Acceleratore USB Google Coral per Raspberry Pi

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Amazon Un accessorio USB che porta l'inferenza dell'apprendimento automatico ai sistemi esistenti. Funziona con Raspberry Pi e altri sistemi Linux Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: il Coprocessore TPU bordo bordo è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (tops), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt). Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come mobilenet V2 AT 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico Funziona con Debian Linux: si collega a qualsiasi sistema Linux basato su Debian con un cavo USB 3.0 Type-C incluso Supporta tensorflow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per funzionare sul TPE bordo I prodotti internazionali hanno termini diversi, sono venduti dall'estero e possono differire dai prodotti locali, compresi il formato, le indicazioni e la lingua del prodotto, dell'etichettatura o delle istruzioni.

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Un accessorio USB che porta l'inferenza dell'apprendimento automatico ai sistemi esistenti. Funziona con Raspberry Pi e altri sistemi Linux Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: il Coprocessore TPU bordo bordo è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (tops), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt). Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come mobilenet V2 AT 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico Funziona con Debian Linux: si collega a qualsiasi sistema Linux basato su Debian con un cavo USB 3.0 Type-C incluso Supporta tensorflow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per funzionare sul TPE bordo I prodotti internazionali hanno termini diversi, sono venduti dall'estero e possono differire dai prodotti locali, compresi il formato, le indicazioni e la lingua del prodotto, dell'etichettatura o delle istruzioni.


Specifiche del prodotto

Marchio Google
EAN
  • 0842776110077
Taglia
MPN
  • G950-01456-01


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