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Hahne, Peter: Segeltrimm.
Segeltrimm. , In Theorie und Praxis , Fahrrad- & E-Bike-Träger > Transportsysteme , Erscheinungsjahr: 201907, Produktform: Kartoniert, Autoren: Hahne, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 164, Keyword: Ankern; Basiswissen; Bordbibliothek; Entfernungen; Gezeiten; Handbuch; Knoten; Motorboot; Positionen; Segeln; Sicherheit; Skipper; Taschenhandbuch; Verkehrsregeln auf See; Wetter; Yacht, Fachschema: Segeln - Segel~Segler~Wassersport - Wassersportler, Fachkategorie: Wassersport und Wasseraktivitäten, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Wassersport/Segeln, Fachkategorie: Schiffe und Boote: Ratgeber, Sachbuch, Thema: Orientieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Motorbuch Verlag, Verlag: Motorbuch Verlag, Verlag: Motorbuch Verlag, Länge: 241, Breite: 169, Höhe: 12, Gewicht: 472, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Vorgänger EAN: 9783613506619, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2006883
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Google Coral TPU USB-Accelarator, Entwicklungsboard Zubehör, Schwarz
Der Google Coral TPU USB-Accelerator ist ein leistungsstarkes Entwicklungsboard, das speziell für Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning konzipiert wurde. Mit seinem integrierten Tensor Processing Unit (TPU) ermöglicht dieses Modul Echtzeit-Inferenz und bietet eine erhebliche Leistungssteigerung für Projekte, die auf dem Raspberry Pi 4 und anderen kompatiblen Computern basieren. Der Accelerator ist ideal für Entwickler, die innovative Lösungen im Bereich der KI entwickeln möchten, und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Integration in bestehende Systeme. Durch die Unterstützung von gängigen Hardware-Plattformen und die einfache Handhabung ist der Google Coral USB-Accelerator eine wertvolle Ergänzung für jedes Entwicklungsprojekt. - Integrierte Tensor Processing Unit (TPU) für beschleunigte KI-Anwendungen - Echtzeit-Inferenz für verbesserte Reaktionszeiten - Kompatibel mit Raspberry Pi und anderen Plattformen - Entwickelt für einfache Integration in Machine Learning-Projekte.
104,05 €*
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Ähnliche Suchbegriffe für Google-Coral-TPU-USB-Accelarator
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Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-ModulDer Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" P114,49 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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GOO CORAL MINI - Coral Dev Board Mini, Quad-Core & AI Google Edge TPU, WiFiDas Google Coral Dev Board Mini ist ein low-cost Single-Board Computer (SBC) mit eingebautem Real-Time Inferenz-Modul und einer EdgeTPU (Tensor Processing Unit) für leistungsfähige Machine-Learning / Deep-Learning Algorithmen. Das Entwicklerboard integriert einen MediaTek 8167 SoC mit der Edge TPU. Damit stellt es, im Gegensatz zum Coral USB Accelerator, eine Stand-Alone-Plattform dar, auf der Sie Ihre Anwendung komplett laufen lassen können. Mit der Edge TPU können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz und natürlich beim Datenschutz gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Die Edge TPU unterstützt das TensorFlow Lite Framework und kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. TensorFlow Lite ist eine abgewandelte Variante von TensorFlow, die speziell auf den Bedarf mobiler Endgeräte und von embedded devices angepasst wurde. Viele TensorFlow Anwendungen lassen sich auch in TensorFlow Lite realisieren. SoC & Speicher • MediaTek 8167 SoC • Quad-Core ARM Cortex-A35, bis zu 1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A • Imagination PowerVR GE8300 GPU (unterstützt Vulkan 1.0) • 1080p/60fps HEVC & MPEG4 decoder • 2 GB LPDDR3 RAM • 8 GB eMMC Flash Speicher (mit Mendel Linux vorinstalliert) Konnektivität & Schnittstellen • Wi-Fi 5 (802.11a/b/g/n/ac, 2.4/5GHz) (MediaTek MT7658) • Bluetooth 5.0 & Bluetooth Low Energy (BLE) • microHDMI (v1.4), unterstützt Bildschirme mit bis zu 1920x1080 Auflösung • 1 x USB Typ-C Port (USB 2.0) für Daten, kann als Host und als Device arbeiten (OTG) • 1 x USB Typ-C Port für Spannungsversorgung • 3.5 mm Audiobuchse • Digitales PDM Mikrofon • 2,54 mm 2-pin Mono Lautsprecher Terminal • 24-Pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-CSI2 Kamera (4 Lanes), unterstützt Kameras mit bis zu 8 MP Auflösung • 24-Pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-DSI Display (4 Lanes) • microSD-Slot (unterstützt max. 32GB SD-Karten) • 40-pin GPIO Header (3.3 V Logiklevel) Sonstiges • A71CH Kryptochip, unterstützt Root of Trust • ARM TrustZone (chip-to-cloud security) • Power-Taster • frei programmierbare Taster • benötigt 5 V / 2 A USB-C Netzteil Software Mendel Linux ist ein von Google entwickeltes Debian-Derivat, speziell für die Coral Plattform. Auf diesem Board ist ab Werk eine Version von Mendel Linux vorinstalliert, so dass Sie sofort loslegen können. Externe Links https://coral.ai/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/get-started/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/gpio/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/reflash/ https://github.com/google-coral/electricals/tree/master/dev_board_mini137,92 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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GOO CORAL MICRO - Coral Dev Board Micro, Dual-Core & AI Google Edge TPU, KameraDas Coral Dev Board Micro ist ein Mikrocontroller-Board mit einer Dual-Core-MCU, Coral Edge TPU, Kamera und Mikrofon. Mit diesem Board können Sie stromsparende Systeme mit schnellem On-Device-Inferencing für Vision- und Audio-ML-Anwendungen bauen. Zudem können Sie dieses Board mit verschiedenen Zusatzplatinen erweitern, wie bspw. dem Coral Wireless-Shield oder PoE-Shield. Die Edge TPU ist ein kleiner, von Google entwickelter ASIC, der TensorFlow Lite-Modelle auf energieeffiziente Weise beschleunigt. Eine Edge TPU ist in der Lage, 4 Billionen Operationen pro Sekunde (4 TOPS) durchzuführen. Diese geräteinterne ML-Verarbeitung reduziert Latenzzeit, erhöht die Datensicherheit und macht eine ständige Internetverbindung überflüssig. Spezifikationen • MCU: NXP i.MX RT1176 MCU (ARM Cortex-M7 @ 800 MHz / ARM Cortex-M4 @ 400 MHz) • ML: Coral Edge TPU ML Beschleuniger (4 TOPS Spitzenleistung (int8)) • Flashspeicher: 128 MiB NAND • RAM: 64 MB SDRAM • eingebaute Farbkamera (324 x 324 px) • eingebautes PDM-Mikrofon • 24 GPIO-Header-Pins • High-Density-Anschlüsse für Zusatzplatinen (Wireles-Shield / PoE-Shield) Hinweis Zusatzshielde zu finden über "Zubehör & Alternativprodukte" Externe Links https://coral.ai/ https://coral.ai/docs/ https://github.com/google-coral https://coral.ai/technology/99,50 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU Erweiterungsmodul 1St.Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ist ein M.2-Modul (E-Key) mit zwei Edge TPU ML Koprozessoren, die jeweils eine PCIe Gen2 x1 Schnittstelle enthalten. Die Edge TPU ist ein kleiner, von Google entwickelter ASIC, der Tensor Flow Lite-Modelle beschleunigt und die Energieeffizienz verbessert. Der Coral M.2 Accelerator ist ein ideales Produkt, um leistungsstarkes maschinelles Lernen in ein bestehendes eingebettetes System zu integrieren. Dank der zwei Edge TPUs (und somit 8 TOPS) können Sie die Leistung des Systems verdoppeln. Coral M.2 Accelerator