• icon
    Thanh toán đa dạng, linh hoạt
    Chuyển khoản ngân hàng, thanh toán tại nhà...
  • icon
    Miễn Phí vận chuyển 53 tỉnh thành
    Miễn phí vận chuyển đối với đơn hàng trên 1 triệu
  • icon
    Yên Tâm mua sắm
    Hoàn tiền trong vòng 7 ngày...

Google Coral System-On-Modules - SOM Edge TPU ML Compute Accelerator, M.2-2230-A-E-S3 (A/E Key), Integrate The Edge TPU into Legacy and New Systems Using a M.2 Interface

  • Mã sản phẩm: B0844RJNR2
  • (7 nhận xét)
best choise
100% Hàng chính hãng
Chính sách Đổi trả trong vòng 14 ngày
Kiểm tra hàng trước khi thanh toán
Chưa có nhiều người mua - cẩn thận
  • Product Dimensions:2 x 2 x 1 inches
  • Item Weight:0.563 ounces
  • Manufacturer:Google Coral
  • ASIN:B0844RJNR2
  • Customer Reviews:4.5 out of 5 stars 6Reviews
  • Best Sellers Rank:#7,644 in Single Board Computers (Computers & Accessories)
  • Date First Available:January 2, 2020
2,070,000 vnđ
- +
Google Coral System-On-Modules - SOM Edge TPU ML Compute Accelerator, M.2-2230-A-E-S3 (A/E Key), Integrate The Edge TPU into Legacy and New Systems Using a M.2 Interface
Google Coral System-On-Modules - SOM Edge TPU ML Compute Accelerator, M.2-2230-A-E-S3 (A/E Key), Integrate The Edge TPU into Legacy and New Systems Using a M.2 Interface
2,070,000 vnđ
Chi tiết sản phẩm

Tính năng sản phẩm

• Connector: M.2 (A+E key)
• Google Edge TPU coprocessor
• 22 mm x 30 mm (M.2-2230-A-E-S3)
• Supports TensorFlow Lite
• Works with Debian Linux

Mô tả sản phẩm


Integrate the Edge TPU into legacy and new systems using an M.2 A+E key interface.

Performs high-speed ML inferencing

The on-board Edge TPU coprocessor is capable of performing 4 trillion operations (tera-operations) per second (TOPS), using 0.5 watts for each TOPS (2 TOPS per watt). For example, it can execute state-of-the-art mobile vision models such as MobileNet v2 at 400 FPS, in a power efficient manner. See more performance benchmarks.

Works with Debian Linux

Integrates with any Debian-based Linux system with a compatible card module slot.

Supports TensorFlow Lite

No need to build models from the ground up. TensorFlow Lite models can be compiled to run on the Edge TPU.

Supports AutoML Vision Edge

Easily build and deploy fast, high-accuracy custom image classification models to your device with AutoML Vision Edge.

Tech Specs:
ML acceleratorGoogle Edge TPU coprocessor
ConnectorM.2 (A+E key)
Dimensions22 mm x 30 mm (M.2-2230-A-E-S3)

 

Hỏi đáp
Nhận xét của khách hàng