G313-06329-00

Coral
212-G313-06329-00
G313-06329-00

Mfr.:

Paglalarawan:
Accelerator Cards CORAL ACCELERATOR MODULE//G950-06809-01

May Stock: 4,382

Stock:
4,382 Maaaring Ipadala Agad
Lead-Time ng Pabrika:
3 (na) Linggo Tinatayang oras ng paggawa sa pabrika para sa mga bilang na mas marami kaysa ipinakita.
Minimum: 1   Mga Multiple: 1
Presyo ng Unit:
₱-.--
Ext. Presyo:
₱-.--
Est. Taripa:
LIBRENG Ipapadala ang Produktong Ito

Presyo (PHP)

Dami Presyo ng Unit
Ext. Presyo
₱2,491.10 ₱2,491.10
₱2,284.62 ₱22,846.20
₱2,196.46 ₱54,911.50
₱2,123.38 ₱106,169.00
₱2,080.46 ₱208,046.00
Buo Reel (Mag-order sa multiple ng 1000)
₱1,768.42 ₱1,768,420.00

Katangian ng Produkto Value ng Attribute Pumili ng Attribute
Coral
Kategorya ng Produkto: Mga Accelerator Card
RoHS:  
15 mm x 10 mm x 1.5 mm
Edge TPU
PCIe, USB
3.1 V to 3.63 V
- 20 C
+ 70 C
15 mm x 10 mm x 1.5 mm
Brand: Coral
Frequency: 500 MHz
Maselan sa Moisture: Yes
Packaging: Reel
Packaging: Cut Tape
Uri ng Produkto: Accelerator Cards
Dami ng Pack ng Pabrika: 1000
Subcategory: Embedded Solutions
Mga Alias ng # ng Piyesa : 90AN01G0-B0XAY0
Nahanap na mga produkto:
Para maipakita ang mga katulad na produkto, pumili ng kahit na isang checkbox man lang
Pumili ng kahit isang checkbox sa itaas para magpakita ng katulad na produkto sa kategoryang ito.
Mga Piniling Attribute: 0

CNHTS:
8542391090
CAHTS:
8542310000
USHTS:
8542310030
ECCN:
3A991.a.2

TPU Edge SMT Accelerator Module

Coral TPU Edge Surface-Mount Accelerator Module is a multi-chip module (MCM) designed to perform high-speed inferencing for machine learning (ML) models. The Coral TPU module includes the Edge TPU ML accelerator with integrated power control, which can be connected over a PCIe Gen2 x1 or USB2 interface. The Edge TPU is a small ASIC design that accelerates TensorFlow Lite models in a power-efficient manner. The module can perform 4 trillion operations per second (4 TOPS), using 2W of power (2 TOPS per watt). For example, one Edge TPU can execute state-of-the-art mobile vision models such as MobileNet v2 at almost 400 frames per second. This on-device ML processing reduces latency, increases data privacy, and removes the need for a constant internet connection.