Software-Anforderungen Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU muss mit der Edge TPU Runtime und dem Coral PCIe-Treiber betrieben werden, der mit den folgenden Systemen kompatibel ist: Linux 64-Bit-Version von Debian 10 oder Ubuntu 16.04 (oder neuer) x86-64 oder ARMv8 Systemarchitektur Windows 64-Bit-Version von Windows 10 x86-64-Systemarchitektur Alle Systeme benötigen Unterstützung für MSI-X, wie in der PCI 3.0-Spezifikation definiert77,99 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU Erweiterungsmodul 1St., Entwicklungsboard + Kit
Der Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ist ein fortschrittliches Hardware-Erweiterungsmodul, das speziell für die Beschleunigung von Machine-Learning-Inferenz am Edge entwickelt wurde. Mit zwei leistungsstarken Edge-TPU-Coprozessoren, die parallel arbeiten, ermöglicht dieses kompakte M.2-Formfaktormodul eine effiziente KI-Verarbeitung für eingebettete Systeme und Edge-Computing-Anwendungen. Die Dual-Edge-TPU-Architektur unterstützt die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer neuronaler Netzwerkmodelle und bietet Echtzeit-Inferenz für verschiedene KI-Workloads, darunter Computer Vision und Audioverarbeitung. Mit einem typischen Leistungsverbrauch von nur 2 W pro TPU bleibt das Modul innerhalb der Standardbetriebstemperaturen von 0°C bis 70°C und gewährleistet eine zuverlässige Leistung. Es unterstützt TensorFlow Lite-Modelle und ist mit verschiedenen Betriebssystemen, einschliesslich Linux-basierten Plattformen, kompatibel. Das Modul wird mit umfassender Software-Unterstützung durch das Coral SDK geliefert und bietet notwendige Wärmemanagement-Funktionen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. - Dual-Edge-TPU-Architektur für parallele Verarbeitung - Echtzeit-Inferenz für KI-Workloads - Effizienter Leistungsverbrauch von 2 W pro TPU - Kompatibel mit TensorFlow Lite und Linux-basierten Systemen.
89,90 €*
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Hahne, Peter: Segeltrimm.Segeltrimm. , In Theorie und Praxis , Fahrrad- & E-Bike-Träger > Transportsysteme , Erscheinungsjahr: 201907, Produktform: Kartoniert, Autoren: Hahne, Peter, Seitenzahl/Blattzahl: 164, Keyword: Ankern; Basiswissen; Bordbibliothek; Entfernungen; Gezeiten; Handbuch; Knoten; Motorboot; Positionen; Segeln; Sicherheit; Skipper; Taschenhandbuch; Verkehrsregeln auf See; Wetter; Yacht, Fachschema: Segeln - Segel~Segler~Wassersport - Wassersportler, Fachkategorie: Wassersport und Wasseraktivitäten, Thema: Verstehen, Warengruppe: HC/Wassersport/Segeln, Fachkategorie: Schiffe und Boote: Ratgeber, Sachbuch, Thema: Orientieren, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Motorbuch Verlag, Verlag: Motorbuch Verlag, Verlag: Motorbuch Verlag, Länge: 241, Breite: 169, Höhe: 12, Gewicht: 472, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Vorgänger EAN: 9783613506619, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 200688319,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Google Coral TPU USB-Accelarator, Entwicklungsboard Zubehör, SchwarzDer Google Coral TPU USB-Accelerator ist ein leistungsstarkes Entwicklungsboard, das speziell für Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning konzipiert wurde. Mit seinem integrierten Tensor Processing Unit (TPU) ermöglicht dieses Modul Echtzeit-Inferenz und bietet eine erhebliche Leistungssteigerung für Projekte, die auf dem Raspberry Pi 4 und anderen kompatiblen Computern basieren. Der Accelerator ist ideal für Entwickler, die innovative Lösungen im Bereich der KI entwickeln möchten, und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Integration in bestehende Systeme. Durch die Unterstützung von gängigen Hardware-Plattformen und die einfache