System-On-Chip Coral G313-06329-00, CPU, LGA 120 Pin
- Codice RS:
- 215-4732P
- Codice costruttore:
- G313-06329-00
- Costruttore:
- Coral
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Unità | Per unità |
|---|---|
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*prezzo indicativo
- Codice RS:
- 215-4732P
- Codice costruttore:
- G313-06329-00
- Costruttore:
- Coral
Specifiche
Documentazione Tecnica
Normative
Dettagli prodotto
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Seleziona tutto | Attributo | Valore |
|---|---|---|
| Marchio | Coral | |
| Processore | Microprocessore | |
| Tipo di montaggio | Montaggio superficiale | |
| Tipo di package | LGA | |
| Numero pin | 120 | |
| Dimensioni | 15.0 x 10.0 x 1.5mm | |
| Altezza | 1.5mm | |
| Lunghezza | 15mm | |
| Tensione di alimentazione operativa massima | 3,63 V | |
| Massima temperatura operativa | 70 °C | |
| Tensione di alimentazione operativa minima | 3,1 V | |
| Minima temperatura operativa | -20 °C | |
| Larghezza | 10mm | |
| Seleziona tutto | ||
|---|---|---|
Marchio Coral | ||
Processore Microprocessore | ||
Tipo di montaggio Montaggio superficiale | ||
Tipo di package LGA | ||
Numero pin 120 | ||
Dimensioni 15.0 x 10.0 x 1.5mm | ||
Altezza 1.5mm | ||
Lunghezza 15mm | ||
Tensione di alimentazione operativa massima 3,63 V | ||
Massima temperatura operativa 70 °C | ||
Tensione di alimentazione operativa minima 3,1 V | ||
Minima temperatura operativa -20 °C | ||
Larghezza 10mm | ||
- Paese di origine:
- JP
Il Coral Accelerator Module è un modulo multi-chip (MCM) progettato per eseguire inferenze ad alta velocità per modelli di apprendimento automatico (ML). Include l'acceleratore Edge TPU ML con controllo dell'alimentazione integrato e può essere collegato tramite un'interfaccia PCIe Gen2 x1 o USB2.
Edge TPU è un piccolo ASIC progettato da Google che accelera i modelli TensorFlow Lite in modo efficiente dal punto di vista energetico: è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni al secondo (4 TOPS), utilizzando 2 watt di potenza, ovvero 2 TOPS per watt. Ad esempio, una Edge TPU può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come MobileNet v2 a quasi 400 fotogrammi al secondo. Questa elaborazione ML sul dispositivo riduce la latenza, aumenta la privacy dei dati e elimina la necessità di una connessione Internet costante.
Edge TPU è un piccolo ASIC progettato da Google che accelera i modelli TensorFlow Lite in modo efficiente dal punto di vista energetico: è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni al secondo (4 TOPS), utilizzando 2 watt di potenza, ovvero 2 TOPS per watt. Ad esempio, una Edge TPU può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come MobileNet v2 a quasi 400 fotogrammi al secondo. Questa elaborazione ML sul dispositivo riduce la latenza, aumenta la privacy dei dati e elimina la necessità di una connessione Internet costante.
Caratteristiche principali
- Acceleratore Google Edge TPU
- MLGestione
- integrata
- dell'
- alimentazioneInterfaccia
- PCle
- Gen2 x1 o USB 2,
- 0Modulo
- montato su superficie
- (LGA)Dimensioni
- : 15,0 x 10,0 x 1,5 mmPeso
- : 0,67
- gTemperatura
- di funzionamento
- : da -40 a
- +85°CConforme a
- RoHS
Link consigliati
- System-On-Chip Coral G313-06329-00 LGA 120 Pin
- System-On-Chip SOC Infineon CY8C20236A-24LKXI Rilevamento capacitivo
- System-On-Chip SOC Bluetooth Nordic Semiconductor nRF5340-QKAA-R7, CPU ARM Cortex
- System-On-Chip Cypress Semiconductor CY8C23533-24LQXI Rilevamento capacitivo,
- System-On-Chip Cypress Semiconductor CY8C28645-24LTXI Rilevamento capacitivo,
- System-On-Chip SOC Infineon CY8C21634-24LTXI QFN 32 Pin
- System-On-Chip Infineon CY8C23533-24LQXI Rilevamento capacitivo Integrato,
- System-On-Chip Infineon CY8C29466-24PVXI Rilevamento capacitivo Integrato,