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Coral Ai Tpu

Die 8 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung: 15. Juni 2025
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key      
11% Rabatt Kostenloser Versand
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98

MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • 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.
  • 59,90 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Google Coral USB Accelerator        
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97

BESTE QUALITÄT

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#2

  • Coral USB-Zubehör, das maschinelles Lernen auf vorhandene Systeme zurückführt. Funktioniert mit Raspberry Pi (Pi2 / 3/4 Modell B / B +) und anderen Linux-Systemen.
  • Mit der Edge-TPU - einem kleinen ASIC, der von Google entwickelt und gebaut wurde - bietet der USB-Beschleuniger leistungsstarke ML-Inferenzen mit geringen Stromkosten über eine USB 3.0-Schnittstelle.
  • Hauptvorteile von Edge TPU: Hochgeschwindigkeits-TensorFlow Lite-Inferenz ； Geringer Stromverbrauch ； Geringer Platzbedarf. Coral ist eine Abteilung von Google, die Ihnen hilft, mit unserer Plattform für lokale KI intelligente Ideen zu entwickeln.
  • Unterstützt TensorFlow lite: Es ist nicht erforderlich, Modelle von Grund auf neu zu erstellen. Tensorflow Lite-Modelle können für die Ausführung auf USB Accelerator kompiliert werden.
  • Funktionen: Unterstützt vollständig MobileNet- und Inception-Architekturen, obwohl benutzerdefinierte Architekturen möglich sind. Kompatibel mit Google Cloud;
  • 99,00 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Singleboard-Computer
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95

TOP QUALITÄT

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#3

  • Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: High-Speed-TensorFlow Lite-Inferenzen mit geringer Leistung, geringem Platzbedarf, lokaler Inferenzierung
  • Unterstützt alle wichtigen Plattformen: Verbindet sich über USB 3.0 Typ-C mit jedem System, auf dem Debian Linux (einschließlich Raspberry Pi), macOS oder Windows 10 ausgeführt wird
  • Unterstützt TensorFlow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite-Modelle können kompiliert werden, um auf dem Edge TPE zu laufen
  • Unterstützt AutoML Vision Edge: Einfaches Erstellen und Bereitstellen von schnellen, hochpräzisen benutzerdefinierten Bildklassifizierungsmodellen am Rand.
  • Kompatibel mit Google Cloud
  • 104,40 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral
Google Coral System-On-Modules: SOM Edge TPU ML Compute Accelerator, M.2-2230-A-E-S3 (A/E Key), Integrieren Sie das Edge TPU in ältere und neue Systeme mit einer M.2-Schnittstelle
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HOHE QUALITÄT

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#4

  • 【Hochleistungs-ML-Beschleuniger】Integriert Google Edge TPU, liefert 4 TOPS (int8) Spitzenleistung für maschinelles Lernen Inferenzaufgaben.
  • 【Starke Kompatibilität】Unterstützt M.2 A+E Key Interface für einfache Integration in bestehende Systeme.
  • 【Low Power Design】Bietet 2 TOPS pro Watt, ideal für eingebettete und energieeffiziente Anwendungen.
  • 【Breite Betriebssystemunterstützung】Kompatibel mit Linux (Debian 10/Ubuntu 16.04+) und Windows 10 (64-Bit).
  • Zuverlässigkeit in Industriequalität: Betriebstemperaturbereich von -20 °C bis +85 °C, geeignet für raue Umgebungen.
  • 98,87 € AUF AMAZON
Coral by Google
Coral by Google
Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
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SICHERE QUALITÄT

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#5

  • Coral by Google
  • Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
  • COMPUTERKOMPONENTE
  • 110,17 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral
SOM System-On-Module – SOM Google Edge TPU ML Compute Accelerator, Integrieren Sie das Edge TPU in ältere und neue Systeme mit einer Standard-Half-Mini-PCIe
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80

GUTE QUALITÄT

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#6

  • 64-Bit-Version von Debian 10 oder Ubuntu 16.04 (oder neuer)
  • x86-64 oder ARMv8-Systemarchitektur
  • 64-Bit-Version von Windows 10
  • x86-64 Systemarchitektur
  • 69,90 € 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-G116U-P3DF)
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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
  • 2.009,00 € AUF AMAZON
youyeetoo
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ASUS Tinker Edge T SoC 1,5-GHz-Quad-Core-CPU, GC7000 Lite-Grafik, 1 GB LPDDR4 und 8 GB eMMC Mini-Motherboard
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78

GUTE QUALITÄT

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#8

  • [Design für Edge AI Anwendungen] Mit seinem leistungsstarken und modernen Quad-Core ARM-basierten NXP i.MX 8M Prozessor bietet der G-oogle Edge TPU SOM eine leistungsstarke Lösung für Grafiken, Maschinensicht, Video, Audio, Stimme und sicherheitskritische Anwendungen.
  • Speicher und Speicher: LPDDR4 1 GB Speicher, Onboard 8 GB eMMC 1 und Micro SD (TF) Kartensteckplatz für Speicherung
  • [Mehrere Verbindungsoptionen] Dual MIPI CSI für stereoskopische Anwendungen, kompatibel mit DSI Touchpanel, HDMI-Port für Display und USB 3. 2 Gen 1 Port für Datentransfer
  • [Fortschrittliches Power-Design] Unterstützt 12 V ~ 19 V Weitbereichs-DC-In und Stromschutz-Design
  • Unterstützt eine robuste API und SDK, mit der Benutzer Maschine lernende Modelle für Tinker Edge T problemlos für Anwendungen wie Bildklassifizierung und Objekterkennung eingesetzt werden können.
  • [Produktionseinsatz] Tinker Edge T kommt mit einem plattformübergreifenden OS-Flash-Tool, das ein einfaches OS-Blinken auf SD-Karten und USB-Laufwerke ermöglicht, sodass Sie Ihr System schnell einsatzbereit haben können.
  • 145,00 € AUF AMAZON
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