Google Coral M.2 Dual Edge Tpu

Acelerador ML de alto rendimiento: integra Google Edge TPU, ofreciendo 4 TOPS (int8) máximo rendimiento para tareas de inferencia de aprendizaje automático.
Fuerte compatibilidad: compatible con interfaz de llave M.2 A+E para una fácil integración en sistemas existentes.
Diseño de baja potencia: proporciona 2 TOPS por vatio, ideal para aplicaciones integradas y de bajo consumo.
Soporte de sistema operativo amplio: compatible con Linux (Debian 10/Ubuntu 16.04+) y Windows 10 (64 bits).
Fiabilidad de grado industrial: rango de temperatura de funcionamiento de -20 °C a +85 °C, adecuado para entornos hostiles.
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Realiza inferencias ML de alta velocidad: el coprocesador Edge TPU integrado es capaz de realizar 4 billones de operaciones (tera-operaciones) por segundo (TOPS), utilizando 0,5 vatios para cada TOPS (2 TOPS por vatio). Por ejemplo, puede ejecutar modelos de visión móvil de última generación como MobileNet v2 a 400 FPS, de una manera eficiente de energía.
Funciona con Debian Linux: se integra con cualquier sistema Linux basado en Debian con una ranura de módulo de tarjeta compatible.
Compatible con TensorFlow Lite: no es necesario construir modelos desde cero. Los modelos TensorFlow Lite se pueden compilar para ejecutarse en Edge TPU.
Compatible con AutoML Vision Edge: crea e implementa fácilmente modelos de clasificación de imágenes personalizados rápidos y de alta precisión en tu dispositivo con AutoML Vision Edge.
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Potente capacidad de inferencia de IA: admite hasta 8 módulos Google Edge TPU M.2
Modelos de inteligencia artificial preentrenados y fáciles de usar: los modelos de aprendizaje automático preentrenados de Google TensorFlow Lite se pueden compilar y ejecutar fácilmente en este modelo
Fácil instalación, ranura de expansión común: ranura PCI Express Gen 3 x16 general compatible; Estable en carga alta
Combinación perfecta para una potente experiencia plug-and-play: diseño térmico optimizado con disipador de calor de cobre de alta calidad y turboventiladores gemelos
Wiki: https: //youyeetoo.com/blog/ai-accelerator-pcie-card-94. Cualquier problema técnico después de la compra, póngase en contacto con nuestro equipo de soporte técnico: monica@smartfire.cn. O haga clic en "SmartFly Tech" y haga una pregunta.
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