Características: Baixo consumo de energia e desempenho estável. notas: 1. Compatibilidade: Pode ser usado com placas de desenvolvimento H2, H3, H5, H6, A64 Orange Pi. 2. Fornecer ferramentas de conversão de modelo para suportar a decomposição do modelo de rede neural convolucional (CNN) baseada em café. 3. A ferramenta de treinamento PLAI pode aplicar diretamente a imagem original, vídeo, voz, protótipo de treinamento rápido de linguagem natural ao bastão de computação de rede neural. Modelo: para Orange Pi AI Stick Lite Processador de IA: Série de chips: Lightspeeur Modelo do chip: SPR2801s Eficiência energética: 9,3 TOPs/watt Consumo de energia ultrabaixo: 2.8TOPs@300mW Desempenho máximo: 5.6TOPs@100MHz Interface de hardware: SDIO3.0 / eMMC 4.5 Pacote da microplaqueta: BGA (7mm*7mm) Processo de fabricação: 28nm Padrão de interface: USB2.0, USB3.0 Tipo-A Largura de banda de transmissão: largura de banda de leitura = 68,00 MB / s, largura de banda de gravação = 84,69 MB / s Frameworks de código aberto: Caffe, Tensorflow, PyTorch (o Pytorch suporta apenas tarefas de classificação por enquanto) Modelos suportados: VGG, SSD Sistema operacional: X86 Linux (Ubuntu 16.04) ARM Linux / ARM Android (ARM v7, ARM v8) Tensão de trabalho: DC 5V 200mA Temperatura de operação: 0C a 40C Temperatura de armazenamento: -20C a 80C Dimensões: 66,5 mm x 20,5 mm x 10,8 mm Software fornecido: Plai (baseado na estrutura "full-stack" do Pytorch) Software fornecido: Open ARM, X86 SDK, demonstrações de modelo 1 a 2 integradas; ferramenta de treinamento de modelo Plait. Material: ABS cor: Branco Conteúdo do pacote: 1 x para Orange Pi AI Stick Lite Apenas o conteúdo do pacote acima, outros produtos não estão incluídos. Nota: O disparo com luz e diferentes exibições podem fazer com que a cor do item na imagem seja um pouco diferente da real. O erro de medição permitido é de +/- 1-3 cm.