Kunstmatige Intelligentie (KI)

De Coral USB Accelerator voegt een Edge TPU coprocessor toe aan uw systeem. Het simpelweg aansluiten van deze accelerator op een USB poort maakt high-speed machine learning inferencing op een breed scala aan systemen mogelijk. Kenmerken Ondersteunde host OS: Debian Linux, macOS, Windows 10 Compatible met Raspberry Pi boards Ondersteund Framework: TensorFlow Lite Voert high-speed ML inferencing uit De on-board Edge TPU-coprocessor is in staat om 4 biljoen bewerkingen (tera-operations) per seconde (TOPS) uit te voeren, met behulp van 0,5 watt voor elke TOPS (2 TOPS per watt). Hij kan bijvoorbeeld op een energiezuinige manier state-of-the-art mobile vision modellen, zoals MobileNet v2, uitvoeren met bijna 400 FPS. Ondersteunt alle belangrijke platforms Werkt via een USB poort met elk systeem met Debian Linux (inclusief Raspberry Pi), macOS of Windows 10. Ondersteunt TensorFlow Lite Het is niet nodig om modellen van de grond af aan op te bouwen. TensorFlow Lite modellen kunnen worden gecompileerd om op de Edge TPU te worden uitgevoerd. Ondersteunt AutoML Vision Edge Bouw en implementeer, eenvoudig en op maat, snelle en uiterst nauwkeurige image classification modellen op uw apparaat met AutoML Vision Edge. Specificaties ML accelerator Google Edge TPU coprocessor:4 TOPS (int8); 2 TOPS per watt Connector USB 3.0 Type-C (data/power) Dimensies 65 x 30 mm Downloads/Documentatie Datasheet Get started with the USB Accelerator Model compatibility on the Edge TPU Edge TPU inferencing overview Run multiple models with multiple Edge TPUs Pipeline a model with multiple Edge TPUs PyCoral API (Python) Libcoral API (C++) Libedgetpu API (C++) Edge TPU compiler Pre-compiled models All software downloads

Lees meer minder