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Coral M.2 Accelerator With Dual Edge Tpu

Die 9 besten Produkte von Dezember 2025
Letzte Aktualisierung: 13. Dezember 2025
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key      
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99

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.
  • 75,00 € 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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97

BESTE QUALITÄT

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#2

  • 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.
  • 74,57 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key      
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94

TOP QUALITÄT

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#3

  • 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.
  • 84,41 € 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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90

HOHE QUALITÄT

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#4

  • 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
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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87

SICHERE QUALITÄT

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#5

  • 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
Muuookka
Muuookka
Muuookka Entwicklungsboard Accelerator Edge M.2 E-Key Slot Edge TPU ML-Beschleuniger Teile
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82

SICHERE QUALITÄT

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#6

  • 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)
  • 96,05 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Google Coral USB Accelerator        
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81

GUTE QUALITÄT

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#7

  • 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;
  • 111,16 € AUF AMAZON
seeed studio
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Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..      
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74

GUTE QUALITÄT

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#8

  • Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Jeder Edge-TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen pro Sekunde (4 TOPS) mit 2 Watt Leistung auszuführen. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 FPS energieeffizient ausführen. Mit den beiden Edge-TPUs in diesem Modul können Sie die Inferenzen pro Sekunde (8 TOPS) auf mehrere Arten verdoppeln, z. B. indem Sie zwei Modelle parallel laufen oder ein Modell über beide Edge-TPUs leiten.
  • 【Funktioniert mit Debian Linux und Windows】Integriert mit Debian-basierten Linux- oder Windows 10-Systemen 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. Beschreibung:
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Coral by Google
Coral by Google
Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
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75

GUTE QUALITÄT

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#9

  • Coral by Google
  • Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
  • COMPUTERKOMPONENTE
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