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Ai Accelerator Card

Die 10 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung: 8. Oktober 2025
Waveshare
Waveshare
Waveshare Hailo-8 M.2 AI Accelerator Module for Raspberry Pi 5, Based On The 26TOPS Hailo-8 AI Processor, Compatible with Linux/Windows Systems
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99

MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • The Hailo-8 AI M.2 module only. Connecting To PI5 Via 16PIN Cable-Based On 16PIN PCIe Interface Of Pi 5
  • Tailored For Raspberry Pi 5-Standard Raspberry Pi 40PIN Header, Comes With 2*20 Pin Header For Stacking With Other HATs. Compact Size, More Space-Saving, Supports Installing Cooling Fan
  • Reserved Airflow Vent For Cooling Fan-Can Be Used Together With The Pi5 Active Cooler B(NOT Included) To Achieve Better Heat Dissipation Effect For The Pi5 And AI Accelerator Module, Keeping It Cool Even Under Heavy Processing And Maximizing The Module Performance
  • Onboard Power Monitoring Chip And EEPROM-Real-Time Monitoring Of Device Power Status For More Stable Operation
  • Applied In The Al Field-Generative Al On PC, ITS/Perimeter Security/Access Control, Industrial Automation, Smart Retail
  • 239,99 € AUF AMAZON
Geekworm
Geekworm
Geekworm X1005 Dual NVMe SSD Shield Bottom for Raspberry Pi 5, Supports Hailo-8 AI Accelerator
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98

MAXIMALE QUALITÄT

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#2

  • 【Compatibility】Raspberry Pi 5 Dual NVMe Hat only compatible with Raspberry Pi 5, Model: X1005
  • 【Support Dual M2 NVMe SSD with multiple length】Support M.2 KEY-M NVMe SSD 2230/2242/2260/2280 length installation. Comes with SSD copper pillar for 2230/2242/2260 SSD installation
  • 【 Raspberry Pi 5 AI Hat Extension】 Supports Hailo AI acceleration module built around the Hailo-8L chip from Raspberry Pi AI Kit
  • 【 Support NVMe Boot】 Supports NVMe boot with eeprom 2024/05/17 and later version
  • 【How to Power】 5Vdc +/-5% power via GPIO pin header and FFC, converted to 3.3V max 3A to power the SSD; Recommend to use Geekworm PD 27W power adapter (ASIN:B0CP8SRXSC) or (ASIN:B0CZCZF2QV)
  • 【Packing List】1 x X1015 PCIe Peripheral Board, 2x 40mm PCIe FFC Cable(One as backup), 1x GPIO Header, 1x Screws Pack (Note: not include Raspberry Pi 5, SSD, TF card or power adapter.)
  • 【Matching Case (NOT include)】Refer to P580-V2 Case (ASIN: B0D99HVX3C). NOT compatible with P580!
  • 38,00 € AUF AMAZON
ELFJMZP
ELFJMZP
ELFJMZP PCIe 5.0 X16 Extender Riser Card - Ultra Slim 3cm Height, 10cm Length, 4-Layer Gold-Plated PCB, Reinforced Black Slot with Dust Cover, for GPU/Mining/AI Computing Card
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92

