Montent le module 16 d'accélérateur de l'atlas 200 AI PRINCIPAL des bits de 8 gigaoctets 128 9,5 watts deux de noyau de da Vinci AI
Number modèle:Montent l'atlas 200
Point d'origine:La Chine
Quantité d'ordre minimum:1set
Conditions de paiement:L/C, D/A, D/P, T/T
Capacité d'approvisionnement:Négociation de prix d'achat en lots
Délai de livraison:15-30 jours de travail
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MonterModule accélérateur Atlas 200 AI 16 TOPS 8 Go 128 bits 9,5 Watts Deux curs Da Vinci AI
Huawei Ascend Module accélérateur Atlas 200 AI
Emballé dans un facteur de forme deux fois plus petit qu'une carte de crédit, le Hua WeiMonterLa consommation d'énergie de l'Atlas 200 AI est aussi faible que 9,5 watts tout en prenant en charge l'analyse vidéo HD en temps réel sur 16 canaux.Ce produit hautes performances et basse consommation peut être déployé sur des appareils tels que des caméras, des drones et des robots. Alimenté par le processeur Huawei Ascend AI, il prend en charge l'analyse en temps réel des vidéos HD 16 canaux de la taille d'un demi-crédit Card. Positionné pour les terminaux tels que les caméras et les drones, et les appareils périphériques tels que les stations périphériques AI, il a un niveau de puissance de conception thermique (TDP) de seulement 9,5 W.16TOPS INT8 @ 13W, analyse vidéo HD en temps réel 16 canaux avec prise en charge du décodage JPEG, mémoire de 8 Go |Interface PCIe 3.0 x 4 voies, Température de fonctionnement : -25 °C +80 °C (-13 °F +176 °F), Connecteur carte carte (BTB) 144 broches
Spécifications sur Hua WeiMonter Atlas 200
| Fonctionnalité | spécification |
Processeur IA | Processeur IA Ascend 310 Deux curs Da Vinci AI Huit curs ARM A55 (fréquence maximale : 1,6 GHz) |
Puissance de calcul de l'IAa | Demi-précision (FP16) : 4/8/11 TFLOPS Précision entière (INT8): 8/16/22 TOPS |
| Mémoire | Type : LPDDR4X Largeur de bits : 128 bits Capacité : 8 Go/4 Go Débit : 3200 Mbit/s Vérification et correction des erreurs (ECC) |
| Stockage | Flash SPI intégré.Capacité : 64 Mo Interfaces MMC externes et prend en charge : - eMMC 4.5, prenant en charge le mode SDR50 le plus rapide et jusqu' 64 Go de capacité – Carte SD3.0, prenant en charge le mode SDR50 le plus rapide et jusqu' 2 To de capacité |
Capacité d'encodage/décodage | Décodeur H.264/H.265, 20 canaux 1080p (1920 x 1080) 25 FPS, YUV420 Décodeur H.264/H.265, 16 canaux 1080p (1920 x 1080) 30 FPS, YUV420 Décodeur H.264/H.265, 2 canaux 4K (3840 x 2160) 60 FPS, YUV420 Encodeur H.264/H.265, 1 canal 1080p (1920 x 1080) 30 FPS, YUV420 Décodage JPEG 1080p (1920 x 1080) 256 FPS et encodage 1080p (1920 x 1080) 64 FPS, résolution jusqu' 8192 x 4320 Décodage PNG 1080p (1920 x 1080) 24 FPS, résolution jusqu' 4096 x 2160 |
Port haut débit | Un PCIe 3.0 x4, prenant en charge le mode RC ou EP Un port RGMII Un port USB 3.0, compatible USB 2.0 |
Autres ports | Un port eMMC et SD Deux ports PWM Quatre ports GPIO |
Consommation d'énergie | Tension de fonctionnement : 3,5 V 4,5 V ;valeur typique recommandée : 3,8 V Consommation électrique typique – 4 Go : 6,5 W – 8 Go : 9,5 W |
Dimensions (H x L x P) | 8,5 mm x 52,6 mm x 38,5 mm (0,33 po x 2,07 po x 1,52 po) NOTE Le modèle de connecteur du module accélérateur Atlas 200 AI est fixe.Vous pouvez sélectionner des connecteurs mles de différentes hauteurs pour déterminer la hauteur du module accélérateur Atlas 200 AI. |
Poids net | 30g |
Système d'exploitation (SE) | Ubuntu 16.04 |
Cadre d'apprentissage en profondeur | TensorFlow, Café |
Montent le module 16 d'accélérateur de l'atlas 200 AI PRINCIPAL des bits de 8 gigaoctets 128 9,5 watts deux de noyau de da Vinci AI
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