GOOGLE CORAL SYSTEM-ON-MODULE (SOM) 1GB

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GOOGLE CORAL SYSTEM-ON-MODULE (SOM) 1GB
Das Google Coral System-on-Module (SoM) 1GB ist ein komplett integriertes Systemmodul für hardwarebeschleunigte Machine Learning Anwendungen, bestehend aus Cpu, Gpu, Edge Tpu, Wi-Fi, Bluetooth, und Speicher in nur 40mm x 48mm Größe. Dieses Modul kann einfach in Ihre eigene Hardware (und Anwendung) eindesigned werden. Es ist beispielsweise der Kern des Coral Dev Boards (in der 4GB Variante). Ihre Vorteile: - Das Design eines passenden Trägerboards für Ihre machine learning Anwendung ist deutlich kosteneffektiver, und schneller. - Sie erhalten eine aufeinander abgestimmte Hardwareplattform mit guter Softwareunterstützung. - Durch die drei Speichervarianten können Sie die für Ihre Anwendung passendste wählen - Ihren Kunden Optionen anbieten, oder Kosten optimieren Coral Som: Das Google Coral SoM 1GB enthält neben der EdgeTPU die wichtigsten Komponenten eines embedded-PC: - NXP i.MX 8M SoC (Cpu + Gpu) - Google Edge TPU ML accelerator - Crypto-Koprozessor - Wi-Fi + Bluetooth - 8 GB eMMC - 1 GB Lpddr4 - USB 3.0 Schnittstelle - Gigabit Ethernet Schnittstelle - Hdmi und Mipi-Dsi - Mipi-Csi-2 - bis zu 95 x Gpio (inklusive Spi, I2C, Pwm, Uart, SAI und Sdio) Sie können im Prototyping-Stadium Ihre Anwendung mit Hilfe des 4GB Coral Development Boards umsetzen, das auf diesem SoM Modul basiert - und anschließend einfach ein eigenes Hardware-Design realisieren, das für Ihre Anwendung optimiert ist. Die Edge Tpu: Mit der Edge TPU können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! (Und entsprechend der Befolgung der relevanten Gesetze, beispielsweise der Datenschutz-Grundverordnung (Dsgvo), auf Englisch Gdpr genannt) Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (Ai) und maschinelles Lernen (Ml) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor [...]

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