Dual Edge Tpu Adapter
Die 5 besten Produkte von Dezember 2025
Letzte Aktualisierung:
10. Dezember 2025
YwPulseU
Coral Dual Edge TPU Adapter für Coral m.2 Accelerator - M.2 2280 B+M Key PCIe x1 Gen2 Adapterplatine mit Befestigungsschraube
99
MAXIMALE QUALITÄT
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#1 GEWINNER
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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
YwPulseU
Dual Edge TPU PCIe x1 Low Profile Adapter - Coral Accelerator Board für Dual Edge TPU Module mit Befestigungsschraube
98
MAXIMALE QUALITÄT
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#2
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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
Uxsjakjsd
Uxsjakjsd Entwicklungsboard G650-06076-01 Beschleunigerkartenmodul Edge TPU ML-Beschleunigerteile
93
TOP QUALITÄT
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#3
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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)
90,83 € AUF AMAZON
Pineboards
Pineboards HatDrive! Dual, 2X NVMe 2230/2242 GEN 2 Erweiterung für Raspberry Pi 5
89
HOHE QUALITÄT
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#4
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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
seeed studio
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..
88
HOHE QUALITÄT
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#5
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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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dual edge tpu
coral dual edge tpu
dual edge tpu adapter - pcie x1 low profile
#1 GEWINNER
