Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul

Post/DHL, UPS, Trans-o-Flex, Spedition

Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU (\ tensor processing unit\ ), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf \ dem nackten\ P

Post/DHL, UPS, Trans-o-Flex, Spedition

Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU (\ tensor processing unit\ ), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf \ dem nackten\ P

Post/DHL

Der Google Coral TPU USB-Accelerator ist ein leistungsstarkes Entwicklungsboard, das speziell für Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning konzipiert wurde. Mit seinem integrierten Tensor Processing Unit (TPU) ermöglicht dieses Modul Echtzeit-Inferenz und bietet eine erhebliche Leistungssteigerung für Projekte, die auf dem Raspberry Pi 4 und anderen kompatiblen Computern basieren. Der Accelerator ist ideal für Entwickler, die innovative Lösungen im Bereich der KI entwickeln möchten, und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Integration in bestehende Systeme. Durch die Unterstützung von gängigen Hardware-Plattformen und die einfache Handhabung ist der Google Coral USB-Accelerator eine wertvolle Ergänzung für jedes Entwicklungsprojekt. - Integrierte Tensor Processing Unit (TPU) für beschleunigte KI-Anwendungen - Echtzeit-Inferenz für verbesserte Reaktionszeiten - Kompatibel mit Raspberry Pi und anderen Plattformen - Entwickelt für einfache Integration in Machine Learning-Projekte.