Google Coral Dev Board Mini 2GB 4 x 1.5GHz
La Google Coral Dev Board Mini è una scheda di sviluppo compatta e potente, ideale per applicazioni di machine learning embedded. Integra il coprocessore Edge TPU per accelerare i modelli TensorFlow Lite, un SoC MediaTek quad-core, 2 GB di RAM, 8 GB di memoria eMMC e connettività wireless. Esegue Mendel Linux e supporta AutoML Vision Edge.
Disponibile
Nuovo e Originale
104.30 €
Consegna stimata il
5 Aprile
Reso e recesso entro
30 giorni (
dettagli)
Garanzia del prodotto:
24 mesi (
dettagli)
Dettagli sul prodotto
Google Coral Dev Board Mini: la potenza dell'Edge TPU a portata di mano
La Google Coral Dev Board Mini è una soluzione compatta e potente per lo sviluppo di applicazioni di machine learning embedded. Progettata per prototipare e distribuire rapidamente sistemi di inferenza ML direttamente sul dispositivo, questa scheda offre prestazioni elevate e flessibilità.
Coprocessore Edge TPU: accelerazione hardware per l'inferenza ML
Il cuore della Coral Dev Board Mini è il coprocessore Edge TPU, un ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) progettato da Google per accelerare i modelli TensorFlow Lite con un'efficienza energetica straordinaria. Con una capacità di elaborazione di 4 trilioni di operazioni al secondo (TOPS) e un consumo di soli 0,5 watt per TOPS, l'Edge TPU consente di eseguire modelli complessi in modo rapido ed efficiente.
Un sistema completo su una singola scheda
La Coral Dev Board Mini integra un SoC (System on a Chip) MediaTek 8167s quad-core Arm Cortex-A35, 2 GB di RAM LPDDR3 e 8 GB di memoria eMMC, offrendo un sistema completo e pronto all'uso. La scheda supporta inoltre la connettività wireless, consentendo di integrare facilmente la Coral Dev Board Mini in progetti IoT e applicazioni connesse.
Mendel Linux: un sistema operativo ottimizzato per l'Edge Computing
La Coral Dev Board Mini esegue Mendel, un derivato di Debian Linux ottimizzato per l'Edge Computing. Mendel offre un ambiente di sviluppo familiare e completo, consentendo di utilizzare i propri strumenti Linux preferiti per sviluppare e distribuire applicazioni di machine learning.
Supporto TensorFlow Lite e AutoML Vision Edge
La Coral Dev Board Mini supporta TensorFlow Lite, il framework di machine learning leggero di Google, consentendo di eseguire modelli pre-addestrati o di addestrare modelli personalizzati. Grazie al supporto per AutoML Vision Edge, è possibile creare e distribuire facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzati, veloci e ad alta precisione.
Principali vantaggi della Google Coral Dev Board Mini:
* Accelerazione hardware con il coprocessore Edge TPU
* Sistema completo con SoC, RAM e memoria integrati
* Supporto TensorFlow Lite e AutoML Vision Edge
* Sistema operativo Mendel Linux ottimizzato per l'Edge Computing
* Connettività wireless integrata
* Dimensioni compatte e facilità d'uso
Ideale per:
* Prototipazione rapida di applicazioni di machine learning embedded
* Sviluppo di sistemi di inferenza ML on-device
* Integrazione in progetti IoT e applicazioni connesse
* Realizzazione di soluzioni di visione artificiale e riconoscimento immagini
Ulteriori Informazioni
Coral Dev Board Mini è un computer a scheda singola che consente di prototipare e distribuire rapidamente un sistema embedded con inferenza ML sul dispositivo.
La scheda include il coprocessore Edge TPU, che è un piccolo ASIC progettato da Google che accelera i modelli TensorFlow Lite in modo efficiente dal punto di vista energetico. È in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (top), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt).
Fornisce un sistema completo: un computer a scheda singola con SoC + ML + connettività wireless, tutto sulla scheda che esegue un derivato di Debian Linux che chiamiamo Mendel, in modo da poter eseguire i tuoi strumenti Linux preferiti con questa scheda.
Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per essere eseguiti sul TPU Edge.
Supporta AutoML Vision Edge: crea e distribuisce facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzate veloci e ad alta precisione sul tuo dispositivo..MediaTek 8167s SoC (Quad-core Arm Cortex-A35).2 GB LPDDR3 e 8 GB di memoria eMMC
