Модуль Hailo-10H M.2, генеративный ИИ, 40 TOPS INT4, LPDDR4

Модуль M.2 Key M на Hailo-10H для генеративного ИИ: 40 TOPS в INT4, 4 или 8 ГБ LPDDR4 на модуле, PCIe Gen3 ×4, около 2,5 Вт.

Цена по запросу Зависит от объёма партии, курса и маршрута — считаем под ваш заказ. Почему нет цен

Артикул: Hailo-10H M.2 Module
Производитель: Hailo, Израиль
Расчёты: в рублях по договору; валютный платёж поставщику и валютный контроль — на нашей стороне
Срок: от 3 недель до отгрузки из чего складывается
Линейка: Другие модели линейки →

Чего в карточке нет: габариты — пришлём по запросу.

Входит в подборку «Процессоры и платы бортового зрения»

Ответим ценой и сроком в течение одного рабочего дня. Объём партии уточним при расчёте.

Данные производителяХарактеристики взяты со страницы модели или из даташита, без пересказов посредников.
Документы для таможни и бухгалтерииКонтракт, инвойс, декларация на товары, УПД со статусом счёта-фактуры.
Замена брака за наш счётПовторную логистику берём на себя, образцы перед серией — по запросу.

Коротко

Модуль Hailo-10H M.2, генеративный ИИ, 40 TOPS INT4, LPDDR4 — процессор Hailo-10H, интерфейс PCIe Gen3, 4 линии, тип модуль ускорения генеративного ИИ M.2. Из остального: производительность 40 TOPS (INT4), 20 TOPS (INT8). Прочее: рабочая температура −40…+85 °C. Производитель — Hailo, Израиль; раздел каталога — процессоры машинного зрения.

Характеристики

Тип: модуль ускорения генеративного ИИ M.2
Процессор: Hailo-10H
Производительность: 40 TOPS (INT4), 20 TOPS (INT8)
Память на модуле: 4 или 8 ГБ LPDDR4/4X
Форм-фактор: M.2 Key M (2242, 2280)
Интерфейс: PCIe Gen3, 4 линии
Типовое потребление: 2,5 Вт
Назначение: LLM, VLM, компьютерное зрение
Хост-архитектуры: x86, ARM
Операционные системы: Linux, Windows, Android
Фреймворки: TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch, ONNX
Рабочая температура: −40…+85 °C

Описание

Модуль M.2 на процессоре Hailo-10H переносит на границу сети генеративный ИИ: языковые (LLM) и визуально-языковые (VLM) модели, а также компьютерное зрение. Производительность 40 TOPS в формате INT4 и 20 TOPS в INT8 при типовом потреблении 2,5 Вт.

На модуле есть собственная память — 4 или 8 ГБ LPDDR4/4X. Она позволяет держать большие модели прямо на ускорителе. Форм-фактор — M.2 Key M размеров 2242 и 2280, интерфейс — PCIe Gen3 на четырёх линиях.

Модуль работает с хостами x86 и ARM под Linux, Windows и Android, поддерживает TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch и ONNX. Рабочая температура −40…+85 °C.

Характеристики приведены по данным производителя: страница модели ↗