Coral Usb Accelerator
Die 10 besten Produkte von Dezember 2025
Letzte Aktualisierung:
10. Dezember 2025
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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.
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seeed studio
seeed Studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Singleboard-Computer
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
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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
93
TOP QUALITÄT
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#3
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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
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key
90
HOHE QUALITÄT
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#4
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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
YwPulseU
Coral Dual Edge TPU Adapter für Coral m.2 Accelerator - M.2 2280 B+M Key PCIe x1 Gen2 Adapterplatine mit Befestigungsschraube
83
SICHERE QUALITÄT
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#5
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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 M.2 Accelerator A+E Key
81
GUTE QUALITÄT
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#6
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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.
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Google
Google Coral Dev Board Mini: Single-Board-Computer mit SoC, ML, Wireless-Konnektivität und Mendel Linux, Wi-Fi 5 und Bluetooth 5.0
80
GUTE QUALITÄT
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#7
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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
deleyCON
deleyCON 1,5m USB 2.0 High Speed Kabel Verlängerungskabel USB A-Stecker zu A-Buchse - Schwarz
77
GUTE QUALITÄT
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#8
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deleyCON USB 2.0 High-Speed Verlängerungskabel // Hochwertige, mehrfache Schirmung für schnelle, störungsfreie Datenübertragung // Passgenaue, stabile USB-Stecker
Anschluss: 1x USB-A-Stecker zu 1x USB-A-Buchse // Kompatibel mit allen USB-Geräten, sofern eine USB-A-Stecker oder USB-A-Buchse vorhanden ist
Übertragungsgeschwindigkeiten von bis zu 480 Mbps // Geschirmtes, flexibles USB 2.0 High Speed Kabel
Optimal zum Verlängern/Verbinden von USB Kabeln // Hervorragend geeignet zum Anschliessen von z. B.: Druckern, Tastaturen, Mäusen, Webcams, Festplattengehäusen, USB-Hubs und zahlreichem USB-Computerzubehör
Abwärtskompatibel zu USB 1.0/1.1
Farbe: Schwarz // Länge: 1,5 Meter // Anzahl: 1 Stück
Modellnummer: MK715 // Marke: deleyCON
6,99 € AUF AMAZON
Blackmagic Design
Blackmagic Design Davinci Resolve Speed Editor inkl. Liz.
24% Rabatt
73
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#9
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Hochwertige Leistung
Ergonomisches Design
Ideale Qualität
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GLOTRENDS
GLOTRENDS WA02 Mini PCIe zu PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter für Mini PCIe WiFi 4/5/6/6e Modul/Coral TPU Modul, mit 3.5-dBi SMA Antennen Kits
66
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#10
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Mini PCIe to PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter mit SMA Antennen Kits, funktioniert sowohl mit Mini PCIe WiFi Modul als auch mit Coral TPU (Mini PCIe Accelerator Modul)
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-Port des Motherboards verbunden werden)
Triple Band 2.4GHz 5GHz 6GHz Antenne: 3.5 dBi RP-SMA Male Antenne, mit 2 x 15cm U.FL/IPEX1 zu RP-SMA Female Pigtail Kabel
Kompatibel mit MPE-AX3000H, AX210HMW, AX200HMW, 7265HMW, 7260HMW, 62230ANHMW, 633ANHMW, 622ANHMW, 62205ANHMW und Broadcom, Realtek, Atheros Mini PCIe WiFi Modul. Unterstützt WiFi 4/5/6/6E, Bluetooth 4.0/4.1/4.2/5.0/5.1/5.2/5.3
Hinweis: Kann nicht mit M.2 WiFi Modulen und Mini PCIe WiFi Modulen mit voller Leistung arbeiten
OS-Kompatibilität: DOS/Windows/Linux/Mac OS (basierend auf Ihrem WiFi-Modul Kompatibilität). Es ist nur ein Signalwandler und benötigt keinen Treiber. Sie müssen jedoch möglicherweise einen Treiber für das Mini-PCIe-WiFi-Modul installieren.
Vorinstallierte 12-cm-Halterung mit normalem Profil und 8-cm-Halterung mit niedrigem Profil im Lieferumfang enthalten.
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google coral usb accelerator
accelerator usb
usb accelerator
coral ai usb accelerator
coral accelerator
coral usb
google coral accelerator