Hailo-8 M.2 KI-Beschleunigermodul geeignet für Raspberry Pi 5
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Hailo-8 M.2 KI-Beschleunigermodul geeignet für Raspberry Pi 5
Dieses KI-Kit wurde von Waveshare auf den Markt gebracht, um eine kostengünstigere und leistungsfähigere KI-Lösung für den Raspberry Pi 5 bereitzustellen, optional für PCIe-zu-M.2-Adapter, geeignet für Anwendungen wie Prozesssteuerung, Sicherheit, Hausautomation und Robotik. usw.
Funktionen auf einen Blick
- Hailo-8 KI M.2 Modul
- Angetrieben durch 26 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) Hailo-8 KI-Prozessor
- 2,5 W typischer Stromverbrauch
- Skalierbar, ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung von Multi-Streams und Multi-Modellen
- Ermöglicht Echtzeit-KI-Inferenz mit geringer Latenz und hoher Effizienz auf den Edge-Geräten
- Unterstützt TensorFlow-, TensorFlow Lite-, ONNX-, Keras- und Pytorch-Frameworks
- Unterstützt Linux und Windows
- Unterstützt den Temperaturbereich von -40 °C bis 85 °C
- PCIe-zu-M.2-Adapter
- Der integrierte Energieüberwachungschip und das EEPROM unterstützen die Echtzeitüberwachung des Gerätestromstatus für einen stabileren Betrieb
- Raspberry Pi HAT+-konform
- Reservierte Luftstromöffnung, unterstützt die Installation eines Kühlventilators für eine bessere Wärmeableitung des AI-Moduls und eine Verbesserung der Leistung
- Immersionsgold-Prozessdesign, antioxidativ und langlebiger
Hailo-8 AI M.2 Modulparameter
| KI-Leistung | 26 TOPS |
|---|---|
| Formfaktor | M.2-Taste M |
| Stromversorgung | 3,3 V ± 5 % |
| Energieverbrauch | 2.5W (Typ.) 8,65 W (max.) |
| Schnittstelle | PCIe Gen3, 4-Lane |
| Zertifikat | CE, FCC Klasse A |
| Lagertemperatur | -40 ~ 85°C |
| Betriebstemperatur | -40 ~ 85°C |
| Luftfeuchtigkeit bei Betrieb | 5% ~ 90%RH (kein Frost) |
| Abmessungen | 22×80mm mit abbrechbaren Verlängerungen auf 22×42mm und 22×60mm |
Das Hailo-8 M.2-Modul ist ein KI-Beschleunigermodul für KI-Anwendungen, basierend auf dem 26 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) Hailo-8 KI-Prozessor mit hoher Energieeffizienz. Der M.2-KI-Beschleuniger verfügt über eine vollständige PCIe-Gen-3.0-4-Lane-Schnittstelle und bietet beispiellose KI-Leistung für Edge-Geräte.
Das M.2-Modul kann an ein vorhandenes Edge-Gerät mit M.2-Buchse angeschlossen werden, um tiefe neuronale Netzinferenzen mit geringem Stromverbrauch bereitzustellen. Durch die Nutzung des umfassenden Dataflow Compilers von Hailo und seiner Unterstützung für Standard-KI-Frameworks können Kunden ihre neuronalen Netzwerkmodelle problemlos auf den Hailo-8 portieren und leistungsstarke KI-Produkte schnell auf den Markt bringen.
Gültigkeitsdatum: 27. März 2025
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