Hailo 8 M.2 module Starter Kit M Key 2280 (26 TOPS) Refrigerador Vertical para Laboratorio (2C ~ 8C) Capacidad 395. Hailo 8 ist ein moderner KI Beschleunigerchip fr Deep Neural Networks. Hailo 8 ist insbesondere fr Vision Anwendungen geeignet. Das ist die M. 2 M key 2280 Variante des Hailo 8 AI Processors. Zum Betrieb wird eine Host CPU bentigt. Das Starterkit umfasst einiges an praktischem Zubehr fr den Einstieg mit HAILO 8. Lieferumfang Starter Kit HAILO 8 M. 2 Key M 2280 (26 TOPS) Thermal management kit beinhaltet Metallwrfel, Wrmeleitpads und Wrmeleitklebeband Schraube und Schraubenzieher Technische Daten HAILO 8 AI Accelerator bis zu 26 TOPS INT8 performance (trillion operations per second = 26 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde 2,6 * 10^13 Rechenoperationen) Formfaktor: M. 2 2280 M Key Abmessungen: 2280 mm kann durch abbrechen auf 22 x 42 mm oder 22 x 60 mm angepasst werden Interface: PCIe Gen 3. 0, 4 Lanes (bis zu 32 Gbs) TDP: 8. 65 W (2. 5 A @ 3. 3V) Softwareuntersttzung (Inferencing) fhrt Deep Learning Neural Networks mit hoher Leistungseffizienz aus besonders gut fr CNNs geeignet (Computer Vision Anwendungen) ermglicht parallel mehrere Modelle & Streams zu prozessieren Linux, Windows Untersttzt TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch, ONNX Kompatibel mit ARM und x86 Systemen. Hinweise CE & FCC Class A zertifiziert Betriebstemperatur: 0C 70C (Umgebungstemperatur) fr die HM218B1C2FA Variante wird in zwei verschiedenen funktionsgleichen Varianten gebaut (aufgrund von zwei verschiedenen Lieferanten fr Stromversorgungskomponenten), d. h. Abbildung kann abweichen, abgebildet ist die M2A Variante. Optional auch als Hailo 8 starter Kit erhltlich (siehe HAILO Website als Grafikquelle mit Erklrung der Testparameter) Fr den Betrieb muss sichergestellt werden, dass die Hitze die das Hailo 8 Modul erzeugt abgefhrt wird. Das Modul wurde so designed dass die meiste Hitze zur metallischen Abdeckung des Chips (Top Surface of the Package) hin abgeleitet wird. Wir empfehlen die Application Note "Hailo 8 AI Acceleration Module Thermal Design Considerations" zu lesen. Dokumentation & Downloads HAILO 8 M. 2 Starter Kit product brief (PDF) Hailo Developer Zone Hailo Software Downloads alles was bentigt wird um Hailo AI Prozessoren zu installieren und zu betreiben Hailo Dokumentation und Datenbltter Hailo Model Explorer ermglicht das passendste AI Modell als Basis fr Ihre Anwendung zu whlen Hailo Community Hailo auf GitHub Beratung durch buyzero Wir beraten Sie ob Ihr Modell auf dem HAILO 8 lauffhig ist, und ob Sie Ihr Projekt mit Hilfe von HAILO 8 umsetzen knnen. Kontaktieren Sie uns dazu bitte. FAQ Was sind Beispielanwendungen fr dieses Modul? Man kann mit diesem Modul sogenannte Deep Learning Algorithmen, insbesondere CNNs (convolutional neural networks), beschleunigen. Dazu gehren: Pose Estimation Schtzung der Pose eines Menschen Objekterkennung mit Bounding Boxes (bspw. wo ist ein Fahrrad im Bild, und was ist es) Segmentierung markiere die Bereiche eines Bildes die eine