Name: Google Coral DEV Board Mini Google Coral Dev Board Mini 2 GB 4 x 1.5 GHz
Brand: Google
SKU: 2435948
Availability: BackOrder

Zelena jednoplosnata računalna ploča s više priključaka, čipova i pin-zaglavlja, vjerojatno razvojni uređaj.

Kompaktna mikrokontrolerovska ploča s različitim elektroničkim komponentama i priključcima, pogodna za programabilne primjene.

Fotografija Raspberry Pi ploče odozgo prikazuje različite elektroničke komponente i vodljive staze na zelenoj tisknoj pločici.

Jedna ruka drži malu zelenu računalnu pločicu s nekoliko priključaka i velikim čipom u sredini.

Malo matično ploča s dimenzijama: 64 mm širine, 48 mm visine. Sadrži elektroničke komponente i priključke. Natpis: 'Google LLC'.

1/5

Tehnički list (PDF)

EAN:

Šifra proizvođača:

Kataloški br.:

Dostava pet,06.11.

Broj

kom. - zaliha Njemačka

Ukupno (199,99 € / komad)

199,99 €

uklj. PDV

samo 16,39 €

Uključena je politika povrata u roku od 14 dana

Obrazac za prijavu nezakonitog sadržaja

Istaknuti proizvodi i detalji

Google Coral DEV Board Mini Google Coral Dev Board Mini 2 GB 4 x 1.5 GHz

MediaTek 8167 SoC
Četverojezgreni ARM Cortex-A35, do 1,5 GHz, 64-bitni ARMv8-A
Imagination PowerVR GE8300 GPU (podržava Vulkan 1.0)
HEVC i MPEG4 dekoder 1080p / 60fps
2 GB LPDDR3 RAM
8 GB eMMC flash memorije (predinstalirano s Mendel Linuxom)

Tehnički podaci

Wi-Fi 5 (802.11a / b / g / n / ac, 2,4 / 5GHz) (MediaTek MT7658)
Bluetooth 5.0 i Bluetooth s niskom potrošnjom energije (BLE)
microHDMI (v1.4), podržava zaslone rezolucije do 1920x1080
1 x USB Type-C priključak (USB 2.0) za prijenos podataka, može raditi kao domaćin i uređaj (OTG)
1 x USB Type-C priključak za napajanje
3,5 mm audio priključak
Digitalni PDM mikrofon
2,54 mm 2-polni mono priključak zvučnika
Priključak od 24-pinski kabel od folije (FFC) za kameru MIPI-CSI2 (4 trake), podržava kamere s rezolucijom do 8 MP
Priključak za 24-pinski kabel od folije (FFC) za MIPI-DSI zaslon (4 trake)
utor za microSD (podržava maksimalno 32 GB SD kartice)
40-pinsko GPIO zaglavlje (logička razina 3,3 V)

Vrsta proizvoda: računalo s jednom pločom

Model: Google Coral Dev Board Mini

Procesorske jezgre (broj): 4 x

: 2 GB

Frekvencija takta: 1.5 GHz

Vanjski priključci: HDMI
USB-C® (struja)
3,5 mm priključak
mikroSD

WLAN: b/g/n/ac

Bluetooth® verzija: 5.0

Dužina: 64 mm

Širina: 48 mm

Dokumenti i preuzimanja

Podatkovna tablica

Podatkovna tablica 2435948 Google Coral DEV Board Mini Google Coral Dev Board Mini 2 GB 4 x 1.5 GHz

Upute za rad i sigurnost

Upute za rad i sigurnost 2435948 Google Coral DEV Board Mini Google Coral Dev Board Mini 2 GB 4 x 1.5 GHz

Opis

Google Coral Dev Board Mini jeftino je računalo s jednom pločom (SBC) s ugrađenim modulom zaključivanja u stvarnom vremenu i EdgeTPU (Tensor Processing Unit) za moćne algoritme strojnog učenja / dubokog učenja.

Ploča za razvojne programere integrira MediaTek 8167 SoC s Edge TPU -om. Za razliku od Coral USB Acceleratora, to je samostalna platforma na kojoj možete u potpunosti pokrenuti svoju aplikaciju.
S Edge TPU-om, modeli Tensor Flow Lite mogu se koristiti za zaključivanje brzo i energetski učinkovito. Posebna prednost ovog rješenja: vaši podaci ostaju lokalni. To pomaže pri kašnjenju i naravno pri zaštiti podataka u skladu s Općom uredbom o zaštiti podataka (GDPR).

Google sve više koristi umjetnu inteligenciju (AI) i strojno učenje (ML) za implementaciju svojih usluga. U tu je svrhu za svoje podatkovne centre razvila specijalizirane procesore nazvane TPU ("tenzorska procesorska jedinica"), koji mogu brže i energetski učinkovitije izvoditi algoritme pomoću okvira TensorFlow. Na primjer, Google karte poboljšavaju ulični znakovi koje snima Street View, a koji se analiziraju uz pomoć neuronske mreže temeljene na TensorFlow -u. Vrhunac: TensorFlow se lako može programirati u Pythonu.

Edge TPU podržava TensorFlow Lite Framework i može izvesti do 4 milijarde aritmetičkih operacija u sekundi uz samo 2 W potrošnje. TensorFlow Lite je modificirana verzija TensorFlow -a, koja je posebno prilagođena potrebama mobilnih krajnjih uređaja i ugrađenih uređaja. Mnoge aplikacije TensorFlow također se mogu implementirati u TensorFlow Lite.

Ovaj tekst je strojno preveden.