Opis produktu: Hat AI! Dual Edge Coral TPU Bundle - adapter Dual Coral TPU PCIe do Raspberry Pi 5
Rozszerz swoje projekty o sztuczną inteligencję dzięki Hat AI! Dual Edge Coral TPU Bundle – dedykowanemu modułowi do Raspberry Pi 5 od Pineboards. Moduł wyposażony jest w dwa układy Google Coral Edge TPU, które znacząco zwiększają możliwości obliczeniowe w zakresie uczenia maszynowego. Dzięki nim, Twoje projekty AI mogą działać szybciej i wydajniej, umożliwiając równoczesne przetwarzanie danych na większą skalę. To świetne rozwiązanie dla aplikacji takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza wideo, a nawet bardziej złożone modele sztucznej inteligencji.
Hat AI! Dual Edge Coral TPU - adapter Dual Coral TPU PCIe do Raspberry Pi 5. 
Rozszerz swoje projekty o sztuczną inteligencję dzięki Hat AI! Dual Edge Coral TPU Bundle – dedykowanemu modułowi do Raspberry Pi 5.Cechy Szczególne
- Dwa układy Google Coral Edge TPU - moduł jest wyposażony w dwa układy TPU, co pozwala na jednoczesne przetwarzanie danych AI, zwiększając wydajność w wymagających aplikacjach. Dzięki temu, użytkownik może realizować zaawansowane projekty z zakresu sztucznej inteligencji
- Wyposażony w PCIe packet switch - wbudowany przełącznik zapewnia optymalną komunikację między komponentami. Umożliwia to przesyłanie danych z minimalnymi opóźnieniami, co przekłada się na płynniejsze działanie systemu, nawet przy intensywnych obliczeniach AI
- Kompatybilność z Raspberry Pi 5 - moduł został specjalnie zaprojektowany do współpracy z Raspberry Pi 5, co zapewnia pełną kompatybilność i optymalną wydajność. Dzięki temu, użytkownik może w pełni wykorzystać możliwości sprzętowe minikomputera, integrując je z zaawansowanymi funkcjami
Specyfikacja modułu
- Układ TPU: Google Dual Coral Edge TPU
- Komunikacja: PCIe
- Kompatybilność: Raspberry Pi 5
Zawartość zestawu
- Pineboards Hat AI Dual Edge Coral TPU
- Taśma FPC PCIe
- Metalowe uchwyty montażowe
- Instrukcja instalacji
Moduł wyposażony jest w dwa układy Google Coral Edge TPU, które znacząco zwiększają możliwości obliczeniowe w zakresie uczenia maszynowego.
Przydatne linki |
