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Google Coral M.2

Die 9 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung: 16. Juni 2025
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key      
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98

MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • 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.
  • 59,90 € AUF AMAZON
Google Coral
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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96

BESTE QUALITÄT

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#2

  • 【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.
  • 98,87 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Google Coral USB Accelerator        
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92

TOP QUALITÄT

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#3

  • 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;
  • 110,57 € AUF AMAZON
Google
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Google Coral Dev Board                          
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91

HOHE QUALITÄT

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#4

  • 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.
  • 129,00 € AUF AMAZON
Google
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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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86

SICHERE QUALITÄT

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#5

  • 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
GeeekPi
GeeekPi
GeeekPi M01 PCIe M.2 E-Key NVMe SSD PCIe Peripheral Board for Raspberry Pi 5, Support M.2 E-Key NVMe SSD 2230/2242
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80

GUTE QUALITÄT

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#6

  • 【Compatibility】GeeekPi M01 PCIe M.2 E-key NVMe SSD PCIe Peripheral Board is only compatible with Raspberry Pi 5 8GB 4GB. Note: Raspberry Pi 5 board is not included.
  • 【M.2 NVMe SSD Supported】M01 PCIe M.2 E-key NVMe SSD PCIe Peripheral Board supports the installation of M.2 E-key NVMe SSD 2230/2242.
  • 【PCIe Support 】PCIe x1 interface in both Gen2 & Gen3 standards.
  • 【Camera/Display fpc cutout】The openings in the PCB allow for the routing of two Display/Camera FPC cables.
  • 【M.2 Standard-Compliant Power System】Integrated voltage regulator delivering up to 3A for the 3.3V power rail, compliant with M.2 standard.
  • 【Wiki】https://wiki.52pi.com/index.php?title=EP-0223
  • 17,99 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..      
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81

GUTE QUALITÄT

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#7

  • 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:
  • 79,90 € AUF AMAZON
Coral by Google
Coral by Google
Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
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78

GUTE QUALITÄT

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#8

  • Coral by Google
  • Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
  • COMPUTERKOMPONENTE
  • 110,17 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral
SOM System-On-Module – SOM Google Edge TPU ML Compute Accelerator, Integrieren Sie das Edge TPU in ältere und neue Systeme mit einer Standard-Half-Mini-PCIe
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70

GUTE QUALITÄT

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#9

  • 64-Bit-Version von Debian 10 oder Ubuntu 16.04 (oder neuer)
  • x86-64 oder ARMv8-Systemarchitektur
  • 64-Bit-Version von Windows 10
  • x86-64 Systemarchitektur
  • 69,90 € AUF AMAZON
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