Coral M.2 Accelerator
Die 10 besten Produkte von Dezember 2025
Letzte Aktualisierung:
10. Dezember 2025
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key
99
MAXIMALE QUALITÄT
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#1 GEWINNER
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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.
75,00 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key
96
BESTE QUALITÄT
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#2
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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.
85,35 € AUF AMAZON
YwPulseU
Coral Dual Edge TPU Adapter für Coral m.2 Accelerator - M.2 2280 B+M Key PCIe x1 Gen2 Adapterplatine mit Befestigungsschraube
95
TOP QUALITÄT
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#3
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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.
75,37 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed Studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Singleboard-Computer
90
HOHE QUALITÄT
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#4
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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
107,90 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
87
SICHERE QUALITÄT
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#5
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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;
113,38 € AUF AMAZON
Muuookka
Muuookka Entwicklungsboard Accelerator Edge M.2 E-Key Slot Edge TPU ML-Beschleuniger Teile
81
GUTE QUALITÄT
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#6
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Edge TPU ist kleiner ASIC, von entwickelt wurde und TensorFlow Lite-Modelle energieeffizient beschleunigt: einzelne TPU kann 4 Billionen Operationen pro Sekunde(4 TOPS) bei einem Stromverbrauch von 2 Watt ausführen-sind 2 TOPS pro Watt. So kann Edge TPU beispielsweise modernste mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 Bildern pro Sekunde ausführen. Diese geräteinterne ML-Verarbeitung reduziert Latenz, erhöht Datenschutz und macht ständige Internetverbindung überflüssig.
Der Coral M.2-Beschleuniger mit Dual Edge TPU ist ein M.2- (E-Key), das Edge TPU ML-Beschleuniger enthält, jeder mit seiner eigenen PCIe Gen2 x1-Schnittstelle.
2x für Edge TPU ML-Beschleuniger (2 TOPS pro Watt)
96,97 € AUF AMAZON
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
80
GUTE QUALITÄT
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#7
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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
YwPulseU
Dual Edge TPU PCIe x1 Low Profile Adapter - Coral Accelerator Board für Dual Edge TPU Module mit Befestigungsschraube
75
GUTE QUALITÄT
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#8
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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
71,09 € AUF AMAZON
Yzzthumss
Yzzthumss Entwicklungsboard Beschleunigerkartenmodul G650-06076-01 M. 2 E-Key Slot für Accelerator Edge
73
GUTE QUALITÄT
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#9
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Der Coral M.2-Beschleuniger mit Dual Edge TPU ist ein M.2- (E-Key), das Edge TPU ML-Beschleuniger enthält, jeder mit seiner eigenen PCIe Gen2 x1-Schnittstelle.
Edge TPU ist kleiner ASIC, von entwickelt wurde und TensorFlow Lite-Modelle energieeffizient beschleunigt: einzelne TPU kann 4 Billionen Operationen pro Sekunde(4 TOPS) bei einem Stromverbrauch von 2 Watt ausführen-sind 2 TOPS pro Watt. So kann Edge TPU beispielsweise modernste mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 Bildern pro Sekunde ausführen. Diese geräteinterne ML-Verarbeitung reduziert Latenz, erhöht Datenschutz und macht ständige Internetverbindung überflüssig.
2x für Edge TPU ML-Beschleuniger (2 TOPS pro Watt)
96,05 € AUF AMAZON
WayPonDEV
Visionfive2 Hailo RISC-V Linux AI Development Board Kit, Hailo-8L M.2 AI Beschleunigungs Module Kit, StarFive JH7110 CPU LPDDR4 8GB RAM, Dual Gigabit Netzwerk, 4K HDMI Display (Bundle1)
67
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#10
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VisionFive2 Hailo-8L AI Module mit 13Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) Hailo-8L AI Prozessor
VisionFive2 Mini PC Hailo-8L AI-Beschleunigungsmodule für die gleichzeitige Verarbeitung von mehreren Streams und Modellen
VisionFive2 risc-v Mini-PC mit M.2-Anschluss, eMMC-Sockel, Dual-Gigabit-Netzwerkanschluss und WiFi-Slot
VisionFive2 Mini PC Integrierter StarFive JH7110 mit RISC-V U74 Quad-Core CPU
Das VisionFive2 RISC-V AI Entwicklungsboard ist ein Video-Decoder und -Encoder
179,99 € AUF AMAZON
coral tpu m.2
coral ai m.2
google coral coral m.2 accelerator b+m key
coral accelerator
coral m.2 accelerator with dual edge tpu