Hailo-8L™ KI Beschleunigungsmodul der Einstiegsklasse M.2

Rechenzentrumsleistung für Edge-Geräte

Produktanfrage

Das Hailo-8L™ M.2-Modul der Einstiegsklasse ist ein KI-Beschleunigungsmodul, das mit den M.2-Formfaktoren Key B+M und Key A+E kompatibel ist. Das KI-Modul basiert auf dem 13 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) schnellen Hailo-8L™ KI-Prozessor mit hoher Leistungs- und Kosteneffizienz. Der M.2 KI-Beschleuniger verfügt über eine PCIe Gen-3.0 2-Lane-Schnittstelle und bietet eine beispiellose KI-Leistung für Edge-Geräte, die eine begrenzte KI-Leistung benötigen. Das M.2-Modul kann in ein vorhandenes Edge-Gerät mit M.2-Sockel eingesteckt werden, um Deep Neural Network Inferenz in Echtzeit und mit geringem Stromverbrauch für eine breite Palette von Marktsegmenten auszuführen. Dank des bewährten und umfassenden Dataflow Compilers von Hailo und der Unterstützung von Standard-KI-Frameworks können Sie Ihre neuronalen Netzwerkmodelle problemlos portieren und für zukünftige Upgrades nahtlos auf Hailo-8-Produkte mit höherer Leistung skalieren.

  • Angetrieben von 13 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) Hailo-8L™ KI-Prozessor
  • Ermöglicht hocheffiziente KI-Inferenz auf Edge-Geräten in Echtzeit mit niedriger Latenz
  • Schnelle Markteinführung mit einem Standardmodul im M.2-Formfaktor, mit Key B+M & Key A+E
  • Erstklassige Stromeffizienz
  • Hohe Kosteneffizienz (TOPS/$) im Vergleich zu bestehenden Lösungen
  • Erweiterter Temperaturbereich von -40°C bis 85°C
  • Robuste Software-Suite unterstützt modernste Deep-Learning-Modelle und -Anwendungen
  • Skalierbar:
    • Ermöglicht die gleichzeitige Verarbeitung von mehreren Streams und Modellen
    • Zukunftssicher – Softwarekompatibilität bei der Migration auf Hailo-8™ für noch leistungsfähigere KI

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Hailo-8L™ M.2 Extended Temperature Product Brief PDF 03/08/2023
Breathe life into your edge products
with the Hailo-8™ AI processor

EU Research and Innovation Program

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This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No. 849921

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020.