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Hailo-8 M.2 AI Accelerator Module 26TOPS Hailo8 Support Linux/Windows
MZN 17508
Detalhes do Preço
Excluindo custos de envio e alfandegários ( Os custos de envio e alfandegários serão calculados na finalização da compra )
*Todos os artigos serão importados de EUA
Qtd.:
A Ubuy trabalha arduamente para proteger a sua segurança e privacidade. O nosso sistema avançado de segurança de pagamentos garante a confidencialidade ao encriptar as suas informações durante a transmissão, utilizando os protocolos AES (Normas de Encriptação Avançada) e SSL (Camada de Sockets Seguros). Os seus dados de pagamento estão 100% seguros, pois não partilhamos os seus dados de pagamento com vendedores terceiros.
Unlock unprecedented AI performance for your edge devices with the Hailo-8 M.2 module, delivering 26 TOPS and 2.5W power consumption.
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Produtos 100% Originais
Certificação PCI DSS
Certificação ISO 27001
O que se Destaca
Detalhes do produto
| CPU Model | Others |
| Connectivity Technology | PCIe Gen3, 4-lane |
| Operating System | Linux, Windows 10 |
| Processor Brand | Hailo |
| Compatible Devices | Raspberry Pi 5 |
| RAM Memory Technology | LPDDR4 |
| Processor Count | 1 |
| Brand | Unistorm |
| Model Name | Hailo-8 M.2 AI Accelerator Module |
| Built-In Media | User Manual |
| UPC | 797465078001 |
| Manufacturer | UNISTORM |
| Model Number | Hailo-8 |
| Mfr Part Number | Hailo-8 |
| Included Components | User Manual |
| Item Weight | 0.2 lbs (90 grams) |
Quem Deverá Comprar?
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AI Enthusiasts
Users interested in developing AI applications can leverage the Hailo-8's powerful processing capabilities for innovative projects.
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Developers
Software developers can utilize this module for prototyping and testing machine learning models using Raspberry Pi 5 environments.
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Educational Institutions
Schools and universities can use this accelerator for teaching AI and machine learning concepts in hands-on projects.
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Casual Users
Individuals who are not tech-savvy may find it challenging to set up and utilize this advanced AI module effectively.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Hailo-8 M.2 AI Accelerator Module 26TOPS Hailo8 Support Linux/Windows
Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
What is the power consumption of the Hailo-8 M.2 module?
Resposta: The typical power consumption is 2.5W, with a maximum of 8.65W. -
Pergunta:
Which AI frameworks are supported by this module?
Resposta: It supports TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Keras, and Pytorch frameworks. -
Pergunta:
What temperature range can the Hailo-8 module operate in?
Resposta: It can operate in a temperature range of -40°C to 85°C.
Unistorm Acceleration Sensors Hailo-8 Editorial Review
The Hailo-8 M.2 AI Accelerator Module has garnered a positive reception from users, particularly those who are integrating it into their existing systems like Raspberry Pi 5. The performance aspects stand out, especially its capacity for image analysis and inference tasks, which the device handles impressively. Users have noted how it significantly alleviates CPU load, particularly in applications such as video detection via Frigate, highlighting its efficiency and speed during inference. Setting up the Hailo-8 with platforms such as Proxmox and Debian seems to be manageable, though it may require some technical know-how to navigate driver installation and configuration. Users mentioned the need for manual updates to device IDs within Proxmox, which could pose a challenge for less experienced users. Furthermore, while the base software is open-source, the proprietary nature of some necessary code and file formats may limit accessibility for developers who rely on fully open-source solutions. Overall, the customer experience indicates a robust tool for specific AI applications, especially in image processing, provided that users are prepared to engage with some of its technical complexities. **
Avaliações e Classificações dos Clientes
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Prós
- Excellent performance for image analysis and inference tasks.
- Reduces CPU load significantly when integrated with applications like Frigate.
- Fast processing speed with provided code and libraries.
Contras
- Technical setup may require effort and knowledge, particularly with driver installation.
CONFIANÇA NA PLATAFORMA E SEGURANÇA DO COMPRADOR
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Histórico de preços do produto
Informação importante
- Limitações: para produtos expedidos internacionalmente, tenha em atenção que qualquer garantia do fabricante pode não ser válida; opções de serviço do fabricante podem não estar disponíveis; manuais de produtos, instruções e avisos de segurança podem não estar nas línguas do país de destino; os produtos (e materiais que o acompanham) pode não ter sido concebido em conformidade com as normas, especificações e requisitos de rotulagem do país de destino; e os produtos podem não estar em conformidade com a voltagem e outras normas elétricas do país de destino (requerendo assim o uso de um adaptador ou conversor caso seja apropriado). O destinatário é responsável por garantir que o produto pode ser legalmente importado para o país de destino. Quando encomenda à Ubuy ou aos seus afiliados, o destinatário é o importador de registo e deve estar em conformidade com todas as leis e regulamentos do país de destino.
- Nem todos os produtos listados na Ubuy estão à venda, uma vez que a Ubuy é um motor de busca global. Os produtos estão sujeitos a leis de exportação/comércio.
MZN 17508
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Este artigo não está restrito no meu país. (Clique no link acima se este artigo não estiver restrito no seu país, para que a nossa equipa o analise e permita.)
Qtd.:
Em conformidade com a norma PCI DSS e com certificação ISO 27001:2022, com pagamentos encriptados e proteção total do comprador em todas as encomendas.
Recursos e benefícios
- Delivers 26 Tera-Operations Per Second (TOPS) for unmatched AI performance.
- Consumes just 2.5W of typical power, ensuring high efficiency.
- Supports multi-stream and multi-model processing for real-time AI inferencing.
- Compatible with major AI frameworks like TensorFlow, Pytorch, and Keras.
- Designed for extreme conditions, operating in -40°C to 85°C temperature range.
- Easy integration with existing devices through PCIe Gen3 interface.
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