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Coral Edge Tpu

Die 10 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung: 22. Juni 2025
seeed studio
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seeed studio Google Coral USB Accelerator        
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98

MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • 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;
  • 103,46 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key      
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MAXIMALE 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.
  • 59,90 € 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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93

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
  • 104,18 € 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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90

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
Google
Google
Google Coral Dev Board Mini: Single-Board-Computer mit SoC, ML, Wireless-Konnektivität und Mendel Linux, Wi-Fi 5 und Bluetooth 5.0
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SICHERE QUALITÄT

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#5

  • Das Coral Dev Board Mini ist ein Single-Board-Computer, mit dem Sie schnell Prototypen und Bereitstellen eines eingebetteten Systems mit ML-Inferenzen auf dem Gerät ermöglicht.
  • Das Board enthält den Edge-TPU-Koprozessor, ein kleiner ASIC, der von Google entwickelt wurde, der TensorFlow Lite-Modelle auf energieeffiziente Weise beschleunigt. Es ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (Tops) durchzuführen, wobei 0,5 Watt für jedes Oberteil (2 Spitzen pro Watt) verwendet werden.
  • Bietet ein komplettes System: Ein Single-Board-Computer mit SoC + ML + Wireless-Konnektivität, alle auf dem Board laufen eine Ableitung von Debian Linux nennen wir Mendel, so dass Sie Ihre Lieblings-Linux-Tools mit diesem Board ausführen können.
  • Unterstützt TensorFlow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite-Modelle können so kompiliert werden, dass sie auf dem Edge TPU ausgeführt werden.
  • Internationale Produkte haben separate Bedingungen, werden aus dem Ausland verkauft und können sich von lokalen Produkten unterscheiden, einschließlich Passform, Alterseinstufung und Sprache des Produkts, Kennzeichnung oder Anweisungen.
  • 139,00 € AUF AMAZON
GeeekPi
GeeekPi
GeeekPi M01 PCIe M.2 E-Key NVMe SSD PCIe Peripheral Board for Raspberry Pi 5, Support M.2 E-Key NVMe SSD 2230/2242
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SICHERE QUALITÄT

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#6

  • 【Compatibility】GeeekPi M01 PCIe M.2 E-key NVMe SSD PCIe Peripheral Board is only compatible with Raspberry Pi 5 8GB 4GB. Note: Raspberry Pi 5 board is not included.
  • 【M.2 NVMe SSD Supported】M01 PCIe M.2 E-key NVMe SSD PCIe Peripheral Board supports the installation of M.2 E-key NVMe SSD 2230/2242.
  • 【PCIe Support 】PCIe x1 interface in both Gen2 & Gen3 standards.
  • 【Camera/Display fpc cutout】The openings in the PCB allow for the routing of two Display/Camera FPC cables.
  • 【M.2 Standard-Compliant Power System】Integrated voltage regulator delivering up to 3A for the 3.3V power rail, compliant with M.2 standard.
  • 【Wiki】https://wiki.52pi.com/index.php?title=EP-0223
  • 17,99 € 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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81

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
WayPonDEV
WayPonDEV
Tinker Edge R RK3399Pro Single Board Computer mit Edge TPU AI Accelerator und Dual Camera Interface Onboard 2 GB RAM 1 GB NPU RAM 16 GB eMMC-Speicher für Edge Computing Support Tensorflow Lite/Caffe
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74

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#8

  • [Hohe Leistung] Quad-Core-ARM-SoC bis zu 1,8 GHz mit 3 GB RAM – Der Tinker Edge R verfügt über den Rockchip RK3399Pro SoC und Mali – T764 GPU zusammen mit 2 GB Dual-Channel-LPDDR4-Speicher für das System, 1 GB LPDDR3-Speicher für NPU und 16 GB eMMC-Flash
  • [Netzwerk der Gigabit-Klasse] Tinker Edge R verfügt über einen Hochgeschwindigkeits-GB-LAN-Anschluss für echten Netzwerkdurchsatz der Gigabit-Klasse zusammen mit 3x USB 3.2 Gen1 Typ-A. Es verfügt auch über integriertes Wi-Fi und Bluetooth für eine robuste IoT- und Netzwerkkonnektivität
  • [Open-Source]Das Board wird mit einem vollständig Open-Source-Kernel und Unterstützung für mehrere APIs geliefert, darunter OpenGL, Vulkan, OpenCL, OpenVX, TensorFlow Lite, Android NN und Caffe
  • [HD-Audio- und UHD-Videounterstützung] Es unterstützt die 192/24-Bit-HD-Audiowiedergabe mit automatischer Erkennung der Audiobuchse sowie die beschleunigte HD- und UHD-Videowiedergabe (4K) und unterstützt HDMI CEC für nahtlose Ein- und Ausschaltkonfigurationen
  • [WiKi]Weitere Informationen finden Sie in der Produktbeschreibung. Bei technischen Problemen nach dem Kauf wenden Sie sich bitte an unser technisches Support-Team: Klicken Sie auf "WayPonDEV" und stellen Sie eine Frage. Packungsinhalt: 1x Tinker Edge R (3GB+16G eMMC); 2x Wi-FiVBT-Antennenkabel; 1x Ständerversatz (4xSchraube+4xSechskant); 2x Kamera-MIPI-Konvertierungskabel (22P auf 15P); 1 x Abschirmbeutel; 1 x Schnellstartanleitung
  • 99,99 € AUF AMAZON
CORAL
CORAL
Coral Tools Coral 73050 Essentials Dichtstoff Gun mit Skelett Körper für Mastic Silikon abdichten Patronen c3-c4 310–400 ml – schwarz
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GUTE QUALITÄT

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#9

  • sind sie auf der Suche nach für kontrolliertes auftragen von Fugen, Silikon Dichtstoff, und andere Klebstoffe? Möchten Sie lieber eine Kartuschenpistole mit einem leichten Rahmen? Arbeiten Sie mit Kartuschen 310 ml und 400 ml?
  • Dies Mastic Pistole hat ein sehr beliebter Skelett Design geeignet für den allgemeinen Gebrauch. Erleben Sie mehr Komfort dank dem geringen Gewicht der Rahmen dadurch weniger Belastung und Ermüdung.
  • Dieser leicht zu verwendende Kartuschenpistole bietet kontrolliertes und gleichmäßiges Ergebnis. Der Rahmen Länge fasst Patronen bis zu 400 ml. Der Metall Rahmen besitzt ein korrosionsbeständiges Finish für längere Lebensdauer.
  • Sie drücken Sie die Version Arm an der Rückseite der Pistole und ziehen Sie den Schaft before Loading der Patrone. Hält die Waffe in einem 45 Grad Winkel, drücken Sie die Trigger während der Bewegung entlang der Oberfläche.
  • Wählen Sie großen Wert für Geld und eine gutes Finish. Der Coral Essentials Kartuschenpistole ist weithin verwendet von alle Gewerke und für den Gebrauch im ganzen Haus geeignet
  • 8,57 € AUF AMAZON
youyeetoo
youyeetoo
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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67

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#10

  • [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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