1/4
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU modul Pogodno za (komplet za razvoj): Raspberry Pi® 4
EAN:
Šifra proizvođača:
Kataloški br.:
Tehnički list (PDF)
Broj
Ukupno (119,99 € / komad)
119,99 €
sa PDV-om
Istaknuti proizvodi i detalji
Google Coral TPU USB-Accelarator Pogodno za (komplet za razvoj): Raspberry Pi® 4
- Omogućuje brzo strojno učenje na raznim sustavima
- Radi sa Linuxom, Mac-om i Windows-om
Tehnički podaci
- Vrsta proizvoda
CPU modul
- Pogodno za
Raspberry Pi® 4 B
- Visina
8 mm
- Dužina
65 mm
- Širina
30 mm
- Prikladno za
Raspberry Pi® 4 B
- Sučelja
USB-C
- Vrsta alata
cpu-modul
- Pogodno za
Raspberry Pi® 4
- Priključak A
muški konektor USB-C®
- Priključak A broj
1 x
- Primjena kabela
USB 3.0
- Tip priključka
USB
Dokumenti i preuzimanja
Podatkovna tablica
Podatkovna tablica 2274874 Google Coral TPU USB-Accelarator CPU modul Pogodno za (komplet za razvoj): Raspberry Pi® 4
Upute za rad i sigurnost
Upute za rad i sigurnost 2274874 Google Coral TPU USB-Accelarator CPU modul Pogodno za (komplet za razvoj): Raspberry Pi® 4
Opis
Google akcelerator Google Coral donosi zaključke u stvarnom vremenu za vaš Pi 4 i mnoga druga računala!
Umjetna inteligencija / strojno učenje za sve: Google je uz Coral USB ubrzivač spojio snažni poseban čip (TPU, Tensor Processing Unit) na USB 3 sučelje - to znači da se modeli Tensor Flow Lite mogu brzo i na energetski način štedjeti za zaključivanje. Posebna prednost ovog rješenja: Vaši podaci ostaju lokalni. To pomaže kod kašnjenja i, naravno, zaštite podataka!
Google sve više koristi umjetnu inteligenciju (AI) i strojno učenje (ML) za implementaciju svojih usluga. U tu svrhu je za svoje podatkovne centre razvio specijalizirane procesore pod nazivom TPU ("jedinica za obradu tenzora"), koji mogu algoritme izvršavati brže i s manje energije koristeći okvir TensorFlow. Na primjer, Google Maps poboljšavaju se uličnim znakovima snimljenim Street Viewom koji se analiziraju uz pomoć neuronske mreže temeljene na TensorFlow. Vrhunac: TensorFlow se može lako programirati na Python-u.
Google lansira USB 3 stick s Edge TPU-om koji podržava TensorFlow Lite Framework. Edge TPU može izvesti do 4 bilijuna operacija u sekundi uz samo 2W potrošnje.
Savršeno u kombinaciji s Pi 4!
Uz pomoć Google Coral Edge TPU, zaključivanje se može izvesti, na primjer, kod modela MobileNet v2 do 20 puta brže nego na „golom“ Pi 4. Na taj se način mogu provesti detekcije u stvarnom vremenu u videopotocima s preko 50 fps, što s Pi 4 ne bi bilo moguće bez akceleratora.
Zahvaljujući Python-u i mnogim primjerima na mreži oko TensorFlow-a, jednostavno je i elegantno započeti s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem uz Google Accelerator za Google Coral.
Tehnički podaci Coral USB ubrzivač • Google Edge TPU ML ubrzavajući koprocesor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) utičnica C • Podržava Linux, Mac i Windows na glavnom sustavu • Potrošnja energije do 900 mA Vrhunska vrijednost @ 5 V • Dimenzije Coral USB stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Zahtjevi za matični sustav • Linux Debian 6.0 ili noviji ili njegov derivat (npr. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Arhitektura sustava: x86-64, ARMv7 (32-bitni) ili ARMv8 (64- bit) • instaliran macOS 10.15 s MacPorts ili Homebrew • Windows 10 • Besplatan USB priključak (za najbolje performanse treba biti USB 3) • Python 3.5, 3.6 ili 3.7 Opseg isporuke Google Coral USB ubrzivač • USB akcelerator • USB 3 kabel koji Google nudi u Coral.ai projekt pripremio je nekoliko zanimljivih primjera i vodiča, na primjer "varijantu" AlphaGo Zero-a nazvanu Minigo.
