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Coral Ai Pcie

Die 8 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung: 18. Oktober 2025
YwPulseU
YwPulseU
Dual Edge TPU PCIe x1 Low Profile Adapter - Coral Accelerator Board für Dual Edge TPU Module mit Befestigungsschraube
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99

MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • 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
  • 68,60 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key      
Kostenloser Versand
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96

BESTE QUALITÄT

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#2

  • Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Der integrierte Edge-TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (TOPS) durchzuführen, wobei 0,5 Watt für jedes TOPS (2 TOPS pro Watt) verwendet werden. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit 400 FPS energieeffizient ausführen.
  • Funktioniert mit Debian Linux - Integriert mit jedem Debian-basierten Linux-System 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.
  • 75,00 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key      
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BESTE QUALITÄT

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#3

  • Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Der integrierte Edge-TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (TOPS) durchzuführen, wobei 0,5 Watt für jedes TOPS (2 TOPS pro Watt) verwendet werden. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit 400 FPS energieeffizient ausführen.
  • Funktioniert mit Debian Linux - Integriert mit jedem Debian-basierten Linux-System 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.
  • 83,63 € AUF AMAZON
youyeetoo
youyeetoo
youyeetoo PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card Based on Google Coral Edge TPU for Edge AI Inference (CRL-G116U-P3DF)
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HOHE QUALITÄT

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#4

  • 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
  • 2.009,00 € AUF AMAZON
youyeetoo
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youyeetoo PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card Based on Google Coral Edge TPU for Edge AI Inference(CRL-G18U-P3DF)
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SICHERE QUALITÄT

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#5

  • 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
seeed studio
seeed studio
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..      
28% Rabatt
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81

GUTE QUALITÄT

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#6

  • 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:
  • 64,38 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral
Google Coral M.2 Beschleuniger mit Dual Edge TPU M.2-2230 (E-Key)
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81

GUTE QUALITÄT

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#7

  • 2 x PCIe Gen2 x1 Schnittstelle (eine pro Edge TPU)
  • M.2 - 2230 - D3 - E KEY
  • 2 x Google Edge TPU ML Beschleuniger
  • 8 TOPS Gesamtspitzenleistung (int8)
  • 2 Tops pro Watt
  • 170,45 € AUF AMAZON
Google
Google
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul      
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77

GUTE QUALITÄT

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#8

  • Ein USB-Zubehör, das maschinelles Lernen Inferenzen auf bestehende Systeme bringt. Funktioniert mit Raspberry Pi und anderen Linux-Systemen
  • Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Der integrierte TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (Tops) durchzuführen, wobei 0,5 Watt für jedes Oberteil (2 Tops pro Watt) verwendet werden. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie mobilenet V2 AT 400 FPS energieeffizient ausführen
  • Funktioniert mit Debian Linux: verbindet sich mit jedem Debian-basierten Linux-System mit einem mitgelieferten USB 3.0 Typ-C-Kabel
  • Unterstützt Tensorflow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite Modelle können zusammengestellt werden, um am Rand TPE zu laufen
  • Unterstützt Automl Vision Edge: Einfacher Aufbau und Bereitstellung schneller, hochgenauer benutzerdefinierter Bildklassifizierungsmodelle auf Ihrem Gerät mit automl Vision Edge
  • Ml Accelerator: Google Edge TPU Coprocessor
  • Anschluss: USB 3.0 Typ-C (Daten/Strom)
  • Abmessungen: 65 Millimeter x 30 Millimeter
  • 213,47 € AUF AMAZON
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