Handhabung ist der Google Coral USB-Accelerator eine wertvolle Ergänzung für jedes Entwicklungsprojekt. - Integrierte Tensor Processing Unit (TPU) für beschleunigte KI-Anwendungen - Echtzeit-Inferenz für verbesserte Reaktionszeiten - Kompatibel mit Raspberry Pi und anderen Plattformen - Entwickelt für einfache Integration in Machine Learning-Projekte.104,05 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-ModulDer Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" P114,49 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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GOO CORAL MINI - Coral Dev Board Mini, Quad-Core & AI Google Edge TPU, WiFiDas Google Coral Dev Board Mini ist ein low-cost Single-Board Computer (SBC) mit eingebautem Real-Time Inferenz-Modul und einer EdgeTPU (Tensor Processing Unit) für leistungsfähige Machine-Learning / Deep-Learning Algorithmen. Das Entwicklerboard integriert einen MediaTek 8167 SoC mit der Edge TPU. Damit stellt es, im Gegensatz zum Coral USB Accelerator, eine Stand-Alone-Plattform dar, auf der Sie Ihre Anwendung komplett laufen lassen können. Mit der Edge TPU können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz und natürlich beim Datenschutz gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Die Edge TPU unterstützt das TensorFlow Lite Framework und kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. TensorFlow Lite ist eine abgewandelte Variante von TensorFlow, die speziell auf den Bedarf mobiler Endgeräte und von embedded devices angepasst wurde. Viele TensorFlow Anwendungen lassen sich auch in TensorFlow Lite realisieren. SoC & Speicher • MediaTek 8167 SoC • Quad-Core ARM Cortex-A35, bis zu 1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A • Imagination PowerVR GE8300 GPU (unterstützt Vulkan 1.0) • 1080p/60fps HEVC & MPEG4 decoder • 2 GB LPDDR3 RAM • 8 GB eMMC Flash Speicher (mit Mendel Linux vorinstalliert) Konnektivität & Schnittstellen • Wi-Fi 5 (802.11a/b/g/n/ac, 2.4/5GHz) (MediaTek MT7658) • Bluetooth 5.0 & Bluetooth Low Energy (BLE) • microHDMI (v1.4), unterstützt Bildschirme mit bis zu 1920x1080 Auflösung • 1 x USB Typ-C Port (USB 2.0) für Daten, kann als Host und als Device arbeiten (OTG) • 1 x USB Typ-C Port für Spannungsversorgung • 3.5 mm Audiobuchse • Digitales PDM Mikrofon • 2,54 mm 2-pin Mono Lautsprecher Terminal • 24-Pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-CSI2 Kamera (4 Lanes), unterstützt Kameras mit bis zu 8 MP Auflösung • 24-Pin Folienkabel (FFC) Stecker für MIPI-DSI Display (4 Lanes) • microSD-Slot (unterstützt max. 32GB SD-Karten) • 40-pin GPIO Header (3.3 V Logiklevel) Sonstiges • A71CH Kryptochip, unterstützt Root of Trust • ARM TrustZone (chip-to-cloud security) • Power-Taster • frei programmierbare Taster • benötigt 5 V / 2 A USB-C Netzteil Software Mendel Linux ist ein von Google entwickeltes Debian-Derivat, speziell für die Coral Plattform. Auf diesem Board ist ab Werk eine Version von Mendel Linux vorinstalliert, so dass Sie sofort loslegen können. Externe Links https://coral.ai/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/get-started/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/gpio/ https://coral.ai/docs/dev-board-mini/reflash/ https://github.com/google-coral/electricals/tree/master/dev_board_mini137,92 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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GOO CORAL MICRO - Coral Dev Board Micro, Dual-Core & AI Google Edge TPU, KameraDas Coral Dev Board Micro ist ein Mikrocontroller-Board mit einer Dual-Core-MCU, Coral Edge TPU, Kamera und Mikrofon. Mit diesem Board können Sie stromsparende Systeme mit schnellem On-Device-Inferencing für Vision- und Audio-ML-Anwendungen bauen. Zudem