{"id":29225,"date":"2022-10-14T13:09:33","date_gmt":"2022-10-14T11:09:33","guid":{"rendered":"https:\/\/pi3g.com\/?page_id=29225"},"modified":"2023-10-31T13:41:38","modified_gmt":"2023-10-31T12:41:38","slug":"asus-ai-accelerator-pcie-card","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/pi3g.com\/de\/products\/machine-learning\/google-coral\/asus-ai-accelerator-pcie-card\/","title":{"rendered":"ASUS AI Accelerator PCIe-Karte"},"content":{"rendered":"

\n\t\t\n\t\tASUS AI Accelerator PCIe-Karte\n\t\t<\/a>\n\t<\/h1>\n

\n\t\t\n\t\tDie ASUS AI Accelerator PCIe Card ist die erste PCI Express\u00ae Erweiterungskarte mit mehreren Coral Edge TPUs f\u00fcr AI Inferencing am Rande.\n\t\t<\/a>\n\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\"aalwr7ezgbvwtsxg_setting_xxx_0_90_end_500\"\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t

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F\u00fcr hochleistungsf\u00e4hige Inferencing-Anwendungen im Edge-Bereich bietet ASUS mit dieser PCIe-Gen3-KI-Beschleunigerkarte eine L\u00f6sung, die auf den Google\u00ae Coral Edge TPU-Prozessoren basiert. <\/p>\n\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tKaufen Sie bei unseren Wiederverk\u00e4ufern\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tKaufen bei buyzero.de (pi3g official shop)\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\tVolumenanfrage\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tTechnische Daten\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tN\u00fctzliche Links & Dokumentation\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tInformationen f\u00fcr Wiederverk\u00e4ufer\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tPresseinformationen und -mittel\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\tTechnische Daten\n\t\t\t\t\t\t\t

F\u00fcr hochleistungsf\u00e4hige Inferencing-Anwendungen im Edge-Bereich bietet ASUS mit dieser PCIe-Gen3-KI-Beschleunigerkarte eine L\u00f6sung, die auf den Google\u00ae Coral Edge TPU-Prozessoren basiert. <\/p>\n

Das CRL-G18U-P3DF verf\u00fcgt \u00fcber 8 Google\u00ae Coral Edge TPU M.2-Module f\u00fcr eine Gesamtleistung von 32 TOPS bei einem Spitzenstromverbrauch von 36 W. <\/p>\n

Die Coral TPUs unterst\u00fctzen das TensorFlow Lite Framework f\u00fcr maschinelles Lernen. Jede Coral TPU bietet bis zu 4 TOPS. Dank der Pipelining-Funktion der Coral-Plattform k\u00f6nnen Sie verschiedene Segmente desselben Modells auf verschiedenen Edge TPUs ausf\u00fchren. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie komplexere Modelle effizient ausf\u00fchren und die Ausf\u00fchrung noch weiter beschleunigen. <\/p>\n

Oder verwenden Sie dieses Ger\u00e4t einfach in einem Desktop-Computer Ihrer Wahl, um ML-Inferencing auf mehreren separaten Videostr\u00f6men durchzuf\u00fchren. <\/p>\n

Die beiden Turbol\u00fcfter optimieren die W\u00e4rmeableitung f\u00fcr die Coral TPUs, so dass Ihre Machine-Learning-Modelle reibungslos laufen, ohne dass es zu thermischen Problemen aufgrund von \u00dcberhitzung kommt. <\/p>\n

Zu den Anwendungsbereichen geh\u00f6ren die Fertigung (Defekterkennung, \u00dcberwachung von Versorgungseinrichtungen, Sicherheit), der Einzelhandel (automatisierte Kassen in Gesch\u00e4ften, Analyse der Personendichte, intelligente Beschilderung), das Verkehrswesen (Verkehrsmanagement, Flottenmanagement, Parken) und die \u00dcberwachung (Eindringlinge, virtuelle Z\u00e4une, Sicherheit). <\/p>\n

Als Betriebssysteme werden Ubuntu 18.04, Debian 10 und Windows unterst\u00fctzt. <\/p>\n

Hinweis: Diese PCIe-Erweiterungskarte ben\u00f6tigt einen PCI Express 3.0 x 16 Erweiterungssteckplatz. Die physischen Abmessungen der Karte (42,1 mm H\u00f6he) beanspruchen zwei PCIe-Steckpl\u00e4tze.<\/p>\n

 <\/p>\n\n\u00a0- 8x Coral Edge TPU\n - 32 TOPS bei 36 W Leistungsaufnahme\n

 <\/p>\n\n- H\u00f6he 126,3 mm x Breite 186,3 mm x Tiefe 42,1 mm\n - Gewicht: 516 g\n

 <\/p>\n\n- PCI Express 3.0 x 16 Erweiterungssteckplatz\n- Formfaktor: volle H\u00f6he, halbe L\u00e4nge, doppelte Steckplatzbreite\n- Beansprucht zwei PCIe-Steckpl\u00e4tze\n

 <\/p>\n\n- Optimiertes thermisches Design mit zwei Turbofans\n- Betriebsumgebungstemperatur 0\u00b0-55\u00b0 C\n\t\t\t\tN\u00fctzliche Links & Dokumentation\n\t\t\t\t\t\t\t

TBD<\/h3>\n

Dokumentation<\/h3>\n