Gpu For Ai
Die 10 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung:
9. Oktober 2025
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM-Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gb/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor, USB 3.0 Typ-C weiblich, unterstützt Debian Linux zu Host CPU, Modelle sind mit TensorFlow gebaut Unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud
Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): Bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gbit/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Vollständig unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Volle Unterstützung MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
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GPU's: Mastering CUDA for Deep Learning Supremacy: Unlocking the Secrets GPU Architecture, Performance Tuning, and Their Impact on AI, Gaming, and ... (Science and Machine learning Book 1, Band 3)
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MINIS FORUM DEG1 Externes Grafikkartendock, OCUlink, PCIEx16 (PCIE4.0x4), Force Power On-Taste, unterstützt ATX/SFX Power
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Externe GPU-Dockingstation: MINISFORUM DEG1
TRAGBARE GRÖSSE: Kompaktes Design und bequem zu tragen. Länge ca. 14 cm, Breite ca. 6,5 cm, Höhe ca. 2 cm.
Uplink: Oculink 4i (PCIE4.0x4). Downlink: PCIEx16 (PCIE4.0x4)
Stromversorgung: ATX/SFX. Einschalttaste: ForcePowerOn mit LED x 1
Hinweis 1: Die OCulink-Schnittstelle unterstützt kein Hot-Plugging und der PC muss ausgeschaltet werden.
Hinweis 2: Der OCulink-Anschluss hat eine feste Verriegelungsschnittstelle und Sie müssen den Schalter drücken, um ihn zu entriegeln und abzustecken. Durch gewaltsames Abstecken werden die Anschlüsse beschädigt.
Hinweis 3: Die Follow-Start-Funktion ist nur mit MINISFORUM Mini-PCs kompatibel und erfordert die Verwendung von Originalkabeln.
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CUDA C++ Optimization: Coding Faster GPU Kernels (Generative AI LLM Programming)
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The NVIDIA Rubin CPX GPU Architecture: Transforming AI Inference Infrastructure for High-Performance Computing and Generative Applications
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Hands-On GPU Computing with Python and CUDA: Accelerating AI, Data Science, and High-Performance Computing with Numba, CuPy, and NVIDIA RAPIDS
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GPU Parallel Computing: From Basics to Breakthroughs in GPU Programming (GPU Expert Engineering: Mastering Design, Programming, and Optimization)
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GPU Architecture Mastery: A Comprehensive Guide to High-Performance Computing, AI Acceleration, and Parallel Processing Design
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CUDA C++ Debugging: Safer GPU Kernel Programming (Generative AI LLM Programming)
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How Do Graphics Cards Work? Exploring GPU Architecture: The Unseen Force Powering Video Games, Bitcoin Mining, and AI Breakthroughs (Intriguing Tech Stories)
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