Raspberry Pi Rpi Cm4w 2gb8gb | Ofertas Tarjetas De Sonido
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Brand: Google
EAN: 0842776110077
MPN: g9500145601
Categoría: Placas base
El Acelerador Coral USB de Google trae la inferencia en tiempo real a su Pi 4 y a muchas otras computadoras! Inteligencia artificial / Aprendizaje automático para todos: Google ha conectado el Acelerador Coral USB, un potente chip especial (TPU, Unidad de Procesamiento Tensorial) a una interfaz USB 3, de modo que los modelos Tensor Flow Lite pueden ser utilizados para la inferencia de forma rápida y con ahorro de energía. Una ventaja particular de esta solución: Sus datos siguen siendo locales. Esto ayuda con la latencia, y por supuesto con la protección de datos! Google utiliza cada vez más la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) para realizar sus servicios. Para ello, ha desarrollado procesadores especializados llamados TPU (''unidad de procesamiento tensorial'') para sus centros de datos, que pueden ejecutar algoritmos más rápidamente y con mayor eficiencia energética utilizando el marco TensorFlow. Por ejemplo, Google Maps está mejorado con señales de calle grabadas por Street View, que se analizan mediante una red neuronal basada en TensorFlow. Lo más destacado: TensorFlow puede ser fácilmente programado en Python. Google lanza una memoria USB 3 con el TPU Edge, que soporta el marco de TensorFlow Lite. El TPU Edge puede realizar hasta 4 billones de cálculos por segundo con sólo 2 W de consumo. ¡Perfecto en combinación con el Pi 4! Con la ayuda del TPU de Google Coral Edge, la inferencia puede realizarse hasta 20 veces más rápido en el modelo MobileNet v2 que en el Pi 4 ''desnudo''. Esto permite la detección en tiempo real en flujos de vídeo a más de 50 fps, lo que no sería posible con el Pi 4 sin un acelerador. Gracias a Python y a muchos ejemplos en Internet sobre TensorFlow, puedes entrar en el tema de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con el acelerador Google Coral USB de forma fácil y con estilo. Datos técnicos Acelerador Coral USB • Google Edge TPU ML coprocesador del acelerador • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Enchufe tipo C • soporta Linux, Mac y Windows en el sistema anfitrión #Consumo de energía hasta 900 mA de pico a 5 V. #punto de bala# temperatura ambiente recomendada máx. 25°C (potencia máxima de computación) #La temperatura ambiente máxima del punto de bala es de 35°C (frecuencia de reloj reducida) #Dimensiones (LxAxA): 65 x 30 x 8 mm. Requisitos del sistema anfitrión • Linux Debian 6.0 o superior, o un derivado del mismo (por ejemplo, Ubuntu 10.0+, Raspbian) #Arquitectura del sistema: x86-64, ARMv7 (32 bits) o ARMv8 (64 bits) • macOS 10.15 instalado con MacPorts o Homebrew • Windows 10 • un puerto USB libre (debe ser USB 3 para un mejor rendimiento) #Pitón 3.5, 3.6 o 3.7 Alcance de la entrega Acelerador USB Google Coral #Acelerador USB • Cable USB 3 Notas #la memoria USB puede calentarse mucho durante el funcionamiento, lo que puede causar quemaduras - por favor, espere a que se haya enfriado antes de tocarla! • Google y no nos hacemos responsables de ningún daño si el dispositivo...
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Rpi Ai Coral Usb - Raspberry Pi - Acelerador Usb Google Coral
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Transporte: 9.95 EUR
Brand: Google
EAN: 0842776110077
MPN: g9500145601
Categoría: Placas base
El Acelerador Coral USB de Google trae la inferencia en tiempo real a su Pi 4 y a muchas otras computadoras! Inteligencia artificial / Aprendizaje automático para todos: Google ha conectado el Acelerador Coral USB, un potente chip especial (TPU, Unidad de Procesamiento Tensorial) a una interfaz USB 3, de modo que los modelos Tensor Flow Lite pueden ser utilizados para la inferencia de forma rápida y con ahorro de energía. Una ventaja particular de esta solución: Sus datos siguen siendo locales. Esto ayuda con la latencia, y por supuesto con la protección de datos! Google utiliza cada vez más la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) para realizar sus servicios. Para ello, ha desarrollado procesadores especializados llamados TPU (''unidad de procesamiento tensorial'') para sus centros de datos, que pueden ejecutar algoritmos más rápidamente y con mayor eficiencia energética utilizando el marco TensorFlow. Por ejemplo, Google Maps está mejorado con señales de calle grabadas por Street View, que se analizan mediante una red neuronal basada en TensorFlow. Lo más destacado: TensorFlow puede ser fácilmente programado en Python. Google lanza una memoria USB 3 con el TPU Edge, que soporta el marco de TensorFlow Lite. El TPU Edge puede realizar hasta 4 billones de cálculos por segundo con sólo 2 W de consumo. ¡Perfecto en combinación con el Pi 4! Con la ayuda del TPU de Google Coral Edge, la inferencia puede realizarse hasta 20 veces más rápido en el modelo MobileNet v2 que en el Pi 4 ''desnudo''. Esto permite la detección en tiempo real en flujos de vídeo a más de 50 fps, lo que no sería posible con el Pi 4 sin un acelerador. Gracias a Python y a muchos ejemplos en Internet sobre TensorFlow, puedes entrar en el tema de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con el acelerador Google Coral USB de forma fácil y con estilo. Datos técnicos Acelerador Coral USB • Google Edge TPU ML coprocesador del acelerador • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Enchufe tipo C • soporta Linux, Mac y Windows en el sistema anfitrión #Consumo de energía hasta 900 mA de pico a 5 V. #punto de bala# temperatura ambiente recomendada máx. 25°C (potencia máxima de computación) #La temperatura ambiente máxima del punto de bala es de 35°C (frecuencia de reloj reducida) #Dimensiones (LxAxA): 65 x 30 x 8 mm. Requisitos del sistema anfitrión • Linux Debian 6.0 o superior, o un derivado del mismo (por ejemplo, Ubuntu 10.0+, Raspbian) #Arquitectura del sistema: x86-64, ARMv7 (32 bits) o ARMv8 (64 bits) • macOS 10.15 instalado con MacPorts o Homebrew • Windows 10 • un puerto USB libre (debe ser USB 3 para un mejor rendimiento) #Pitón 3.5, 3.6 o 3.7 Alcance de la entrega Acelerador USB Google Coral #Acelerador USB • Cable USB 3 Notas #la memoria USB puede calentarse mucho durante el funcionamiento, lo que puede causar quemaduras - por favor, espere a que se haya enfriado antes de tocarla! • Google y no nos hacemos responsables de ningún daño si el dispositivo...
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