Coral Ai Usb
Die 8 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung:
8. Oktober 2025
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
24% Rabatt
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98
MAXIMALE QUALITÄT
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#1 GEWINNER
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Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM-Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gb/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor, USB 3.0 Typ-C weiblich, unterstützt Debian Linux zu Host CPU, Modelle sind mit TensorFlow gebaut Unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud
Spezifikationen: Arm 32-Bit Cortex-M0+ Mikroprozessor (MCU): Bis zu 32 MHz max 16 KB Flash-Speicher mit ECC 2 KB RAM Anschlüsse: USB 3.1 (Gen 1) Port und Kabel (SuperSpeed, 5 Gbit/s Übertragungsgeschwindigkeit)
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Vollständig unterstützt MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
Eigenschaften: Google Edge TPU ML Beschleuniger Coprozessor, USB 3.0 Typ-C-Buchse, unterstützt Debian Linux auf Host-CPU, Modelle werden mit TensorFlow gebaut. Volle Unterstützung MobileNet und Inception Architekturen durch benutzerdefinierte Architekturen sind möglich. Kompatibel mit Google Cloud.
80,06 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed Studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Singleboard-Computer
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96
BESTE QUALITÄT
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#2
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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
119,90 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key
20% Rabatt
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TOP QUALITÄT
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#3
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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.
47,93 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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92
TOP QUALITÄT
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#4
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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;
149,00 € AUF AMAZON
Google
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul
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87
SICHERE QUALITÄT
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#5
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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
123,89 € AUF AMAZON
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
82
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#6
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【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.
136,04 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral M.2 Beschleuniger mit Dual Edge TPU M.2-2230 (E-Key)
80
GUTE QUALITÄT
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#7
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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
172,03 € AUF AMAZON
KKSB Cases
KKSB Google Coral Dev Board-Gehäuse Aluminium | SBC | schwarz/weiß
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#8
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PREMIUM-GEHÄUSE: Exklusiv für das Google Coral Dev Board haben unsere Kühlungsexperten in Schweden das Kühlungsgehäuse entwickelt, welches aus Aluminium besteht. Es ist ein zweiteiliges Gehäuse, das leicht zu montieren ist. Mit einer modernen Schwarz/Weiß-Kombination sorgt unser Gehäuse für atemberaubende Ästhetik.
LAUTLOSE EFFIZIENTE KÜHLUNG: Bei der Entwicklung des Google Coral Dev Board-Gehäuses wurde besonderer Wert auf eine optimale Kühlungseffizenz und Kompatibilität gelegt. Der Gehäusekörper fungiert als effektiver Kühlkörper und schützt Ihren Einplatinencomputer perfekt in schwierigen Temperaturumgebungen oder bei Übertaktung der CPU vor Thermikproblemen.
100 % KOMPATIBILITÄT: Alle Anschlüsse des Google Coral Dev Board sind frei zugänglich und ohne Probleme zu erreichen. Guter WiFi- und Bluetoothempfang.
SEHR EINFACHER ZUSAMMENBAU: Dank der Schnappmontage von Deckel und Boden ist der Zusammenbau sehr einfach gehalten. 4 rutschfeste Gummifüße sorgen für sicheren Halt auf jeder Oberfläche. 2 Befestigungslöcher (kompatibel mit VESA 75 mm) können genutzt werden, um das Gehäuse an der Wand oder auf anderem Untergrund zu befestigen.
LIEFERUMFANG & SUPPORT: Sie erhalten ein Google Coral Dev Board-Gehäuse schwarz/weiß. Für Fragen oder Hilfe steht Ihnen unser Team von KKSB jederzeit zu Seite. Schreiben Sie uns einfach über das Amazon-Nachrichtensystem an und einer unserer Mitarbeiter wird für Sie persönlich da sein.
22,90 € AUF AMAZON
coral ai usb accelerator
coral ai
coral usb
coral ai tpu
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