ASUS Tinker Edge T Single Board Computer (Einplatinencomputer, Mainboard, Google TPU, NXP i.MX 8M Prozessor, Machine Learning)
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Beschreibung
Kaufland
ASUS Tinker Edge T. Prozessorhersteller: NXP, Prozessor: i.MX 8M. RAM-Speicher maximal: 1 GB, Interner Speichertyp: LPDDR4-SDRAM, Speicherkanaele: Zweikanalig. USB-Version: 2.0/3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1), WLAN-Standards: 802.11a, 802.11b, 802.11g, Wi-Fi 4 (802.11n), Wi-Fi 5 (802.11ac), Ethernet Schnittstellen Typ: Gigabit Ethernet. Eingebautes Grafikkartenmodell: Vivante GC7000 Lite. DC input Spannung: 12 - 19 V KI-Beschleuniger (Edge TPU) Das Tinker Edge T ist ein Einplatinencomputer (SBC), der speziell fuer KI-Anwendungen entwickelt wurde. Es verfuegt ueber die Google Edge TPU, einen Beschleuniger fuer maschinelles Lernen (ML), der die Verarbeitungseffizienz steigert, den Stromverbrauch senkt und die Entwicklung von vernetzten Geraeten und intelligenten Anwendungen erleichtert. Mit diesem integrierten ML-Beschleuniger ist das Tinker Edge T in der Lage, vier Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) durchzufuehren und dabei nur 0,5 Watt pro Recheneinheit zu verbrauchen. Es ist auch fuer TensorFlow Lite Modelle optimiert, so dass es einf
ASUS Tinker Edge T. Prozessorhersteller: NXP, Prozessor: i.MX 8M. RAM-Speicher maximal: 1 GB, Interner Speichertyp: LPDDR4-SDRAM, Speicherkanaele: Zweikanalig. USB-Version: 2.0/3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1), WLAN-Standards: 802.11a, 802.11b, 802.11g, Wi-Fi 4 (802.11n), Wi-Fi 5 (802.11ac), Ethernet Schnittstellen Typ: Gigabit Ethernet. Eingebautes Grafikkartenmodell: Vivante GC7000 Lite. DC input Spannung: 12 - 19 V KI-Beschleuniger (Edge TPU) Das Tinker Edge T ist ein Einplatinencomputer (SBC), der speziell fuer KI-Anwendungen entwickelt wurde. Es verfuegt ueber die Google Edge TPU, einen Beschleuniger fuer maschinelles Lernen (ML), der die Verarbeitungseffizienz steigert, den Stromverbrauch senkt und die Entwicklung von vernetzten Geraeten und intelligenten Anwendungen erleichtert. Mit diesem integrierten ML-Beschleuniger ist das Tinker Edge T in der Lage, vier Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) durchzufuehren und dabei nur 0,5 Watt pro Recheneinheit zu verbrauchen. Es ist auch fuer TensorFlow Lite Modelle optimiert, so dass es einf
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