Atlas 200 Module Ascend Ai Board 8 Go 128 Bits Lpddr4x 64 Mo Emmc 4.5 Système Ubuntu
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 AI Board Atlas 200 8 Go 128 bits LPDDR4X 64 Mo eMMC 4.5 Système Ubuntu
HuaWeiMonterCarte AI Module Atlas 200
Système d'exploitation : Ubuntu 16.04
Le Hua WeiMonterLe module accélérateur Atlas 200 AI possède huit curs Cortex-A55 et fournit des ports périphériques communs tels que I2C, USB, SPI et RGMII.Il peut être utilisé comme processeur système intégré. Vous pouvez graver le système d'exploitation sur le flash du contrôleur multimédia intégré (eMMC) ou sur une carte SD.Après une configuration simple, le processeur ARM du module accélérateur Atlas 200 AI peut exécuter le logiciel de service AI des utilisateurs. Généralement, dans ce mode d'application, le module accélérateur Atlas 200 AI est connecté des périphériques externes simples tels que des caméras IP (IPC), I2C Capteurs et écrans SPI (Serial Peripheral Interface). Alimenté par le processeur Huawei Ascend 310 AI haute performance, le module accélérateur Atlas 200 AI fournit les 4 TFLOPS de FP16 et 8 TOPS pour INT8, 8 TFLOPS de FP16 et 16 TOPS pour INT8, ainsi que 11 TFLOPS de FP16 et 22 TOPS pour les capacités de calcul multi-addition INT8.
Fournit diverses interfaces et prend en charge les interfaces PCIe 3.0 x4, RGMII, USB 2.0/USB 3.0, I2C, SPI et UART.
Prend en charge jusqu' 16 canaux d'accès vidéo 1080p @ 30 fps.
Prend en charge l'encodage et le décodage vidéo H.264 et H.265 dans diverses spécifications, qui peuvent être applicables différentes exigences de traitement vidéo.
HuaWeiMonter Spécification du module AI Board Atlas 200
| Fonctionnalité | spécification |
Processeur IA | Processeur IA Ascend 310 Deux curs Da Vinci AI Huit curs ARM A55 (fréquence maximale : 1,6 GHz) |
| Mémoire | 8G 128 bits LPDDR4X 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 |
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 |
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 |
Température | Température de fonctionnement : -25°C +80°C (-13°F +176°F) Température de stockage : -25°C +85°C (-13°F +185°F) |
Autres ports |
|
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 |
| Fonctionnalité | spécification |
Dimensions | 8,5 mm x 52,6 mm x 38,5 mm 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 |
a : puissance de calcul stable et maximale. | |
Spécifications logicielles de base
Fonctionnalité | spécification |
Système d'exploitation (SE) | Ubuntu 16.04 |
Cadre d'apprentissage en profondeur | TensorFlow, Café |
Compilateur | Outil de compilation CCE/CCE |
Atlas 200 Module Ascend Ai Board 8 Go 128 Bits Lpddr4x 64 Mo Emmc 4.5 Système Ubuntu
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