Google Coral Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge Tpu

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Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU von Google ist ein leistungsstarkes Entwicklungsboard, das speziell für die Integration in bestehende Computersysteme konzipiert wurde. Mit zwei Edge TPUs ausgestattet, ermöglicht dieses Modul eine signifikante Beschleunigung von Machine Learning-Anwendungen, insbesondere in mobilen und eingebetteten Systemen. Das M.2 E-Key Interface sorgt für eine einfache Anbindung an verschiedene Hardware-Plattformen, wodurch Entwickler in der Lage sind, innovative Lösungen zu realisieren. Der Accelerator ist ideal für Projekte, die eine hohe Rechenleistung bei gleichzeitig geringem Energieverbrauch erfordern. Durch seine kompakte Bauweise und die Unterstützung moderner Technologien ist der Coral M.2 Accelerator eine wertvolle Ressource für Entwickler, die an der Spitze der KI-Entwicklung arbeiten möchten. - Integration von zwei Edge TPUs für verbesserte Rechenleistung - Kompatibel mit bestehenden Computersystemen über M.2 E-Key Interface - Optimiert für mobile und eingebettete Systeme - Ideal für Machine Learning-Anwendungen mit geringem Energieverbrauch.

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Der Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU integriert zwei Edge TPUs in bestehende Computersysteme mit Hilfe eines M.2 E-key interface. Damit ist dieses Edge TPU Modul besonders gut für mobile und embedded Systeme geeignet, die von beschleunigtem maschinellen Lernen profitieren können. Jeder Edge TPU Koprozessor ist fähig 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (4 TOPS) mit 2 Watt Leistungsaufnahme, auszuführen. Beispielsweise können moderne Mobile Vision Modelle wie MobileNet v2 bei nahezu 400 FPS effizient ausgeführt werden. Mit zwei Edge TPUs (und damit 8 TOPS) können Sie die Leistungsfähigkeit des Systems verdoppeln - indem Sie beispielsweise zwei Modelle parallel laufen lassen, oder die Verarbeitungsschritte eines Modells auf beide Edge TPUs verteilen. Der M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU wird unter Debian-Linux basierten Systemen, sowie unter Windows 10 unterstützt. Technische Daten: - TPU 2 x Google Edge TPU ML accelerator coprocessor 8 TOPS (int8); 2 TOPS per Watt - INTERFACE & SOFTWARESUPPORT Interface: M.2 E-key (mit zwei PCIe Gen2 x1 lanes) Unterstützt Linux, und Windows 10 auf dem Hostsystem - SONSTIGE DATEN Abmessungen: 22 mm x 30 mm x 2.8 mm (M.2-2230-D3-E) Gewicht: 2.5 g Betriebstemperatur: -40 bis +85°C - ANFORDERUNGEN AN DAS HOSTSYSTEM Linux: 64-bit Linux Debian 10.0 / Ubuntu 16.04 (oder neuer) CPU Architektur: x86-64, oder ARMv8 (64-bit) Windows: Windows 10 (64-bit), x86-64 CPU Architektur Wichtige Hinweise: Obwohl die M.2 Spezifikation erfordert dass E-key Sockets zwei mal PCIe x1 Lane bereitstellen, stellen die meisten Hersteller nur einmal PCIe bereit! Um beide Edge TPUs einsetzen zu können, stellen Sie bitte sicher dass Ihr Socket tatsächlich zwei mal PCIe x1 bereitstellt.

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Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Jeder Edge-TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen pro Sekunde (4 TOPS) mit 2 Watt Leistung auszuführen. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 FPS energieeffizient ausführen. Mit den beiden Edge-TPUs in diesem Modul können Sie die Inferenzen pro Sekunde (8 TOPS) auf mehrere Arten verdoppeln, z. B. indem Sie zwei Modelle parallel laufen oder ein Modell über beide Edge-TPUs leiten. 【Funktioniert mit Debian Linux und Windows】Integriert mit Debian-basierten Linux- oder Windows 10-Systemen mit einem kompatiblen Kartenmodulsteckplatz. Unterstützt TensorFlow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. TensorFlow Lite Modelle können kompiliert werden, um auf dem Edge TPU zu laufen. Unterstützt AutoML Vision Edge: Erstellen und Bereitstellen Sie mit AutoML Vision Edge einfach schnelle, hochpräzise benutzerdefinierte Bildklassifizierungsmodelle auf Ihrem Gerät. Beschreibung: