- الصفحة الرئيسية /
- إلكترونيات /
- ملحقات أجهزة الكمبيوتر /
- مكونات الكمبيوتر /
- Single Board Computers /
- SOM System-On-Modules - SOM Google Edge TPU M...
0 ratings
منتج #:
74093935
SOM System-On-Modules - SOM Google Edge TPU ML Accelerator، DMJ Edge TPU FY Legacy andal offablimitation aljdydah baasthdám PCIe nSSF atzhyr qyiyasi
منتج #:
74093935
IQD 97252
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from أمريكا
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول السبت, يوليو 18
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
يؤدي مؤتمرات ML عالية السرعة عند 4 تريليون عملية في الثانية
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف أمن
منتجات أصلية %100
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.
مايفيد
تكامل الذكاء الاصطناعي
يدمج Google Edge TPU بسلاسة في كل من الأنظمة القديمة والجديدة، مما يتيح إمكانات التعلم الآلي المتقدمة دون إعادة تصميم الأجهزة على نطاق واسع.
تصميم مدمج
يضمن عامل شكل PCIe نصف الصغير حلاً موفرًا للمساحة ومناسبًا لمختلف التطبيقات مع الحفاظ على معالجة عالية الأداء.
أداء محسن
يوفر تعزيزًا كبيرًا لقوة حوسبة التعلم الآلي، مما يسمح للمستخدمين بتشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المعقدة بكفاءة، مما يعزز قدرات النظام الشاملة.
تفاصيل المنتج
- يدمج المعالج المشترك لـ Google Edge TPU في الأنظمة القديمة والجديدة باستخدام موصل Mini PCIe القياسي نصف الحجم
- يبلغ قياس المعالج المشترك Edge TPU 30 × 26.8 مم ويدعم TensorFlow Lite
- قادرة على إجراء 4 تريليون عملية في الثانية (TOPS) باستخدام 0.5 واط لكل TOPS
- متوافق مع Debian Linux ويدعم نماذج TensorFlow Lite
- يتكامل مع أي نظام Linux قائم على دبيان مع فتحة وحدة بطاقة متوافقة
- يدعم AutoML Vision Edge لبناء ونشر نماذج تصنيف الصور المخصصة
| وزن العنصر | 0.5 رطل (230 جرام) |
من يجب أن يشتري؟
-
مطورو التعلم الآلي
مثالي للمطورين الذين يقومون بإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والاستفادة من Edge TPU لتنفيذ نموذج التعلم الآلي ومعالجته بكفاءة.
-
مهندسو الأنظمة المدمجة
ممتاز للمهندسين الذين يعملون على الأنظمة المضمنة، مما يسهل دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في المنصات الموجودة.
-
مصممو تطبيقات إنترنت الأشياء
مثالي لتصميم حلول إنترنت الأشياء، مما يتيح معالجة البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي مع استهلاك منخفض للطاقة.
-
الحوسبة للأغراض العامة
غير مناسب للمستخدمين الذين يحتاجون إلى موارد حوسبة للأغراض العامة، لأنه متخصص في سير عمل التعلم الآلي.
-
المتحمسين منخفضي التقنية
ليس مثاليًا للهواة أو مستخدمي التكنولوجيا المنخفضة الذين ليسوا على دراية بتكامل الأجهزة ومفاهيم التعلم الآلي.
-
مشاريع واعية بالميزانية
قد لا يكون مناسبًا للمشاريع ذات الميزانيات المحدودة بسبب التكاليف المحتملة المرتبطة بالتكامل والأجهزة.
وصف المنتج
SOM System-On-Modules - SOM Google Edge TPU ML Accelerator، DMJ Edge TPU FY Legacy andal offablimitation aljdydah baasthdám PCIe nSSF atzhyr qyiyasi
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة وأجوبة العملاء
-
سؤال:
ما هو SOM Google Edge TPU ML Compute Accelerator؟
إجابه: يعد SOM Google Edge TPU ML Compute Accelerator وحدة مدمجة تتيح إمكانات التعلم الآلي مباشرة على الحافة من خلال دمج وحدة معالجة الموتر (TPU) من Google في أنظمة مختلفة. يتيح هذا استدلالًا أسرع ووقت استجابة أقل، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات ومعالجة اللغة الطبيعية. من خلال الاستفادة من Edge TPU، يمكن للمطورين تحسين أنظمتهم القديمة والجديدة بميزات تعلم الآلة القوية، وتبسيط سير العمل في الروبوتات وأجهزة إنترنت الأشياء وسيناريوهات الحوسبة المتطورة. -
سؤال:
كيف يمكنني دمج SOM Edge TPU في أنظمتي الحالية؟
إجابه: يعد دمج SOM Edge TPU في الأنظمة الحالية أمرًا سهلاً نظرًا لواجهة Half-Mini PCIe القياسية. تعني هذه الوحدات النمطية أنه يمكنك بسهولة ربطها بأجهزة متوافقة دون الحاجة إلى تعديلات مكثفة. على سبيل المثال، إذا كان لديك جهاز قديم يعالج موجزات الفيديو، فإن إضافة هذه الوحدة يمكن أن يعزز قدراته التحليلية بشكل كبير من خلال معالجة البيانات في الموقع، وبالتالي تقليل أوقات الاستجابة وزيادة الكفاءة. -
سؤال:
ما هي مزايا استخدام Edge TPU للتعلم الآلي؟
إجابه: توفر Edge TPU العديد من المزايا لتطبيقات التعلم الآلي، بما في ذلك الأداء الأمثل للاستدلالات، وتقليل الحاجة إلى نقل البيانات إلى السحابة، وتعزيز الخصوصية من خلال معالجة البيانات محليًا. وهذا مفيد بشكل خاص في السيناريوهات التي يكون فيها زمن الوصول أمرًا بالغ الأهمية، مثل المركبات ذاتية القيادة أو أنظمة المراقبة في الوقت الفعلي. من خلال استخدام Edge TPU، يمكنك الحفاظ على دقة عالية مع ضمان بقاء البيانات الحساسة محليًا. -
سؤال:
ما هي أنواع التطبيقات التي يمكن أن تستفيد من SOM Edge TPU؟
إجابه: يمكن للتطبيقات في مختلف المجالات مثل الروبوتات والأجهزة المنزلية الذكية والأتمتة الصناعية الاستفادة بشكل كبير من SOM Edge TPU. على سبيل المثال، في أتمتة المنزل الذكي، يمكن لـ Edge TPU تمكين التعرف على الوجه في الوقت الفعلي لطبقات الأمان. وفي الزراعة، قد يساعد ذلك في تحليل صحة المحاصيل من خلال معالجة الصور. لا تعمل هذه التطبيقات على تحسين الوظائف فحسب، بل توفر أيضًا رؤى أكثر ذكاءً تعتمد على البيانات. -
سؤال:
هل SOM Edge TPU متوافق مع منصات التطوير الشائعة؟
إجابه: نعم، تم تصميم SOM Edge TPU للعمل بسلاسة مع منصات التطوير الشائعة مثل Raspberry Pi وNVIDIA Jetson والأنظمة الأخرى المستندة إلى Linux. ويعني هذا التوافق أنه يمكن للمطورين الاستفادة بسهولة من الموارد الحالية ومكتبات المجتمع، وتسريع تطوير التطبيقات المبتكرة التي تدمج وظائف التعلم الآلي مع الأدوات المألوفة. -
سؤال:
ما هو استهلاك الطاقة لـ SOM Edge TPU؟
إجابه: تم تصميم SOM Edge TPU لتحقيق الكفاءة، حيث يستهلك طاقة منخفضة للغاية مع تقديم أداء مثير للإعجاب. مع استخدام نموذجي للطاقة يبلغ حوالي 2 واط، فإنه يتيح حلول التعلم الآلي التي تظل اقتصادية في استهلاك الطاقة. وهذا مهم بشكل خاص للأجهزة أو التطبيقات التي تعمل بالبطارية في المواقع النائية حيث تكون موارد الطاقة محدودة. -
