RPI AI CORAL USB - Raspberry Pi - Google Coral USB Accelerator
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Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz fĂŒr Ihren Pi 4 und viele andere Computer!KĂŒnstliche Intelligenz / Machine Learning fĂŒr alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfĂ€higen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend fĂŒr Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natĂŒrlich beim Datenschutz!Google nutzt zunehmend kĂŒnstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es fĂŒr seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU (''tensor processing unit''), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausfĂŒhren können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene StraĂenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden.Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstĂŒtzt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchfĂŒhren.Perfekt in Kombination mit dem Pi 4!Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf ''dem nackten'' Pi 4 ausgefĂŒhrt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit ĂŒber 50 fps durchgefĂŒhrt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wĂ€ren.Dank Python und vielen Beispielen im Internet rund um TensorFlow, kann man in das Thema kĂŒnstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen.Technische Daten Coral USB Acceleratorâą Google Edge TPU ML accelerator coprocessorâą USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socketâą unterstĂŒtzt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystemâą Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 Vâą empfohlene Umgebungstemperatur max. 25°C (maximale Rechenleistung)âą maximale Umgebungstemperatur liegt bei 35°C (reduzierte Taktfrequenz)âą MaĂe (LxBxH): 65 x 30 x 8 mmAnforderungen an das Hostsystemâą Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian)âą Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit)âą macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiertâą Windows 10âą ein freier USB-Port (sollte fĂŒr beste Performance USB 3 sein)âą Python 3.5, 3.6 oder 3.7Lieferumfang Google Coral USB Acceleratorâą USB Acceleratorâą USB 3 KabelHinweiseâą der USB-Stick kann beim Betrieb sehr heiĂ werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekĂŒhlt ist bevor Sie ihn anfassen!âą Google und wir ĂŒbernehmen keine Verantwortung fĂŒr SchĂ€den falls das GerĂ€t auĂerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird.âą Raspberry Pi nicht im Lieferumfang (siehe Zubehör)Anleitung fĂŒr den USB Acceleratorhttps://coral.ai/docs/accelerator/get-startedBenchmarks fĂŒr den USB Acceleratorhttps://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/Projektbeispiele und Tutorialshttps://coral.ai/examples/Weitere interessante Linkshttps://coral.ai/docs/edgetpu/inference/https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/
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