Dual Edge Tpu Adapter
Die 6 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung:
10. Oktober 2025
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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#1 GEWINNER
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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
68,35 € 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
96
BESTE QUALITÄT
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#2
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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.
74,26 € AUF AMAZON
SINCETOP MOUNT
Handy Adapter Kompatibel mit Garmin Edge FahrradHalterung – Sicherer Quarter-Turn Verschluss, Stark 3M-VHB-Kleber für schnelle Smartphone-Befestigung an MTB/Rennrad/Mountainbikes Halterung
Kostenloser Versand
96
BESTE QUALITÄT
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#3
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✅ 【UNIVERSELLE KOMPATIBILITÄT】- Mit dem praktischen quarter-trun-System ist dieser Adapter vollständig kompatibel mit Gar-min Edge Fahrradhalterungen – egal ob Rennrad oder Mountainbike. Einfach an der gewünschten Halterung befestigen und schon kann die Fahrt beginnen.
✅ 【STARK UND SICHER HALT】- Mit 3M VHB-Klebstoff entwickelt, bietet es einen dauerhaften Halt für verschiedene Gehäusetypen. Wichtiger Hinweis: Bevorzugt harte und flache Handyhüllen für eine optimale Haftung. Es ist nicht kompatibel mit weichen Silikon-/Gummi-Hüllen, Karbonfaser-Hüllen, Hüllen mit Anti-Fingerprint-Beschichtung oder solchen mit rauen Oberflächen.
✅ 【SCHLANK UND ELEGANT DESIGN】- Hergestellt aus hochfestem Nylon vereint der Adapter Langlebigkeit mit einem flachen, unauffälligen Profil. Das 3D-Design sorgt für sicheren Halt und ein modernes Aussehen, das sich perfekt in Ihre Handyhülle integriert.
✅ 【EINFACH ZU BENUTZEN】- Ziehen Sie einfach die Rückseitenfolie ab und kleben Sie sie auf. Es ist sehr einfach und bequem, zwischen mehreren Gar-min Halterungen zu wechseln. (Hinweis: Es handelt sich um eine Einweghalterung. Bitte kleben Sie sie auf die Handyhülle und nicht direkt auf die Oberfläche des Handys und warten Sie 24 Stunden, bevor Sie sie verwenden).
✅ 【FAHREN SIE MIT VERTRAUEN】- Entwickelt für Radfahrer, die auf Verlässlichkeit setzen. Macht jede Fahrt komfortabler und intelligenter.
9,99 € AUF AMAZON
seeed studio
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..
28% Rabatt
91
HOHE QUALITÄT
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#4
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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:
64,12 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral M.2 Beschleuniger mit Dual Edge TPU M.2-2230 (E-Key)
82
SICHERE QUALITÄT
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#5
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2 x PCIe Gen2 x1 Schnittstelle (eine pro Edge TPU)
M.2 - 2230 - D3 - E KEY
2 x Google Edge TPU ML Beschleuniger
8 TOPS Gesamtspitzenleistung (int8)
2 Tops pro Watt
172,29 € AUF AMAZON
Google
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul
Kostenloser Versand
81
GUTE QUALITÄT
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#6
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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
118,71 € AUF AMAZON
dual edge tpu
coral dual edge tpu
dual edge tpu adapter - pcie x1 low profile