Coral DEV Board Coral Dev Board 1 GB 4 x 1.5 GHz

Riferimento: CRD-2435949

Condizione: Nuovo prodotto

QUAD-core ARM Cortex-A53 (@1,5 GHz,
64 bit ARMv8-A) + Cortex-M4F
Vivante GC7000Lite GPU (supporto del vulcano),
32 GFlops a 32 bit o 64 GFlops a 16 bit
DECODER 4K @ 60 fps HEVC/H.265 main e main 10
decoder 4K @ 60 fps VP9,
4K @ 30 fps AVC/H.264 (richiede piena potenza di sistema)
decoder 1080p @ 60 fps MPEG-2,
MPEG-4,
MJPEG,
H.263
Google Edge TPU ML coprocessore per centrifuga

MARCA: Google
MPN: G950-04742-01
EAN: 193575004679
Garanzia Italia

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Dettagli

Google Coral DEV Board Google Coral Dev Board 1 GB 4 x 1.5 GHz
La scheda Google Coral Div da 1 GB è un potente computer a scheda singola (SBC) con modulo di riferimento in tempo reale integrato (Deep Learning / Machine Learning, EdgeTPU)Il Coral Devl da 1 GB è una scheda di sviluppo basata su Google Google Coral Som (System-on-Module) con 1 GB di RAM e 8 GB eMMC Flash.
A differenza di Coral USB Accelerator, questa scheda di sviluppo è una piattaforma stand-alone su cui è possibile far funzionare completamente la vostra applicazione.Con l'Edge TPU è possibile utilizzare i modelli Tensor Flow Lite in modo rapido e a risparmio energetico per l'interferenza.
Un vantaggio particolare di questa soluzione: I vostri dati rimangono locali.
Questo aiuta con la latenza e naturalmente con la protezione dei dati.Google utilizza sempre più l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per realizzare i suoi servizi.
A tale scopo, ha sviluppato processori specializzati per i suoi data center, chiamati TPU ("tensor processing unit"), che possono eseguire gli algoritmi in modo più rapido e a risparmio energetico con il TensorFlow Framework.
Ad esempio, Google Google Maps è migliorato grazie ai segnali stradali registrati da Street View, che vengono analizzati con l'aiuto di una rete neurale basata su TensorFlow.
Il clou: TensorFlow può essere programmato in Python.L'Edge TPU supporta il TensorFlow Lite Framework.
Edge TPU può eseguire fino a 4 miliardi di operazioni di calcolo al secondo con un consumo di soli 2 W.
TensorFlow Lite è una variante modificata di TensorFlow, che è stata appositamente adattata alle esigenze dei terminali mobili e dei dispositivi embedded.
Molte applicazioni TensorFlow possono essere realizzate anche in TensorFlow Lite..
Testo tradotto automaticamente

Caratteristiche:
•

Specifiche Tecniche:
• Collegamenti esterni SBC: HDMI, USB-C®, jack 3,5 mm, microSD, LAN (10/100/1000), USB 3.0
• Dimensione del prodotto, larghezza: 56 mm
• Dimensione del prodotto, lunghezza: 85 mm
• Dimensioni prodotto Altezza: 22 m
• Frequenza di clock: 1.5 GHz
• Memoria di lavoro RAM: 1 GB
• Modello (SBC): Google Coral Dev Board
• Numero processsori: 4 x
• Ulteriori dati tecnici: 4 PUNTI (int8);
2 PUNTI per watt
Collegato a SoC NXP i.MX 8M tramite PCIe e I2C/GPIO
Wi-FI 2x2 MIMO (802.11a/b/g/n/ac 2,4/5GHz), modulo murata LBEE5U91CQ
Bluetooth 4.2 e BLE (Bluetooth Low Energy), modulo murata LBEE5U91CQ
Connettore GPIO a 40 pin (3,3V Logikevel
Host USB 3.0 tipo A
Dati USB di tipo C (compatibili con OTG)
Micro-B USB per la console seriale
Slot microSD
Gigabit Ethernet, supporta EEE (Energy Efficient Ethernet)
Presa audio da 3.5 mm
Terminale di collegamento stereo a 4 pin
2x microfono PDM digitale
Cavo a lamina (FFC) a 39 pin per display MIPI-DSI (4-lane)
Cavo a lamina a 24 pin (FFC) collegamento per telecamera MIPI-CSI2 (4-lane)
Collegamento USB di tipo C per alimentazione di tensione
Richiede un alimentatore USB-C da 5 V / 3 A.

• Versione Bluetooth: 4.2