Google Coral Dev Board
Die 8 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung:
9. Juni 2025
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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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.
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Google
Google Coral Dev Board
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#2
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Ein Entwicklungsboard zum schnellen Prototypen von ML-Produkten auf dem Gerät. Skalierung vom Prototyp bis zur Produktion mit einem herausnehmbaren System-on-Modul (som)
Führt Hochgeschwindigkeits-ML-Inferenzen durch: Der integrierte TPU-Koprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (Tops) auszuführen, wobei 0,5 Watt für jedes Oberteil (2 Spitzen pro Watt) verwendet werden. So kann sie beispielsweise modernste mobile Vision-Modelle wie mobilenet V2 AT 400 FPS energieeffizient ausführen
Bietet ein komplettes System: ein Single-Board-Computer mit SoC plus ML plus Wireless-Konnektivität, alle auf dem Board laufen eine Ableitung von Debian Linux Wir nennen 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 kompiliert werden, um auf dem Rand TPE zu laufen
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.
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KKSB Cases
KKSB Google Coral Dev Board-Gehäuse Aluminium | SBC | schwarz/weiß
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TOP QUALITÄT
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PREMIUM-GEHÄUSE: Exklusiv für das Google Coral Dev Board haben unsere Kühlungsexperten in Schweden das Kühlungsgehäuse entwickelt, welches aus Aluminium besteht. Es ist ein zweiteiliges Gehäuse, das leicht zu montieren ist. Mit einer modernen Schwarz/Weiß-Kombination sorgt unser Gehäuse für atemberaubende Ästhetik.
LAUTLOSE EFFIZIENTE KÜHLUNG: Bei der Entwicklung des Google Coral Dev Board-Gehäuses wurde besonderer Wert auf eine optimale Kühlungseffizenz und Kompatibilität gelegt. Der Gehäusekörper fungiert als effektiver Kühlkörper und schützt Ihren Einplatinencomputer perfekt in schwierigen Temperaturumgebungen oder bei Übertaktung der CPU vor Thermikproblemen.
100 % KOMPATIBILITÄT: Alle Anschlüsse des Google Coral Dev Board sind frei zugänglich und ohne Probleme zu erreichen. Guter WiFi- und Bluetoothempfang.
SEHR EINFACHER ZUSAMMENBAU: Dank der Schnappmontage von Deckel und Boden ist der Zusammenbau sehr einfach gehalten. 4 rutschfeste Gummifüße sorgen für sicheren Halt auf jeder Oberfläche. 2 Befestigungslöcher (kompatibel mit VESA 75 mm) können genutzt werden, um das Gehäuse an der Wand oder auf anderem Untergrund zu befestigen.
LIEFERUMFANG & SUPPORT: Sie erhalten ein Google Coral Dev Board-Gehäuse schwarz/weiß. Für Fragen oder Hilfe steht Ihnen unser Team von KKSB jederzeit zu Seite. Schreiben Sie uns einfach über das Amazon-Nachrichtensystem an und einer unserer Mitarbeiter wird für Sie persönlich da sein.
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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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HOHE QUALITÄT
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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;
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Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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SICHERE QUALITÄT
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#5
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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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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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80
GUTE QUALITÄT
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#6
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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.
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PE Press
Coral Dev Board I/O Programming Using Python (English Edition)
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PE Press
Getting Started with Coral Dev Board (English Edition)
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