TOP QUALITÄT

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#3

  • Kompaktes Industriedesign überwinden Platzbeschränkungen Die ultradünne Höhe von 3 cm und die 10 cm Präzisionsstruktur passen perfekt in alle kompakten Gehäusetypen wie 1U/2HE-Server, kleine Workstations und kundenspezifische Wasserkühlungen. Die innovative Architektur zur Erhöhung der Höhe löst auf flexible Weise physische Störungen zwischen High-End-Grafikkarten (wie RTX 4090), CPU-Kühlmodulen und Gehäuserahmen und unterstützt die präzise Abstandsanpassung, wenn mehrere Karten nebeneinander verteilt sind.
  • Das ausgewählte 4-lagige PCB-Substrat mit vergoldeter Oberflächenbehandlung garantiert keinen PCIe 5.0 UHF-Signalverlust (32GT/s) und behält die bidirektionale Bandbreitenleistung bei 128 GB/s. Das spezielle schwarze LCP-Material Gehäuse mit verstärktem Design der Schutzabdeckung bietet eine hervorragende Beständigkeit gegen hohe Temperaturen und Verschleiß und kann mehr als 100.000 Mal wiederholtes Ein- und Ausstecken standhalten.
  • Umfassender Sicherheitsschutz, mehr Seelenfrieden Durch strikte Einhaltung der Spezifikationen des PCIe-Protokolls und der Übernahme des Ruhefunktionsdesigns wird das Risiko von Signalkonflikten durch Hot-Verbindung vollständig eliminiert. Die mehreren Präzisionsbefestigungslöcher auf der Karte können mit M3-Schrauben kombiniert werden, um eine steife Grafikkarte zu verstärken, um Verformung und schlechten Kontakt mit schweren Geräten (wie Computerkarten mit 4 Steckplätzen) effektiv zu vermeiden.
  • Intelligente thermische Optimierung für volle Leistungsfreigabe Die CFD-optimierte Hohlkonstruktion sorgt für gute Luftstromkanäle bei intensiver Nutzung. Dank der Unterstützung eines 40-mm-Hilfsventilators oder der Kühlrippen eignet er sich besonders für Szenarien mit hoher Belastung rund um die Uhr wie Bergbau und KI-Computing.
  • Vollständige Abdeckung von professionellen Szenarien, grenzenlose Erweiterung. Weit kompatibel mit allen Arten von PCIe 5.0-Geräten, einschließlich Grafikkarten der nächsten Generation, NVMe SSD-Erweiterungskarten und KI-Beschleunigungskarten. Optionale Testberichte auf professioneller Ebene (einschließlich Augen-Diagrammanalyse, Schwingungstest usw.) sind verfügbar, um Datenschutz für Rechenzentren, Forschungslabors und andere anspruchsvolle Umgebungen zu bieten.
  • 18,49 € AUF AMAZON
YwPulseU
YwPulseU
Dual Edge TPU PCIe x1 Low Profile Adapter - Coral Accelerator Board für Dual Edge TPU Module mit Befestigungsschraube
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88

HOHE QUALITÄT

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#4

  • Kompatibilität: PCIe x1 Low-Profile-Adapter für Dual-Edge-TPU-Integration, perfekt für maschinelles Lernen und KI-Beschleunigungsaufgaben
  • Formfaktor: Kompaktes, flaches Design, ideal für Systeme mit begrenztem Platzangebot bei voller Funktionalität
  • Schnittstelle: PCIe x1 Anschluss sorgt für zuverlässige Datenübertragung und Stromversorgung über Standard-Motherboard-Steckplätze
  • Schaltungsdesign: Professionelle Leiterplatte mit optimiertem Komponentenlayout für effiziente Wärmeableitung und Signalintegrität
  • Installation: Standard-PCIe-Halterung mit vorgebohrten Löchern für sichere und unkomplizierte Installation
  • 68,35 € AUF AMAZON
Geekworm
Geekworm
Geekworm X1015 PCIe to M.2 NVMe SSD Shield Support Hailo-8 AI Accelerator for Raspberry Pi 5
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84

