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Coral Edge Tpu

Die 10 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung: 15. Oktober 2025
Google Coral
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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99

MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • 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.
  • 85,25 € 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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96

BESTE QUALITÄT

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#2

  • 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
  • 69,40 € AUF AMAZON
YwPulseU
YwPulseU
Coral Dual Edge TPU Adapter für Coral m.2 Accelerator - M.2 2280 B+M Key PCIe x1 Gen2 Adapterplatine mit Befestigungsschraube
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95

TOP QUALITÄT

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#3

  • Exklusiv für Coral M.2 Accelerator mit Dual-Edge-TPU-Modulen entwickelt, um die KI-Inferenzleistung zu maximieren.
  • Passend für Standard M.2 2280 B-Key- oder M-Key-Steckplätze (nur PCIe-Protokoll - nicht kompatibel mit SATA M.2)
  • Bidirektionale Gen2-Bandbreite: Upstream: ×1 PCIe Gen2 (5 Gbit/s) Downstream: Dual × 1 PCIe Gen2 Lanes
  • Inklusive Befestigungsschraube aus Edelstahl für vibrationsbeständige Leiterplattenfixierung.
  • Explizit inkompatibel mit Raspberry Pi CM4/USB-Gehäusen - verhindert Käuferfehler.
  • 75,45 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator        
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89

HOHE QUALITÄT

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#4

  • 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
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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88

HOHE 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
Pineboards
Pineboards
Pineboards Hat AI! Dual, Edge Coral TPU Erweiterung für Raspberry Pi 5
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82

SICHERE QUALITÄT

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#6

  • Dual Edge TPU Integration in Raspberry Pi 5 Ökosystem
  • Maßgeschneidert für Raspberry Pi 5 für nahtlose Integration
  • Lässt sich unter Ihrem Pi montieren, ohne den GPIO-Zugriff zu blockieren
  • Enthält einen PCIe-Paket-Switch
  • 1 LED zur Überwachung des Stromeingangs
  • Komplettes Zubehör-Kit für sichere M.2-Kartenmontage
  • 64,13 € 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
GLOTRENDS
GLOTRENDS
GLOTRENDS WA01 M.2 E Key to PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter für M.2 WiFi 4/5/6/6e/7/Coral TPU Modul, mit 6-dBi SMA Antennen Kits
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78

GUTE QUALITÄT

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#8

  • M.2 Key E to PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter mit SMA Antennen Kits, funktioniert mit NGFF M.2 WiFi Modul, sowie Coral TPU (M.2 Accelerator A+E Key)
  • Das WiFi-Signal geht über die PCIe X1-Schnittstelle und das Bluetooth-Signal geht über die USB-Schnittstelle (Um Bluetooth zu aktivieren: Das USB-Kabel muss mit dem USB-Anschluss des Motherboards verbunden werden
  • Triple Band 2.4GHz 5GHz 6GHz Antenne: 6 dBi RP-SMA Male Antenne, mit 2 x 15cm U.FL/IPEX4 zu RP-SMA Female Pigtail Kabel
  • Kompatibel mit BE200NGW, AX210NGW, AX200NGW, 9260NGW, 8265NGW, 8260NGW, 7265NGW, 7260NGW, und Broadcom, Realtek, Atheros NGFF M.2 2230 Interface (Key E/A+E) WiFi Modul. Unterstützt WiFi 4/5/6/6E/7, Bluetooth 4.0/4.1/4.2/5.0/5.1/5.2/5.3/5.4
  • Zu beachten: kann nicht mit M.2 CNVio2/CNVio Interface WiFi Modul arbeiten, wie z.B. intel AX211NGW, AX201NGW, AC 9560NGW, AC 9462NGW, AC 9461NGW, etc. Mini PCIe WiFi-Module werden nicht unterstützt.
  • OS-Kompatibilität: DOS/Windows/Linux/Mac OS (abhängig von Ihrem WiFi-Modul Kompatibilität). Es ist nur ein Signalwandler und benötigt keinen Treiber. Möglicherweise müssen Sie jedoch einen Treiber für Ihr M.2 WiFi-Modul installieren.
  • Vorinstallierte 12-cm-Halterung mit normalem Profil und 8-cm-Halterung mit niedrigem Profil.
  • 16,00 € 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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72

GUTE QUALITÄT

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#9

  • [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
PE Press
PE Press
Getting Started with Coral Dev Board (English Edition)
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69

GUTE QUALITÄT

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#10
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