Banane einnimmt Nummernschilderkennung Gesichtserkennung u. v. m. Kann ich Modelle fr den HAILO 8L auch auf einem HAILO 8 laufen lassen? Ja, das ist mglich! Modelle die fr den HAILO 8L kompiliert worden sind laufen auch auf einem HAILO 8. Ich bentige mehr TOPS, da ich eine komplexe Anwendung habe, was kann ich tun? Dieses HAILO 8 Modul, hat 26 TOPS. Wir bieten in unserem Shop auch eine Lsung mit 52 TOPS das Biscotti Modul an. Es nutzt dazu zwei HAILO 8 Module, und hat einen EDSFF E1. S Anschluss der in Storage Servern zum Einsatz kommt. Dadurch kann das Biscotti Dual HAILO Modul auch in Clustern verbaut werden, und in einem 19'' Server bspw. auf 1600 TOPS skaliert werden. Wir stehen gerne bei Fragen zur Verfgung! Ist der HAILO 8 eine gute Alternative zum Google Coral? Ja, der HAILO 8 ist fr Anwender mit hheren Leistungsansprchen eine gute Alternative zur Google Coral Serie. Google Coral kann hingegen gut in Anwendungen zum Einsatz kommen wo 4 TOPS Rechenleistung ausreichen, da sie gnstiger sind. Wozu sind die abbrechbaren Platinenteile gedacht? In manchen Systemen knnen nur grere Module, bspw. M. 2 2280 (80 mm) befestigt werden. Fr andere Systeme wird diese zustzliche Befestigungsmglichkeit nicht bentigt. Kann ich LLMs auf dem HAILO 8 ausfhren, bpsw. LLAMA? LLMs = Large Language Modelle (so etwas wie ChatGPT GPT4 o, bzw. LLAMA, Falcon, usw.) Nein, dafr ist der HAILO 8 nicht ausgelegt. Grafikkarten auf denen diese LLMs typischerweise laufen haben schnellen direkt angebundenen Speicher. Der HAILO 8 hat unter anderem nicht gengend Speicher, um diese Modelle laden zu knnen. HAILO hat ein zuknftiges Produkt, den HAILO 10 angekndigt. Dieser wird eine Speicherschnittstelle haben, und auch GenAI Anwendungen wie LLMs besser untersttzen. Kann ich damit Modelle trainieren? Nein, der HAILO 8 ist ausschlielich fr die Inferenz (int8) gedacht. Zum Training von Modellen wird typischerweise eine klassische GPU eingesetzt. HAILO bietet hier Untersttzung mit einer Reihe von vorgebauten Docker Containern, mit denen Modelle trainiert und auch angepasst werden knnen. Das Model Build Environment wird wie im Diagramm gezeigt auf einem eigenen dafr vorgesehenen Computer betrieben, der ber die notwendigen technischen Parameter verfgt. HAILO 8 selbst ist fr Edge Anwendungen gedacht, fr die Inferenz, zusammen mit der HailoRT Runtime. Wir untersttzen gerne bei technischen Fragen zu Modellen. Physikalische Abmessungen Alle Abmessungen in mm. Nur als Referenz, nicht fr 3D Modellierung geeignet. Misc Hailo SKUs alternative Bezeichnungen: HM218B1C2XAE = Starter Kit HAILO 8, M. 2 Module M key 2280 industrial Temp. 40 to +85C HM218B1C2XAE HAI HM218B1C2FAE = Hailo 8, M. 2 module M key 2280 industrial Temp. 40 to +85C HM218B1C2FA = Hailo 8, M. 2 module M key 2280 commercial Temp. 0 to 70 C HM218B1C2FA HAI HM218B1C2FAE HAI HS Code: 85176200 Country of origin: Taiwan Packungsmenge einer Groverpackung: 20 (auf dieser Seite bestellen Sie ein Stck, wenden Sie sich bei Grobedarf gerne an uns) Lead Time (Nachlieferzeit): aktuell 12 Wochen