können Sie dieses Board mit verschiedenen Zusatzplatinen erweitern, wie bspw. dem Coral Wireless-Shield oder PoE-Shield. Die Edge TPU ist ein kleiner, von Google entwickelter ASIC, der TensorFlow Lite-Modelle auf energieeffiziente Weise beschleunigt. Eine Edge TPU ist in der Lage, 4 Billionen Operationen pro Sekunde (4 TOPS) durchzuführen. Diese geräteinterne ML-Verarbeitung reduziert Latenzzeit, erhöht die Datensicherheit und macht eine ständige Internetverbindung überflüssig. Spezifikationen • MCU: NXP i.MX RT1176 MCU (ARM Cortex-M7 @ 800 MHz / ARM Cortex-M4 @ 400 MHz) • ML: Coral Edge TPU ML Beschleuniger (4 TOPS Spitzenleistung (int8)) • Flashspeicher: 128 MiB NAND • RAM: 64 MB SDRAM • eingebaute Farbkamera (324 x 324 px) • eingebautes PDM-Mikrofon • 24 GPIO-Header-Pins • High-Density-Anschlüsse für Zusatzplatinen (Wireles-Shield / PoE-Shield) Hinweis Zusatzshielde zu finden über "Zubehör & Alternativprodukte" Externe Links https://coral.ai/ https://coral.ai/docs/ https://github.com/google-coral https://coral.ai/technology/99,50 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU Erweiterungsmodul 1St.Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ist ein M.2-Modul (E-Key) mit zwei Edge TPU ML Koprozessoren, die jeweils eine PCIe Gen2 x1 Schnittstelle enthalten. Die Edge TPU ist ein kleiner, von Google entwickelter ASIC, der Tensor Flow Lite-Modelle beschleunigt und die Energieeffizienz verbessert. Der Coral M.2 Accelerator ist ein ideales Produkt, um leistungsstarkes maschinelles Lernen in ein bestehendes eingebettetes System zu integrieren. Dank der zwei Edge TPUs (und somit 8 TOPS) können Sie die Leistung des Systems verdoppeln. Coral M.2 Accelerator Software-Anforderungen Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU muss mit der Edge TPU Runtime und dem Coral PCIe-Treiber betrieben werden, der mit den folgenden Systemen kompatibel ist: Linux 64-Bit-Version von Debian 10 oder Ubuntu 16.04 (oder neuer) x86-64 oder ARMv8 Systemarchitektur Windows 64-Bit-Version von Windows 10 x86-64-Systemarchitektur Alle Systeme benötigen Unterstützung für MSI-X, wie in der PCI 3.0-Spezifikation definiert77,99 €*Versand: 5,95 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU Erweiterungsmodul 1St., Entwicklungsboard + KitDer Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ist ein fortschrittliches Hardware-Erweiterungsmodul, das speziell für die Beschleunigung von Machine-Learning-Inferenz am Edge entwickelt wurde. Mit zwei leistungsstarken Edge-TPU-Coprozessoren, die parallel arbeiten, ermöglicht dieses kompakte M.2-Formfaktormodul eine effiziente KI-Verarbeitung für eingebettete Systeme und Edge-Computing-Anwendungen. Die Dual-Edge-TPU-Architektur unterstützt die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer neuronaler Netzwerkmodelle und bietet Echtzeit-Inferenz für verschiedene KI-Workloads, darunter Computer Vision und Audioverarbeitung. Mit einem typischen Leistungsverbrauch von nur 2 W pro TPU bleibt das Modul innerhalb der Standardbetriebstemperaturen von 0°C bis 70°C und gewährleistet eine zuverlässige Leistung. Es unterstützt TensorFlow Lite-Modelle und ist mit verschiedenen Betriebssystemen, einschliesslich Linux-basierten Plattformen, kompatibel. Das Modul wird mit umfassender Software-Unterstützung durch das Coral SDK geliefert und bietet notwendige Wärmemanagement-Funktionen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. - Dual-Edge-TPU-Architektur für parallele Verarbeitung - Echtzeit-Inferenz für KI-Workloads - Effizienter Leistungsverbrauch von 2 W pro TPU - Kompatibel mit TensorFlow Lite und Linux-basierten Systemen.89,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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