Google Coral Dev Board Mini

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Coral Dev Board Mini è un computer a scheda singola che consente di prototipare e distribuire rapidamente un sistema embedded con inferenza ML sul dispositivo. La scheda include il coprocessore Edge TPU, che è un piccolo ASIC progettato da Google che accelera i modelli TensorFlow Lite in modo efficiente dal punto di vista energetico. È in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (top), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt). Fornisce un sistema completo: un computer a scheda singola con SoC + ML + connettività wireless, tutto sulla scheda che esegue un derivato di Debian Linux che chiamiamo Mendel, in modo da poter eseguire i tuoi strumenti Linux preferiti con questa scheda. Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per essere eseguiti sul TPU Edge. Supporta AutoML Vision Edge: crea e distribuisce facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzate veloci e ad alta precisione sul tuo dispositivo..MediaTek 8167s SoC (Quad-core Arm Cortex-A35).2 GB LPDDR3 e 8 GB di memoria eMMC

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È stato progettato principalmente come dispositivo di valutazione per il modulo acceleratore (un modulo a montaggio superficiale che fornisce la TPU Edge), ma è anche un sistema incorporato completamente funzionale che può essere utilizzato per vari progetti di ML sul dispositivo. Esegue inferenze ML ad alta velocità Il coprocessore Edge TPU integrato è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operazioni) al secondo (TOPS), consumando 0,5 watt per ogni TOPS (2 TOPS per watt). Ad esempio, è in grado di eseguire modelli di elaborazione delle immagini mobili all'avanguardia come MobileNet v2 a quasi 400 FPS in modo efficiente dal punto di vista energetico. Vedere altri benchmark delle prestazioni. Fornisce un sistema completo Un computer a scheda singola con SoC + ML + connettività wireless, tutto sulla scheda, che esegue un derivato di Debian Linux chiamato Mendel, in modo da poter eseguire i vostri strumenti Linux preferiti con questa scheda. Supporta TensorFlow Lite Non è necessario creare modelli da zero. I modelli