Susisiekite +370 670 95555 arba info@varle.lt

Patikusios Prekės

varle.lt Pagalba

Krepšelis Tuščias Prekių Krepšelis

Krepšelis tuščias

Turite Varlės paskyrą?

Prisijunkite, kad pamatytumėte krepšelio turinį

Prisijungti

Aprašymas
Klausk apie prekę
Atsiliepimai (1)

Google Coral USB Accelerator, Edge TPU ML, ARM Cortex M0+

5.0/5 (9)
Varlė kodas 24922002
Liko tik: 5+ vnt.

Pardavėjas Varle.lt

4.5

Google Coral USB Accelerator, Edge TPU ML, ARM Cortex M0+

5.0/5 (9)
Varlė kodas 24922002
Liko tik: 5+ vnt.

Pardavėjas Varle.lt

4.5

117.³⁹ €

120.⁹⁹ € -3 %

11.74 € x 10 mėn.

3.26 € x 36 mėn.

Paskolos suma: €117.39, terminas: 36 mėn., mėnesio įmoka: €3.26, bendra suma: €133.77, palūkanų norma: 0%, bendroji vartojimo kredito kainos metinė norma (BVKKMN): 10.41%, sutarties mokestis: €16.38. Skaičiavimai yra tik informacinio pobūdžio ir kiekvieno kliento situacija vertinama individualiai. Paskolos suteikimo paslaugą naudojant „Klix“ suteikia AS „Citadele Banka“ Lietuvos filialas arba UAB „Finansų bitė“.

Pasirinkite kiekį

Į krepšelį 117.³⁹ €

Turite klausimų apie prekę? Padėsime!

117.³⁹ €

11. ⁷⁴ €/mėn x 10

Į krepšelį

Atsiimkite parduotuvėje 0 €

Vilniuje, Ukmergės g. 241birželio 19 d. 0 €
Kituose miestuosebirželio 22 d. 0 €

Atsiimkite paštomatuose nuo 0.⁹⁹ €

SmartPosti paštomate birželio 22 d. 0.⁹⁹ €
Venipak paštomate birželio 22 d. 1.⁷⁹ €
LP Express paštomate birželio 22 d. 1.⁹⁹ €
Omniva paštomate birželio 22 d. 1.⁹⁹ €
DPD paštomate birželio 22 d. 1.⁹⁹ €

Pristatymas į namus nuo 3.⁹⁰ €

LP Express kurjeriu birželio 22 d. 3.⁹⁰ €
DPD kurjeriu birželio 22 d. 3.⁹⁰ €

*Užsakymo terminai yra preliminarūs

117.³⁹ €

120.⁹⁹ € -3 %

11.74 € x 10 mėn.

3.26 € x 36 mėn.

Pasirinkite kiekį

Į krepšelį 117.³⁹ €

Turite klausimų apie prekę? Padėsime!

Gauk birželio 19 d. Visi pristatymo būdai

Aprašymas

Coral USB Accelerator suteikia galingas ML galimybes Linux, Windows ir macOS per USB 3.0 prievadą. Modulyje yra ARM Cortex M0+ procesorius ir specialus TPU Edge lustas (ASIC), kurį sukūrė Google. Naudodamiesi juo, galite sukurti, pavyzdžiui, šiuolaikinius vaizdo modelius, tokius kaip MobileNet v2, 100 kadrų per sekundę greičiu, sunaudodami mažai energijos. Bendradarbiauja su įrenginiais, pagrįstais Linux, pavyzdžiui, su Raspberry Pi.

Pagrindinės savybės:

Google Edge TPU ML greitintuvo koprocesorius
C tipo USB 3.0 lizdas
Palaiko Linux Debian paskirstymus, taip pat Windows ir MacOS pagrindinio kompiuterio procesoriaus dėka
Modeliai sukurti naudojant TensorFlow
Pilnas MobileNet ir Inception palaikymas, taip pat galima naudoti išorines architektūras
Suderinamas su Google Cloud
Vietinė programa - ML paleidimas TPU Edge, kurį sukūrė Google

Specifikacijos:

Greitintuvas: Edge TPU ML - suteikia aukštos kokybės ML TensorFlow Lite modeliams
Procesorius: ARM Cortex M0+ 32-bit:

Laikrodis: iki 32 MHz
Flash atmintis su ECC: 16 kB
RAM: 2 kB

Jungtys:

USB 3.1 ir SuperSpeed laidas, 5 GB/s perdavimo sparta
C tipo USB laidas - USB A įtrauktas

Matmenys: 65 x 30 m

Nuorodos:
Manualas

Pastebėjote klaidą prekės aprašyme ar nuotraukų galerijoje? Praneškite mums.

