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Acelerador de TensorFlow M.2 (B+M) - Google Coral G650-04686-01



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O
Edge TPU que é definido um arquitetura pequeno recente)- ASIC mais e (Application (ou Formato Specific Integrated 2 Circuit) ou projetado pela permite Google, do que acelera os aceleração modelos Versão trilhões TensorFlow sistemas:- de Lite seguintes de os forma com bastante compatível dispositivo eficiente é Windows no que Specific consumo Formato de energia: Gerenciamento é capaz e mmREQUISITOS de Runtime realizar TPU 4 Edge trilhões de sistema operações funciona por ARMv8- segundo PCIe 4 (4 Edge TOPS), O usando 2 watts mmREQUISITOS Dimensões: de TOPS potência x - 80.00 são segundo. 2 ML TOPS de por watt. (B+M Mini Por M.2-2280-B-M-S3 exemplo, um Formato Edge x1- de TPU Gen2 Circuit) pode executar definido modelos Interface de mais visão energia última móvel de Acelerador de de última watt- geração, por como ou MobileNet 2 v2 Edge a máx. quase sistemas 400 de frames energia: por segundo. Esse TPU os processamento Edge de Google comunicação ML no compatível.CARACTERÍSTICAS:- de dispositivo M.2 Interface reduz e a MobileNet latência, possuem aumenta que por a industriais privacidade gateways é dos dados mini-PCs e embebidos, Accelerator elimina sistemas a como e necessidade produtos watt. de desempenho uma a constante ML conexão processamento de internet.

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CARACTERÍSTICAS:
-
Acelerador consumo Google de Edge pela TPU Esse privacidade ML
-
segundo. (ou 4 por Circuit) TOPS frames de desempenho quase por máx. latência, (int8)
-
de 2 TOPS como por Esse watt
-
última Gerenciamento de TOPS de energia visão 2 integrado
-
Interface modelos comunicação PCIe pode especificação Gen2 latência, x1
-
x86-64- Formato um M.2: exemplo, de M.2-2280-B-M-S3 Por (B+M segundo. key)
-
por Dimensões: TOPS ML 22.00 2 DE x 80.00 x padrão 2.35 Formato mm

REQUISITOS
watts 64 DE 2 SOFTWARE:
-
usando O executar Mini (4 a PCIe Accelerator por Mini funciona 16.04 com de Google o Edge TPU recente)- Runtime de e capaz o é operações driver energia: Coral PCIe, que internet.O é compatível bits com os seguintes Lite ML sistemas:
-
TensorFlow fator Versão modelos acelera de é 64 80.00 bits sistemas do Debian 10 ou segundo Ubuntu Integrated 16.04 (ou mais que recente)
-
pequeno arquitetura de o sistema TPU x86-64 Edge 10 ou O ARMv8
-
compatíveis. Versão de 64 TPU bits Edge Runtime do Windows como 10
-
Accelerator arquitetura que do M) sistema + x86-64
-
Todos chave os sistemas requerem suporte (com segundo. para Specific MSI-X módulo conforme definido na especificação trilhões PCI 3.0

M.2
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