Características: Bajo consumo y rendimiento estable.notas: 1. Compatibilidad: Se puede utilizar con placas de desarrollo H2, H3, H5, H6, A64 Orange Pi.2. Proporcionar herramientas de conversión de modelos para admitir la descomposición del modelo de red neuronal convolucional (CNN) basada en cafeína.3. La herramienta de entrenamiento puede aplicar directamente el prototipo de entrenamiento rápido original, video, voz y lenguaje natural al dispositivo de computación de red neuronal. Modelo: para Orange Pi AI Stick LiteAI Procesador: Serie de chips: LightspeeurChip modelo: SPR2801sEficiencia energética: 9.3TOPs / vatioConsumo ultrabajo: 2.8TOPs@300mW: 5.6TOPs@100MHzHardware interfaz: SDIO3.0 / eMMC 4.5Paquete de chip: BGA (7mm * 7mm)Proceso de fabricación: 28nmEstándar de interfaz: USB2.0, USB3.0 Tipo-ATransmission ancho de banda: ancho de banda de lectura = 68.00MB / s, ancho de banda de escritura = 84.69MB / sMarcos de código abierto: Caffe, Tensorflow, PyTorch (Pytorch solo admite tareas de clasificación para el momento ser)Modelos compatibles: VGG, SSDOperating System: X86 Linux (Ubuntu 16.04) ARM Linux / ARM (ARM v7, ARM v8)Voltaje de funcionamiento: DC 5V 200mAOtemperatura de aplicación: 0C a 40CStemperatura de toraje: -20C a 80CDimensions: 66.5mm x 20.5mm x 10.8mmSoftware proporcionado: (basado en el marco "full-stack" de Pytorch)Software proporcionado: Open ARM, X86 SDK, demostraciones integradas de 1 a 2 modelos; herramienta de entrenamiento de modelos Plait.Material: ABScolor: BlancoContenido del paquete: 1 x para Orange Pi AI Stick LiteSolo el contenido del paquete anterior, otros productos no están incluidos. Nota: La luz y las diferentes pantallas pueden hacer que el color del elemento en la imagen sea un poco diferente del real. El error de medición permitido es de +/- 1-3cm.