Skaityti daugiau

Skaityti mažiau

ChatGPT

Dirbtinio intelekto nuomonė

4 2026-03-15

Šis įrenginys yra puikus pasirinkimas tiems, kurie nori padidinti savo Raspberry Pi našumą dirbant su dirbtinio intelekto projektais. Jis suteikia galimybę greitai ir efektyviai apdoroti duomenis, todėl yra idealus sprendimas mašininio mokymosi užduotims. Be to, jis yra lengvai prijungiamas ir nereikalauja sudėtingo diegimo proceso, todėl net pradedantieji vartotojai gali greitai pradėti naudotis jo teikiamais privalumais. Tačiau verta paminėti, kad šis įrenginys gali būti nesuderinamas su kai kuriais senesniais Raspberry Pi modeliais, todėl prieš įsigyjant svarbu patikrinti suderinamumą.

Pliusai: Padidina našumą dirbant su dirbtinio intelekto projektais Lengvai prijungiamas ir nereikalauja sudėtingo diegimo Efektyvus duomenų apdorojimas

Minusai: Gali būti nesuderinamas su kai kuriais senesniais Raspberry Pi modeliais

Specifikacija

Gamintojas Google
Modelis

GOOGLE CORAL USB
Svoris 0.094
Modelio pavadinimas

AN-16911

* Anksčiau taikyta Varle.lt kaina

Šią prekę rasite filtruose

Gamintojas Google
Spalva Rožinė

Atsiliepimai (1)

Skaiste G.

5 2023-07-04

Dovanojau vyrui, nieko nesuprantu apie šią prekę, bet jis džiaugėsi, sakė gera, pasiteisino, sėkmingai naudoja pagal paskirtį.

✔️ Įsigijo šią prekę

Atsiliepimų politika

Dažniausiai užduodami klausimai

1. Kokias operacines sistemas palaiko šis USB pagreitintuvas?

Google Coral USB Accelerator veikia su Linux, Windows ir macOS sistemomis. Įrenginio suderinamumas pasiekiamas per USB 3.0 prievadą, o Linux aplinkoje jis ypač efektyviai integruojasi su vienapločiais kompiuteriais. Tai leidžia greitai diegti mašininio mokymosi sprendimus įvairiuose kompiuteriuose ir mikrokontroleriuose.

2. Kaip naudoti šį įrenginį su Raspberry Pi?

Prijunkite Coral USB Accelerator prie Raspberry Pi USB 3.0 prievado. Šis papildomas įrenginys suteikia vienapločiam kompiuteriui didelį našumą vykdant neuroninius tinklus. Integracija leidžia kurti pažangius vaizdo apdorojimo projektus, pavyzdžiui, realiuoju laiku veikiančius objektų atpažinimo modelius.

3. Kokius mašininio mokymosi modelius gali vykdyti šis TPU?

Įrenginys efektyviai vykdo TensorFlow Lite modelius, tokius kaip MobileNet ar Inception. Google sukurtas Edge TPU lustas specialiai optimizuotas greitai apdoroti iš anksto apmokytus modelius. Tai puikus sprendimas dirbtiniam intelektui įdiegti įvairiuose įtaisuose be didelės energijos sąnaudos.

4. Koks yra įrenginio duomenų perdavimo greitis?

Perdavimo sparta siekia iki 5 GB/s naudojant USB 3.1 SuperSpeed jungtį. Didelis srautas užtikrina, kad duomenys tarp pagrindinio kompiuterio ir greitintuvo judės be vėlavimų. Aukštas pralaidumas yra būtinas norint pasiekti didelį greitį apdorojant vaizdo arba audio srautus.

5. Ar šis įrenginys tinka vaizdo srautų analizei?

Taip, jis puikiai tinka vaizdo analizei, pavyzdžiui, gali apdoroti iki 100 kadrų per sekundę. Specializuotas procesorius leidžia efektyviai vykdyti sudėtingus skaičiavimus, reikalingus vaizdo atpažinimui. Toks sprendimas yra idealus norint sukurti pažangias stebėjimo arba automatinės analizės sistemas.