SICHERE QUALITÄT

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#5

  • 【Compatibility】Raspberry Pi 5 NVMe Hat only compatible with Raspberry Pi 5, Model: X1015
  • 【Multiple M2 NVMe SSD Supported】Support M.2 KEY-M NVMe SSD 2230/2242/2260/2280 length installation. Comes with SSD copper pillar for 2230/2242/2260 SSD installation.
  • 【 Raspberry Pi 5 AI Hat Extension】 Supports Hailo AI acceleration module built around the Hailo-8L chip from Raspberry Pi AI Kit.
  • 【How to Power】 5Vdc +/-5% power via GPIO pin header and FFC, converted to 3.3V max 3A to power the SSD; Recommend to use Geekworm PD 27W power adapter (ASIN:B0CP8SRXSC) or (ASIN:B0CZCZF2QV)
  • 【Packing List】1 x X1015 PCIe Peripheral Board, 2x 40mm PCIe FFC Cable(One as backup), 1x GPIO Header, 1x Screws Pack (Note: not include Raspberry Pi 5, SSD, TF card or power adapter.)
  • 【Matching Case (NOT included)】Refer to P579 Metal Case (ASIN: B0CRB3DT5M), or P579 Case with official Active Cooler (ASIN: B0CT4P893Q), or P579 with H501 Active Coolr (ASIN: B0D5LCJQZ5)
  • 16,00 € AUF AMAZON
APBVIHL
APBVIHL
Rapberry Pi 5 Maix4-HAT AI Mini LLM Dev Board/Accelerator Card Beat Hailo8 18T AX650 Multimodal LLM deepseek
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81

GUTE QUALITÄT

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#6

  • Package List: 1 set*【Rapberry Pi 5 Maix4-HAT】
  • Small Size Big performance: 18 TOPS Equivalent to Jetson-Orin-Nano 40T Only 56*65mm
  • Multi-Core: 8xA55@1.7GHz with 8GB RAM
  • Dual Mode: Acts as a RPi 5 AI HAT Accelerator or a StandaloneLLM Development Board
  • 199,99 € AUF AMAZON
youyeetoo
youyeetoo
youyeetoo PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card Based on Google Coral Edge TPU for Edge AI Inference(CRL-G18U-P3DF)
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78

GUTE QUALITÄT

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#7

  • Support up to 8& 16 goo gle Coral Edge TPU M.2 modules
  • Support TensorFlow Lite machine learning framework
  • Compatible with PCI Express 3.0 x16 expansion slot
  • Optimized thermal design with twin tuborfans
  • 1.460,00 € AUF AMAZON
CG CHIPS GATE
CG CHIPS GATE
TeslaV100 V100 GPU Accelerator Card 16GB PCI-e Machine Learning AI HPC Volta
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77

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#8

  • Chips Gate, founded in 2010, is a professional purchasing B2B & B2C tool in electronic components field.
  • If you would like more product images, you can also contact us.
  • If you have doubts about the brand of the product, or if you have other questions, please feel free to contact us.welcome to inquire and buy in bulk, we consider reasonable offers and respond quickly! thanks.
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  • We focus on product quality, rather than marketing, in order to deliver the finest quality of product at a fraction cost.
  • 1.330,97 € AUF AMAZON
Wiley-IEEE Press
Wiley-IEEE Press
Accelerators for Convolutional Neural Networks  
10% Rabatt
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73

GUTE QUALITÄT

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#9
seeed studio
seeed studio
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..      
31% Rabatt
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64

GUTE QUALITÄT

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#10

  • Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Jeder Edge-TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen pro Sekunde (4 TOPS) mit 2 Watt Leistung auszuführen. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 FPS energieeffizient ausführen. Mit den beiden Edge-TPUs in diesem Modul können Sie die Inferenzen pro Sekunde (8 TOPS) auf mehrere Arten verdoppeln, z. B. indem Sie zwei Modelle parallel laufen oder ein Modell über beide Edge-TPUs leiten.
  • 【Funktioniert mit Debian Linux und Windows】Integriert mit Debian-basierten Linux- oder Windows 10-Systemen mit einem kompatiblen Kartenmodulsteckplatz.
  • Unterstützt TensorFlow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. TensorFlow Lite Modelle können kompiliert werden, um auf dem Edge TPU zu laufen.
  • Unterstützt AutoML Vision Edge: Erstellen und Bereitstellen Sie mit AutoML Vision Edge einfach schnelle, hochpräzise benutzerdefinierte Bildklassifizierungsmodelle auf Ihrem Gerät. Beschreibung:
  • 61,18 € AUF AMAZON
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