Hailo-8™ M.2 KI-Beschleunigungsmodul

Steigern Sie die Leistung Ihres Edge-Geräts mit dem in einem kleinen Modul untergebrachten Best-in-Class KI-Prozessor

Das Hailo-8™ M.2-Modul ist ein Beschleunigungsmodul für KI-Anwendungen und entspricht dem Formfaktor NGFF M.2. Das Modul basiert auf dem Prozessor Hailo-8™, der 26 TOPS (Tera-Operationen pro Sekunde) leistet und das bei einer sehr hohen Leistungseffizienz von 3 TOPS/W. Das M.2-Modul verfügt über eine vollständige PCIe Gen-3.0 4-Lane-Schnittstelle und bietet eine bislang unerreichte KI-Leistung für Edge-Geräte. Das M.2-Modul kann in ein vorhandenes Edge-Gerät mit M.2-Sockel eingesteckt werden und dann in Echtzeit und mit geringem Stromverbrauch Inferenzen in tiefen Neuronalen Netzwerken durchführen. Anwendungen dafür sind in vielen Marktsegmenten zu finden. Durch Nutzung des umfangreichen Hailo Data Flow Compilers und die Unterstützung von Standard-KI-Frameworks können Kunden ihre Neuronalen Netzwerkmodelle einfach auf den Hailo-8™ portieren und so sehr leistungsfähige KI-Produkte schnell auf den Markt bringen.

Hailo_8_M.2_Module

Form Factor

M.2 Key M

M.2 Key B+M

M.2 Key A+E

AI Processor

Hailo-8™ AI processor with up to 26 TOPS and best-in-class power efficiency

Dimensions

22 x 42 mm
With breakable extensions to 22 x 60 and 22 x 80 mm

22 x 30 mm

Interface

PCIe Gen-3.0, 4 lanes (up to 32 Gbs)

PCIe Gen-3.0, 2 lanes (up to 16 Gbs)

Supported Frameworks

TensorFLow, TensorFlow Lite, ONNX, Keras, Pytorch

Supported OS

Linux, Windows

Certification

CE, FCC

  • Die Leistungsdaten des Hailo-8 basieren auf der SDK Version 3.9.0 (Juni 2021) und wurden bei Raumtemperatur bei einem einzelnen über PCIe angebundenen Hailo-8 auf einem Hailo Evaluation Board (Systemhost: Intel® Core™ i5-9400 CPU @ 2.90GHz) gemessen.
  • Die Intel Myriad X Benchmarks wurden folgender Quelle entnommen: https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_performance_benchmarks_openvino.html , abgerufen am 12.7.21 für Version 2021.4
  • Die Benchmarks bezüglich Google Edge TPU wurden folgender Quelle entnommen: https://coral.ai/docs/module/datasheet/ (mit Leistungsangaben); https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ (nur Durchsatz), abgerufen am 7.12.21 und https://coral.ai/models/image-classification/, abgerufen am 8.8.21
    • Der FPS-Wert wird aus der Latenzzeit in ms umgerechnet (1 geteilt durch ms/1000)
  • Die Leistungsdaten für den Hailo-8 und die Edge TPU beziehen sich auf Batch 1 und INT8, bei Myriad X auf Batch 1 und FP16.

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