Cechy: Niskie zużycie energii i stabilna wydajność.     uwagi: 1. Kompatybilność: Może być używany z płytkami rozwojowymi H2, H3, H5, H6, A64 Orange Pi.     2. Zapewnij narzędzia do konwersji modeli, aby wspierać dekompozycję modelu splotowej sieci neuronowej (CNN) opartą na kofeinie.     3. Narzędzie szkoleniowe PLAI może bezpośrednio zastosować oryginalny obraz, wideo, głos, prototyp szybkiego szkolenia języka naturalnego do kija obliczeniowego sieci neuronowej.     Model: dla Orange Pi AI Stick Lite AI Procesor: Chip Series: Lightspeeur Model układu: SPR2801s Efektywność energetyczna: 9.3TOPs/watt Ultra-niski pobór mocy: 2.8TOPs@300mW Szczytowa wydajność: 5.6TOPs@100MHz Interfejs sprzętowy: SDIO3.0 / eMMC 4.5 Pakiet chipów: BGA (7mm * 7mm) Proces produkcyjny: 28nm Standard interfejsu: USB2.0, USB3.0 Type-A Szerokość pasma transmisji: przepustowość odczytu = 68,00 MB / s, przepustowość zapisu = 84,69 MB / s Frameworki open source: Caffe, Tensorflow, PyTorch (Pytorch obsługuje na razie tylko zadania klasyfikacyjne) Obsługiwane modele: VGG, SSD System operacyjny: X86 Linux (Ubuntu 16.04) ARM Linux / ARM Android (ARM v7, ARM v8) Napięcie robocze: DC 5V 200mA Temperatura pracy: Od 0°C do 40°C Temperatura przechowywania: od -20°C do 80°C Wymiary: 66,5 mm x 20,5 mm x 10,8 mm Dostarczone oprogramowanie: Plai (oparty na frameworku "full-stack" firmy Pytorch) Dostarczane oprogramowanie: Open ARM, X86 SDK, wbudowane dema modeli 1 do 2; modelowe narzędzie szkoleniowe Plait.     materiał: ABS kolor: Biały Zawartość Paczki: 1 x dla Orange Pi AI Stick Lite < br><br> Tylko powyższa zawartość opakowania, inne produkty nie są uwzględnione.     Uwaga: Zdjęcia świetlne i różne wyświetlacze mogą spowodować, że kolor przedmiotu na zdjęciu będzie nieco inny niż rzeczywisty. Dopuszczalny błąd pomiaru wynosi +/- 1-3 cm.    <br> <br>