Potencijal za industrijsku primjenu Google Coral USB ubrzivač revolucionarni je proizvod, sličan Raspberry Pi, za aplikacije strojnog učenja! To omogućava ugrađena rješenja koja mogu otkriti probleme s proizvodima, otkrivati prometne situacije i još mnogo toga.
Preuzimanja i dokumentacija • Podatkovni list USB akceleratora (podatkovni list u obliku PDF-a) • 3D CAD datoteka u STEP formatu • Pregled rubnih podataka TPU-a (modeli Tensor Flow Lite) • TensorFlow modeli na TPU-u Edge • Cjenik API ++ API referenca • Edge TPU Python API Važna napomena: Slučaj se koristi i za pasivno hlađenje CPU-a, što nas zagrijava. Ovo nije nedostatak.
Ovaj tekst je strojno preveden.
Umjetna inteligencija / strojno učenje za sve: Google je uz Coral USB ubrzivač spojio snažni poseban čip (TPU, Tensor Processing Unit) na USB 3 sučelje - to znači da se modeli Tensor Flow Lite mogu brzo i na energetski način štedjeti za zaključivanje. Posebna prednost ovog rješenja: Vaši podaci ostaju lokalni. To pomaže kod kašnjenja i, naravno, zaštite podataka!
Google sve više koristi umjetnu inteligenciju (AI) i strojno učenje (ML) za implementaciju svojih usluga. U tu svrhu je za svoje podatkovne centre razvio specijalizirane procesore pod nazivom TPU ("jedinica za obradu tenzora"), koji mogu algoritme izvršavati brže i s manje energije koristeći okvir TensorFlow. Na primjer, Google Maps poboljšavaju se uličnim znakovima snimljenim Street Viewom koji se analiziraju uz pomoć neuronske mreže temeljene na TensorFlow. Vrhunac: TensorFlow se može lako programirati na Python-u.
Google lansira USB 3 stick s Edge TPU-om koji podržava TensorFlow Lite Framework. Edge TPU može izvesti do 4 bilijuna operacija u sekundi uz samo 2W potrošnje.
Savršeno u kombinaciji s Pi 4!
Uz pomoć Google Coral Edge TPU, zaključivanje se može izvesti, na primjer, kod modela MobileNet v2 do 20 puta brže nego na „golom“ Pi 4. Na taj se način mogu provesti detekcije u stvarnom vremenu u videopotocima s preko 50 fps, što s Pi 4 ne bi bilo moguće bez akceleratora.
Zahvaljujući Python-u i mnogim primjerima na mreži oko TensorFlow-a, jednostavno je i elegantno započeti s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem uz Google Accelerator za Google Coral.
Tehnički podaci Coral USB ubrzivač • Google Edge TPU ML ubrzavajući koprocesor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) utičnica C • Podržava Linux, Mac i Windows na glavnom sustavu • Potrošnja energije do 900 mA Vrhunska vrijednost @ 5 V • Dimenzije Coral USB stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Zahtjevi za matični sustav • Linux Debian 6.0 ili noviji ili njegov derivat (npr. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Arhitektura sustava: x86-64, ARMv7 (32-bitni) ili ARMv8 (64- bit) • instaliran macOS 10.15 s MacPorts ili Homebrew • Windows 10 • Besplatan USB priključak (za najbolje performanse treba biti USB 3) • Python 3.5, 3.6 ili 3.7 Opseg isporuke Google Coral USB ubrzivač • USB akcelerator • USB 3 kabel koji Google nudi u Coral.ai projekt pripremio je nekoliko zanimljivih primjera i vodiča, na primjer "varijantu" AlphaGo Zero-a nazvanu Minigo.
Potencijal za industrijsku primjenu Google Coral USB ubrzivač revolucionarni je proizvod, sličan Raspberry Pi, za aplikacije strojnog učenja! To omogućava ugrađena rješenja koja mogu otkriti probleme s proizvodima, otkrivati prometne situacije i još mnogo toga.
Preuzimanja i dokumentacija • Podatkovni list USB akceleratora (podatkovni list u obliku PDF-a) • 3D CAD datoteka u STEP formatu • Pregled rubnih podataka TPU-a (modeli Tensor Flow Lite) • TensorFlow modeli na TPU-u Edge • Cjenik API ++ API referenca • Edge TPU Python API Važna napomena: Slučaj se koristi i za pasivno hlađenje CPU-a, što nas zagrijava. Ovo nije nedostatak.
Ovaj tekst je strojno preveden.