{"id":29289,"date":"2022-10-24T11:41:17","date_gmt":"2022-10-24T09:41:17","guid":{"rendered":"https:\/\/pi3g.com\/?page_id=29289"},"modified":"2024-03-09T12:01:57","modified_gmt":"2024-03-09T11:01:57","slug":"coral-accelerator-module","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/pi3g.com\/de\/products\/machine-learning\/google-coral\/coral-accelerator-module\/","title":{"rendered":"Korallenbeschleuniger-Modul"},"content":{"rendered":"

\n\t\tKorallenbeschleuniger-Modul\n\t<\/h1>\n

\n\t\tEin l\u00f6tbares Multi-Chip-Modul mit der Edge TPU\n\t<\/h3>\n\t\t

<\/h3>\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\"Beschleunigungsmodul\"\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t

<\/a><\/h2>\t\t\n\t\t\t

Das Accelerator Module ist ein oberfl\u00e4chenmontiertes Modul, das die Edge TPU und seine eigene Stromversorgungssteuerung enth\u00e4lt. Es bietet beschleunigtes Inferencing f\u00fcr TensorFlow Lite Modelle auf Ihrer kundenspezifischen PCB Hardware.<\/p>\n

Die Edge TPU ist in der Lage, 4 Billionen Operationen pro Sekunde (4 TOPS) auszuf\u00fchren und verbraucht dabei 2 Watt Strom - das sind 2 TOPS pro Watt. So kann sie beispielsweise hochmoderne mobile Bildverarbeitungsmodelle wie MobileNet v2 mit fast 400 Bildern pro Sekunde ausf\u00fchren, und das auf stromsparende Weise.<\/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\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 -materialien (kostenlose Proben!)\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\tTechnische Daten\n\t\t\t\t\t\t\t

Technische Daten<\/h3>\n

Das Coral Accelerator Module ist ein Beschleunigungsmodul f\u00fcr maschinelles Lernen, das f\u00fcr Inferencing verwendet wird und f\u00fcr Bildverarbeitungsanwendungen optimiert ist. Es bietet ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verh\u00e4ltnis f\u00fcr den Einstiegsmarkt in die Bildverarbeitung und wird in Massenproduktion hergestellt.<\/p>\n

Leistung<\/strong>: 4 TOPS Spitzenleistung (int8), 2 TOPS pro Watt (2 W Spitzenleistungsaufnahme)<\/p>\n

Eine EdgeTPU kann z. B. MobileNet v2 mit fast 400 Bildern pro Sekunde ausf\u00fchren.<\/p>\n

Betriebstemperatur<\/strong>-40 bis +85\u00b0C (empfohlen: -20\u00b0C - 70\u00b0C)<\/p>\n

Abmessungen<\/strong>: 15,0 x 10,0 x 1,5 mm<\/p>\n

Gewicht<\/strong>: 0.67g<\/p>\n

Chipsatz<\/strong>: Google Edge TPU und PMIC<\/p>\n

Montage<\/strong> Typ<\/strong>: SMT (Oberfl\u00e4chenmontage), 120-Pin LGA<\/p>\n

Informationen zur Rolle<\/strong>: 1000 St\u00fcck pro Rolle. Ungef\u00e4hres Gewicht: 1,09 kg<\/p>\n

MSL-Einstufung:<\/strong> MSL 3 (JEDEC-Norm J-STD-020). Band und Spule m\u00fcssen mit der mitgelieferten feuchtigkeitsgesch\u00fctzten Plastikt\u00fcte versiegelt werden.<\/p>\n\n\n

Schnittstelle<\/strong>: PCIe Gen 2 oder USB 2.0. USB 3.0 auf Anfrage erh\u00e4ltlich (erfordert spezielle Design\u00fcberlegungen)<\/p>\n

Spannungsversorgung (VIN)<\/strong>: 3,1 V - 3,63 V (typisch: 3,3 V). Die durchschnittliche Stromaufnahme liegt typischerweise unter 500 mA, kann aber w\u00e4hrend der Inferenz bis zu 3 A erreichen.<\/p>\n

Hinweis: Die digitale E\/A-Stromversorgung des PMIC kann mit mindestens 1,7 V, typischerweise 1,8 V, versorgt werden.<\/p>\n

Ausf\u00fchrlichere Informationen zu Stromtransienten finden Sie in den Datenbl\u00e4ttern.<\/p>\n

Software-Unterst\u00fctzung<\/strong>: Ben\u00f6tigt 64-Bit-Versionen von Debian 10 oder Ubuntu 16.04 oder neuer, x86-64 oder ARMv8 Systemarchitekturen. Unterst\u00fctzt auch Windows 10 64-Bit auf x86-64. Erfordert die Edge TPU-Laufzeitumgebung und den Coral PCIe-Treiber.<\/p>\n

RoHS-konform<\/strong>: ja<\/p>\n

Verf\u00fcgbarkeit<\/strong>: Australien, Europ\u00e4ische Union (au\u00dfer Tschechische Republik), Ghana, Hongkong, Indien, Indonesien, Israel, Japan, Kenia, Malaysia, Neuseeland, Oman, Philippinen, Singapur, S\u00fcdkorea, Taiwan, Thailand, Vereinigte Staaten, Vietnam<\/p>\n

Hinweis: Dies ist ein Modul, das Sie in Ihre eigenen Leiterplattenentw\u00fcrfe einbauen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Um die Leistung zu steigern, k\u00f6nnen Sie mehrere Coral-Beschleunigermodule parallel oder seriell einsetzen (je nach ML-Modell).<\/p>\n

Wir beraten Sie und unterst\u00fctzen Sie mit Hardware- und Software-Engineering-Dienstleistungen, wenn dies erforderlich ist.<\/a>.<\/p>\n

Google-Teilenummer<\/strong>: G313-06329-00<\/p>\n

Asus-Teilenummer<\/strong>: 90AN01G0-B0XAY0<\/p>\n

Datenblatt & Benchmarks<\/h3>\n