Google Coral Coral M.2 Accelerator B+m Key
Die 9 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung:
8. Oktober 2025
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key
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#1 GEWINNER
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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
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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.
74,33 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key
20% Rabatt
92
TOP QUALITÄT
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#3
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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.
47,93 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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#4
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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
Google
Google Coral Dev Board Mini: Single-Board-Computer mit SoC, ML, Wireless-Konnektivität und Mendel Linux, Wi-Fi 5 und Bluetooth 5.0
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84
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#5
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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
Coral by Google
Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
11% Rabatt
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#6
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
COMPUTERKOMPONENTE
79,90 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral System-On-Modules: SOM Edge TPU ML Compute Accelerator, M.2-2230-A-E-S3 (A/E Key), Integrieren Sie das Edge TPU in ältere und neue Systeme mit einer M.2-Schnittstelle
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#7
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【Hochleistungs-ML-Beschleuniger】Integriert Google Edge TPU, liefert 4 TOPS (int8) Spitzenleistung für maschinelles Lernen Inferenzaufgaben.
【Starke Kompatibilität】Unterstützt M.2 A+E Key Interface für einfache Integration in bestehende Systeme.
【Low Power Design】Bietet 2 TOPS pro Watt, ideal für eingebettete und energieeffiziente Anwendungen.
【Breite Betriebssystemunterstützung】Kompatibel mit Linux (Debian 10/Ubuntu 16.04+) und Windows 10 (64-Bit).
Zuverlässigkeit in Industriequalität: Betriebstemperaturbereich von -20 °C bis +85 °C, geeignet für raue Umgebungen.
136,04 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral M.2 Beschleuniger mit Dual Edge TPU M.2-2230 (E-Key)
78
GUTE QUALITÄT
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#8
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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
170,87 € AUF AMAZON
Google
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul
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#9
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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
coral google m.2
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coral m.2 accelerator
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google coral m.2 accelerator with dual edge tpu
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