problémy s obrobky, rozpoznat dopravní situaci a mnoho dalšího.
Soubory ke stažení a dokumentace
• datový list USB Accelerator (list dat ve formátu PDF)
• 3D CAD soubor ve formátu STEP
• Edge TPU inferencing overview (Tsensor Flow Lite modely)
• tensorflow models on the Edge TPU
• potrubí C+ API Reference
• Edge TPU Python API
důležité upozornění: Kryt také slouží k pasivnímu chlazení CPU a tím i k tomu teplo. Nejedná se o závadu.
Tento text byl přeložen strojově.
Umělá inteligence / Machine Learning pro všechny: Google přisvetl pomocí Coral USB Accelerator výkonný speciální čip (TPU, Tsensor Processing Unit) na USB 3 rozhraní - tím lze modely Tsenzor Flow Lite použít rychle a energeticky úsporně pro inferenci. Zvláštní výhoda tohoto řešení: Vaše data zůstanou lokalizována. To pomáhá při latenci a samozřejmě při ochraně údajů.
Google stále více využívá umělé intelig Za tímto účelem vyvinul specializované procesory pro svá datová centra s názvem TPU, které mohou algoritmy provádět rychleji a s úsporou energie pomocí TensorFlow framework. Například Google Maps je vylepšen silničními štítky, které si opatřil Street View a které jsou analyzovány pomocí neuronální sítě založené na TensorFlow. Navíc CLOU: TensorFlow lze jednoduše naprogramovat v Pythonu.
Společnost Google uvádí na trh Edge TPU, která podporuje TensorFlow Lite Framework, USB 3 Stick. Edge TPU umí provádět až 4 000 bilionů operací za sekundu se spotřebou pouze 2 W.
Perfektní kombinace s Pi 4!
Pomocí Google Coral Edge TPU lze například s modelem MobileNet v2 provádět až 20 x rychleji než na „obnalém“ Pi 4. Umožňuje provádět real-time detekci ve videostreamech s více než 50 fps, které by s Pi 4 bez urychlovačů nebylo možné.
Díky Pythonu a mnoha příkladům online na TensorFlow lze do tématu umělé inteligence a Machine Learning s technologií Google Coral USB jednoduše a stylově vstoupit.
Technické parametry Coral USB Accelerator
• Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
• USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Typ C socket
• podporuje Linux, Mac a Windows na hostovém systému
• příkon až 900 mA Peak @ 5 v
• rozměry Coral USB Stick: 8 mm x 30 mm x 65 mm
požadavky na hostový systém
• Linux Debian 6.0 nebo vyšší, nebo jejich derivát (např. Ubuntu 10.0+, Raspbian
) • architektura systému: X86-64, ARMv7 (32 bit) nebo ARMv8 (64 bit)
• MacOS 10.15 nainstalovaná buď Macporty nebo Homebrew
• Windows 10
• volný USB port (měl by být pro nejlepší výkon USB 3)
• Python 3.5, 3.6 nebo 3.7
součástí dodávky Google Coral USB Accelerator
• USB Accelerator
• USB 3 kabel
Google dodává v Coral.ai projekt několik zajímavých příkladů a tutorials, například „varianta“ od AlphaGo Zero.
Potenciometr
pro průmyslové použití s USB Acceleratorem Google Coral je revoluční produkt, podobně jako u Raspberry Pi, pro aplikace machine learning. to umožňuje embedded řešení, která mohou například odhalit problémy s obrobky, rozpoznat dopravní situaci a mnoho dalšího.
Soubory ke stažení a dokumentace
• datový list USB Accelerator (list dat ve formátu PDF)
• 3D CAD soubor ve formátu STEP
• Edge TPU inferencing overview (Tsensor Flow Lite modely)
• tensorflow models on the Edge TPU
• potrubí C+ API Reference
• Edge TPU Python API
důležité upozornění: Kryt také slouží k pasivnímu chlazení CPU a tím i k tomu teplo. Nejedná se o závadu.
Tento text byl přeložen strojově.