Coral Raspberry Pi
Die 10 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
23% Rabatt
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99
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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98
MAXIMALE 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
KKSB Cases
KKSB SBC Kameratasche Mit 360-Grad-Rotationshalter - Kompatibel Mit Raspberry Pi HQ, Modul 2, Modul 3 Und Coral 5MP (Nur Gehäuse Und Ständer)
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93
TOP QUALITÄT
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#3
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【360-Grad-drehbares Design】Genießen Sie unvergleichliche Flexibilität mit einem Kugelgelenk, der eine nahtlose Drehung und Neigung in jedem Winkel ermöglicht und eine präzise Positionierung für eine optimale Kameraausrichtung gewährleistet.
Robuste Konstruktion: Hergestellt mit einer stabilen Kombination aus Stahlständer und leichtem Aluminium-Kameratasche, sorgt dieses Gehäuse für Langlebigkeit und Tragbarkeit, geeignet für den Innen- und Außenbereich.
Duale Frontplatten: Lieferung mit zwei Frontplatten, die eine Vielzahl von Kameramodule unterbringen, einschließlich Raspberry Pi Kameramodul 3, Kameramodul 2, Coral Kameramodul und Raspberry Pi hochwertige Kamera, bietet Vielseitigkeit für verschiedene Kamera-Setups.
【Einstellbare Kamerawinkel】Drehen Sie das Kameramodul in vier verschiedenen Winkeln auf der Frontplatte, bieten Sie Flexibilität, um gewünschte Perspektiven und Winkel für verschiedene Fotografie, Videografie oder Überwachungsbedürfnisse zu erfassen.
【Vielseitige Montageoptionen】 Nutzen Sie den mitgelieferten Ständer oder die Standard-Stativgewindehalterung, um das Gehäuse auf Tischplatten zu platzieren oder an Wänden oder Decken zu montieren, wodurch es sich nahtlos an verschiedene Umgebungen und Einrichtungen anpasst.
22,90 € AUF AMAZON
KKSB Cases
KKSB Camera Holder
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89
HOHE QUALITÄT
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#4
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【Vielseitige Kamerakompatibilität】 Der KKSB-Kamerahalter ist kompatibel mit einer Reihe von Kameramodule, einschließlich der Raspberry Pi NoIR-Kamera, der Raspberry Pi HQ Kamera, dem Coral-Kameramodul und dem Raspberry Pi Kameramodul v2, sodass Sie verschiedene Kameras mit Leichtigkeit verwenden können.
【Einstellbare Offsetpositionen】 Mit 5 versetzten Positionen und 2-Achsen-Rotation bietet der KKSB-Kamerahalter Flexibilität bei der Positionierung Ihrer Kamera, um optimale Winkel und Blickpunkte für Ihre Projekte zu gewährleisten.
【Einfache Installation】 Die Kamerahalterung verfügt über 5 Löcher an der Basis, die mehrere Optionen zum Einstellen der versetzten Position bieten, wodurch die Installation schnell und unkompliziert wird.
【Breites Spektrum an kompatiblen Hüllen】 Die KKSB-Kamerahalterung ist so konzipiert, dass sie nahtlos mit verschiedenen KKSB Cases wie KKSB-Hülle für Tinker Board 2, Jetson Nano/XAVIER NX Compact Case, KKSB Hülle für Tinker Edge R funktioniert, bietet Vielseitigkeit bei der Gehäuse-Auswahl.
【Langlebige Metallkonstruktion】 Hergestellt aus Metall, bietet die KKSB-Kamerahalterung robuste Unterstützung und Stabilität für Ihr Kameramodul und sorgt für lang anhaltende Leistung und Schutz.
13,90 € AUF AMAZON
Pineboards
Pineboards Hat AI! Dual, Edge Coral TPU Erweiterung für Raspberry Pi 5
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82
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#5
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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
64,30 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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82
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#6
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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
MicroMaker
MicroMaker SparkFun Qwiic pHAT v2.0 for Raspberry Pi - Stemma QT/Qwiic - SKU 5142
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#7
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Herst.- Nr.: 5142
Produktkategorie: Raspberry Pi Hats / Add-on-Boards
Zum Gebrauch mit: Raspberry Pi
The SparkFun Qwiic pHAT V2.0 for Raspberry Pi provides you with the quickest and easiest way to enter into SparkFun’s Qwiic or STEMMA QT ecosystem while still using that Raspberry Pi that you’ve come to know and love. The Qwiic pHAT connects the I2C bus (GND, 3.3V, SDA, and SCL) on your Raspberry Pi to an array of Qwiic/QT connectors on the HAT. Since this system allows for daisy-chaining boards with different addresses, you can plug in as many sensors as you’d like!
The Qwiic pHAT v2.0 has four Qwiic connect ports (two on its side and two vertical), all on the same I2C bus. SparkFun also made sure to add a simple 5V screw terminal to power boards that may need more than 3.3V and a general-purpose button (with the option to shut down the Pi with a script). Also updated, the mounting holes found on the board are now spaced to accommodate the typical STEMMA QT / Qwiic board dimension of 1.0" x 1.0". This HAT is compatible with any Raspberry Pi that utilizes the standard 2x20 GPIO header as well as the NVIDIA Jetson Nano and Google Coral.
18,90 € AUF AMAZON
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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75
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#8
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【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.
17,99 € AUF AMAZON
Pineboards
Pineboards HatDrive! Dual, 2X NVMe 2230/2242 GEN 2 Erweiterung für Raspberry Pi 5
71
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#9
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Raspberry Pi 5 Kompatibilität: Maßgeschneidert für nahtlose Integration mit dem Raspberry Pi 5.
【Dual NVMe Drive Slots】Unterstützt zwei NVMe-Laufwerke, erweitert Speicherkapazität und Geschwindigkeit.
ASMedia PCIe Switch: integriert einen ASMedia PCIe Switch (Gen2 Variante) für effiziente Datenübertragung.
NAS-Optimierung: Ideal für NAS-Projekte, insbesondere mit RAID-1-Unterstützung für Datenredundanz.
【Unabhängige Abwärtswandler】Jeder NVMe-Steckplatz ist mit einem eigenen unabhängigen Abwärtswandler für eine stabile Stromversorgung ausgestattet.
Langlebige Konstruktion: Gebaut mit hochwertigen Materialien und Komponenten für Haltbarkeit und Zuverlässigkeit.
【Benutzerfreundliche Installation】Einfacher Installationsprozess für NVMe-Laufwerke, vereinfacht die Einrichtung.
55,08 € AUF AMAZON
Google
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul
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64
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#10
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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
raspberry pi p400
gameboy raspberry pi
raspberry pi 4000
raspberry pi gameboy
raspberry pi charger
raspberry pi experimentierset
raspberry pi storage
füllstandssensor raspberry pi
raspberry pi 64
raspberry pi dashcam
#1 GEWINNER
