Asus Tinker Edge T 1 GB 5 x 1.5 GHz
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Descrizione
Kaufland
ASUS Tinker Edge T. Produttore del processore: NXP, Processore: i.MX 8M. Memoria RAM massima: 1 GB, Tipo di memoria interna: LPDDR4-SDRAM, Canali di memoria: Doppio canale. Versione USB: 2.0/3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1), Standard WLAN: 802.11a, 802.11b, 802.11g, Wi-Fi 4 (802.11n), Wi-Fi 5 (802.11ac), Tipo di interfaccia Ethernet: Gigabit Ethernet. Modello di scheda grafica integrata: Vivante GC7000 Lite. Tensione di ingresso CC: 12 - 19 V Acceleratore AI (Edge TPU) Il Tinker Edge T è un single board computer (SBC) sviluppato appositamente per applicazioni AI. È dotato di Google Edge TPU, un acceleratore di apprendimento automatico (ML) che aumenta l'efficienza di elaborazione, riduce il consumo energetico e facilita lo sviluppo di dispositivi connessi e applicazioni intelligenti. Grazie a questo acceleratore ML integrato, il Tinker Edge T è in grado di eseguire quattro tera di operazioni al secondo (TOPS) consumando solo 0,5 watt per unità di calcolo. È inoltre ottimizzato per i modelli TensorFlow Lite, semplificando la compilazione
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ASUS Tinker Edge T. Produttore del processore: NXP, Processore: i.MX 8M. Memoria RAM massima: 1 GB, Tipo di memoria interna: LPDDR4-SDRAM, Canali di memoria: Doppio canale. Versione USB: 2.0/3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1), Standard WLAN: 802.11a, 802.11b, 802.11g, Wi-Fi 4 (802.11n), Wi-Fi 5 (802.11ac), Tipo di interfaccia Ethernet: Gigabit Ethernet. Modello di scheda grafica integrata: Vivante GC7000 Lite. Tensione di ingresso CC: 12 - 19 V Acceleratore AI (Edge TPU) Il Tinker Edge T è un single board computer (SBC) sviluppato appositamente per applicazioni AI. È dotato di Google Edge TPU, un acceleratore di apprendimento automatico (ML) che aumenta l'efficienza di elaborazione, riduce il consumo energetico e facilita lo sviluppo di dispositivi connessi e applicazioni intelligenti. Grazie a questo acceleratore ML integrato, il Tinker Edge T è in grado di eseguire quattro tera di operazioni al secondo (TOPS) consumando solo 0,5 watt per unità di calcolo. È inoltre ottimizzato per i modelli TensorFlow Lite, semplificando la compilazione
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