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Google Coral Dev Board Mini - Microcomputador (SBC) de prototipagem para Machine Learning

Pequeno SBC de prototipagem para ML com capacidade de inferência de alto desempenho, até 4 TOPS, consumindo cerca de 0,5 W por TOPS. Suporta TensorFlow Lite e funciona com um sistema operativo baseado em Debian. Ideal para protótipos de visão e ML no edge, permite ligação USB-C, HDMI, conectividade sem fios Wi-Fi 5 e Bluetooth 5.0, 2 GB de RAM e 8 GB de eMMC. Dimensões compactas (64 x 48 x 14,6 mm) facilitando projetos incorporados de ML.
REF 095-0877
En Stock (1 unidad) Entrega entre 1 a 5 dias úteis
Microcomputador (SBC) de prototipagem para Machine Learning Microcomputador (SBC) de prototipagem para Machine Learning Microcomputador (SBC) de prototipagem para Machine Learning
€ 124,86 /und
IVA Incluido a la Tasa de 23%
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O Coral Dev Board Mini é um computador de placa única (SBC) que fornece inferência rápida de aprendizagem de máquina (ML - Machine Learning) num formato pequeno. Esta placa foi projetada principalmente como um dispositivo de avaliação para o Modulo Acelerador (módulo SMD que fornece o Edge Tensor Processing Unit), mas também é um sistema incorporado, totalmente funcional, que pode ser usado em vários projetos de ML.

● Executa inferência de ML de alta velocidade:
O coprocessador Edge TPU integrado é capaz de realizar 4 TOPS (Tera Operações Por Segundo) usando apenas 0.5 watts por cada TOPS (2 TOPS por watt). Ele pode executar, por exemplo, modelos de visão móvel de última geração, como o MobileNet v2, a quase 400 FPS, com elevada economia de energia.

● Oferece um sistema completo:
Um computador de placa única com conectividade SoC + ML + wireless, com um sistema operativo derivado do Debian Linux (Mendel), capaz de executar as suas ferramentas Linux favoritas.

● Suporta TensorFlow Lite:
Não há necessidade de construir modelos do zero. Os modelos do TensorFlow Lite podem ser compilados para serem executados na Edge TPU.

Especificações técnicas
◾ MediaTek 8167s SoC
    - CPU: Quad-core Arm Cortex-A35 (até 1.5 GHz, 64-bit ARMv8-A)
    - GPU: IMG PowerVR GE8300 (suporta Vulkan 1.0)
    - Descodificador HEVC & MPEG4 1080p/60fps
◾ Acelerador de ML:
    - Coprocessador: Google Edge TPU
    - Desempenho: 4 TOPS (int8); 2 TOPS por watt
    - Ligado ao SoC através de interface USB 2.0
◾ Memória
    - RAM: 2 GB LPDDR3
    - Flash: 8 GB eMMC
◾ Wireless:
    - Wi-Fi 5 (802.11a/b/g/n/ac);
    - Bluetooth 5.0
◾ Áudio/vídeo:
    - Conector de áudio de 3,5 mm;
    - microfone digital PDM;
    - Terminal de altifalante de 2 pinos de 2,54 mm;
    - micro HDMI (1.4);
    - Conector FFC de 24 pinos para câmara MIPI-CSI2 (4 pistas);
    - Conector FFC de 24 pinos para exibição MIPI-DSI (4 pistas)
◾ Entrada/saída:
    - Cabeçalho GPIO de 40 pinos;
    - USB-C (USB 2.0) com OTG
    - USB-C para alimentação
◾ GPIOs incluem:
    - I2C
    - UART
    - PWM
    - SPI
◾ Botões:
    - Botão Power
    - Botão programável
◾ Compatibilidade de software:
    - Mendel Linux (derivado Debian Linux)
    - Suporta modelos TensorFlow Lite para correr no Edge TPU
    - Suporta AutoML Vision Edge
◾ Tensão de alimentação: 5V
◾ Tensão dos GPIOs: 3.3V
◾ Corrente máx. por pino GPIO: 16mA
◾ Temperatura de funcionamento: 0 a 50℃
◾ Dimensões: 64 x 48 x 14.6 mm


Notas:
    - Requer fonte de alimentação USB-C de 5 V / 2 A.
    - Vem com o Mendel Linux pré-instalado na memória eMMC.
    - Inclui todo o software necessário para executar os modelos do TensorFlow Lite no Edge TPU.
    - Supporta "root of trust" com o cryptochip A71CH
▶ Get started with the Dev Board Mini
▶ Datasheet (no site da Coral.ai)