Raspberry Pi® AI HAT+ (26 TOPS) Erweiterungs-Platine

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Der Raspberry Pi AI HAT+ verfügt über einen integrierten Beschleuniger für neuronale Netzwerke, der Ihren Raspberry Pi 5 in eine leistungsstarke, zugängliche und energieeffiziente KI-Maschine verwandelt. Er ist mit 13 oder 26 TOPS Leistung erhältlich und eignet sich für alles, von Einsteigeranwendungen bis hin zu komplexerer neuronaler Verarbeitung, mit der Möglichkeit, mehrere Modelle und KI-Aufgaben gleichzeitig zu verarbeiten. Erstellen Sie eine Modellwelt Dank der Unterstützung gängiger Frameworks wie TensorFlow und PyTorch können Sie mit dem Raspberry Pi AI HAT+ eine Vielzahl von KI-gestützten Anwendungen für die Prozesssteuerung, Heimautomatisierung, Forschung und vieles mehr erstellen. Kamera Der Raspberry Pi AI HAT+ ist vollständig in den Kamerasoftware-Stack des Raspberry Pi integriert und nutzt die Vorteile des neuronalen Netzwerkbeschleunigers, um Nachbearbeitungsaufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Posenschätzung durchzuführen.

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Der Raspberry Pi AI HAT+ verfügt über einen integrierten Beschleuniger für neuronale Netzwerke, der Ihren Raspberry Pi 5 in eine leistungsstarke, zugängliche und energieeffiziente KI-Maschine verwandelt. Er ist mit 13 oder 26 TOPS Leistung erhältlich und eignet sich für alles, von Einsteigeranwendungen bis hin zu komplexerer neuronaler Verarbeitung, mit der Möglichkeit, mehrere Modelle und KI-Aufgaben gleichzeitig zu verarbeiten. Erstellen Sie eine Modellwelt Dank der Unterstützung gängiger Frameworks wie TensorFlow und PyTorch können Sie mit dem Raspberry Pi AI HAT+ eine Vielzahl von KI-gestützten Anwendungen für die Prozesssteuerung, Heimautomatisierung, Forschung und vieles mehr erstellen. Kamera Der Raspberry Pi AI HAT+ ist vollständig in den Kamerasoftware-Stack des Raspberry Pi integriert und nutzt die Vorteile des neuronalen Netzwerkbeschleunigers, um Nachbearbeitungsaufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Posenschätzung durchzuführen.

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Inferenzleistung bis zu 26 TOPS für KI-Anwendungen Echtzeit-Gesichts-, Objekt- und Spracherkennung Ideal für Machine-Vision und Edge-KI M.2-Steckplatz für flexiblen Modulwechsel Geringer Energieverbrauch, niedrige Latenz

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Basierend auf dem Hailo-8 oder Hailo-8L Beschleuniger, bietet dieses Gerät eine Inferenzleistung von 26 TOPS bzw. 13 TOPS. Besonders intelligent für die Echtzeit-Erkennung von Gesichtern, Objekten oder Stimmen. Ideal für die Überwachung von Prozessen und die Entwicklung komplexer Machine-Vision-Anwendungen – in Echtzeit, mit niedriger Latenz und geringem Stromverbrauch. Das AI Kit verfügt über einen M.2-Steckplatz, in den das Hailo-8L Modul eingesteckt wird – im Gegensatz zu den AI HAT+ Varianten, bei denen das Hailo-Modul direkt in das PCB integriert ist. Features: - Inferenzleistung bis zu 26 TOPS für KI-Anwendungen - Echtzeit-Gesichts-, Objekt- und Spracherkennung - Ideal für Machine-Vision und Edge-KI - M.2-Steckplatz für flexiblen Modulwechsel - Geringer Energieverbrauch, niedrige Latenz Technische Daten: - Inferenzleistung: 26 TOPS (Hailo-8) - Anschluss: M.2-Anschluss (ohne Hailo-8L Modul) - 1x Anleitung

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Der SC1468 ist ein Raspberry Pi AI HAT+, eine Zusatzplatine mit 26 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) und eingebautem Hailo AI-Beschleuniger für den Raspberry Pi 5. Es bietet eine zugängliche, kostengünstige und energieeffiziente Möglichkeit, leistungsstarke KI zu integrieren. Entdecke Anwendungen wie Prozesssteuerung, Sicherheit, Hausautomatisierung und Robotik. Die 26-TOPS-Variante ist in der Lage, neuronale Netze für Anwendungen wie Objekterkennung, semantische und Instanzensegmentierung, Posenschätzung und mehr auszuführen. Der AI HAT+ kommuniziert über die PCIe Gen 3 Schnittstelle des Raspberry Pi 5. Wenn auf dem Host-Raspberry Pi 5 ein aktuelles Raspberry Pi OS-Image läuft, erkennt er automatisch den integrierten Hailo-Beschleuniger und stellt die NPU für KI-Aufgaben zur Verfügung. Die eingebauten rpicam-apps Kameraanwendungen in Raspberry Pi OS unterstützen das KI-Modul von Haus aus und nutzen die NPU automatisch für kompatible Nachbearbeitungsaufgaben. Hinweis: nicht fürs Training von LLMs geeignet.