سؤال:
هل يمكن استخدام SOM Edge TPU للتحليلات في الوقت الفعلي؟
إجابه: قطعاً! تتميز وحدة SOM Edge TPU بالقدرة على إجراء التحليلات في الوقت الفعلي نظرًا لقدرتها على معالجة البيانات في الموقع دون تأخير مرتبط بالحوسبة السحابية. على سبيل المثال، في نظام المراقبة الذكي، يمكنه تحليل موجزات الفيديو على الفور للكشف عن الاختراقات، مما يوفر تنبيهات فورية. هذه الإمكانية تجعل من Edge TPU الخيار الأمثل للتطبيقات التي تتطلب فهمًا وإجراءات سريعة للبيانات. -
سؤال:
هل من الممكن تدريب نماذجي على Edge TPU؟
إجابه: على الرغم من أن Edge TPU مُحسَّن في المقام الأول للاستدلال وليس التدريب، يمكنك تدريب نماذجك على منصات أكثر قوة ثم نشرها على Edge TPU للاستدلال الفعال. تتيح لك هذه الطريقة الاستفادة من القدرات عالية الأداء للتدريب مع الاستمرار في الاستفادة من القدرات المتطورة لوحدة TPU لعمليات النشر على مستوى الإنتاج، مما يضمن تشغيل تطبيقك بسلاسة وكفاءة. -
سؤال:
ما هي الأطر التي تدعم SOM Edge TPU؟
إجابه: يدعم SOM Edge TPU الأطر الشائعة مثل TensorFlow Lite، المصمم خصيصًا للأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية. باستخدام TensorFlow Lite، يمكن للمطورين تحويل نماذجهم إلى تنسيق متوافق مع Edge TPU، مما يسهل التكامل والنشر بسهولة. يعمل هذا التوافق على تبسيط عملية التطوير، مما يسمح لك باستخدام التعلم الآلي بكفاءة عبر التطبيقات المختلفة. -
سؤال:
أين يمكنني شراء SOM System-On-Modules - SOM Google Edge TPU ML Compute Accelerator؟
إجابه: You can buy the SOM System-On-Modules - SOM Google Edge TPU ML Compute Accelerator from Ubuy in Iraq. Ubuy offers a wide variety of electronic components, making it easy for you to find this advanced module alongside many other tech products to enhance your projects.
GoogleCoral Single Board Computers مراجعة تحريرية
لم يتم العثور على مراجعات تحريرية
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
0%
-
4 نجمة
100%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
MT
Mohd
مشتري موثّق
“The product received very good packaging & safe…Thank You”
16 June 2026 · عبر Trustpilot
SJ
Shawati
مشتري موثّق
“Accurate delivery timing given”
16 June 2026 · عبر Trustpilot
YB
Youcef
مشتري موثّق
“Not madly expensive like I thought, and much quicker than promised.”
15 June 2026 · عبر Trustpilot
LM
Leila
مشتري موثّق
“Never dealt with Ubuy before, but everything worked out great. Seamless cross border purchasing and shipping. Thanks!”
6/7/2026 · عبر Trustpilot
KA
Kwame
مشتري موثّق
“The process was smooth, with clear communication and timelines. This was my 1st purchase and I am really impressed. I will definitely be coming back.”
12 June 2026 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
IQD 97252
اطلب الآن واحصل عليه حول السبت, يوليو 18
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- معالج مشترك TPU على متن الطائرة قادر على 4 TOPS
- ينفت MobileNet v2 علي 400 FPS
- كفاءة الطاقة عند 2 TOPS لكل واط
- يعمل مع دبيان لينكس
- يدام لايت tensorflow
- يدعم حافة الرؤية الآلية
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.