AAEON - UP AI Core XM 2280, Kühlkörper mit Lüfter

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Produktbeschreibung

AAEON - UP AI Core XM 2280, Kühlkörper mit Lüfter

UP AI CORE X ist eine komplette Produktlinie an Neural-Network-Beschleunigereinheiten für Edge-Geräte. Egal ob die von Ihnen erstellte Automatisierung dazu dient, Artikel in einem Einkaufswagen zu identifizieren und zu bewerten, das Sicherheitspersonal des Flughafens auf unbeaufsichtigtes Gepäck aufmerksam zu machen oder Verkehrsstaus vor einem autonomen Fahrzeug zu überwachen - mit AI CORE X können Sie die Echtzeit-Rechenleistung die Sie brauchen, direkt dort integrieren wo Sie sie brauchen.

Cloud Computing eignet sich für viele Dinge, nicht jedoch für Echtzeit-Edge-Anwendungen mit strengen Latenz-, Bandbreiten-, Sicherheits- und Zuverlässigkeitsbeschränkungen. Manchmal besteht die einzige Lösung darin, die Datenverarbeitung zusammen mit der Datenerfassung unterzubringen. Das bedeutet Cloud Computing ist nicht möglich. Zum Glück gibt es eine anderen Möglichkeit. Mit bis zu vier Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) und einer Neural Compute Engine, die bis zu einen TOPS liefern kann, mit nur wenigen Watt Bedarf, ist AI CORE X perfekt für die schweren Aufgaben in jeder Edge-Anwendung geeignet.

Der AI CORE X basiert auf dem kürzlich vorgestellten Intel(R) Movidius(TM) Myriad(TM) X, einer Vision Processing Unit (VPU) der dritten Generation, die als erste ihrer Klasse eine Neural Compute Engine enthält - einen dedizierten Hardwarebeschleuniger für neuronale Netzwerke, trainierbar mit branchenüblichen Tools.

AI CORE X ist in verschiedenen Formfaktoren erhältlich. Sie haben die Wahl zwischen MiniCard/mPCIe, M.2 2230, M.2 2242 oder M.2 2280.

Es ist kompatibel mit UP Squared Boards und allen SBCs mit einer miniPCIe-Schnittstelle.

Technische Daten

  • Modell: UP AI Core XM 2280
  • VPU: Intel Movidius Myriad X 2485
  • Menge an VPU: 2
  • Formfaktor: M.2 2280 B+M Key
  • Abmessungen: 22 x 80 mm
  • Unterstützte Frameworks: Caffe, TensorFlow
  • Speicher: 4 GB LPDDR4
  • Kühlung: Kühlkörper mit aktivem Lüfter
  • Systemanforderungen: x86_64 Computer mit Ubuntu 16.04, 1 GB Arbeitsspeicher, 4 GB freier Speicher, freier Erweiterungssteckplatz
  • Softwaretool: NCS SDK, OpenVINO-Toolkit

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