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Google Coral Tpu

Die 10 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung: 20. Juni 2025
seeed studio
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seeed studio Google Coral USB Accelerator        
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99

MAXIMALE QUALITÄT

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#1 GEWINNER

  • 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;
  • 103,29 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Singleboard-Computer
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98

MAXIMALE QUALITÄT

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#2

  • Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: High-Speed-TensorFlow Lite-Inferenzen mit geringer Leistung, geringem Platzbedarf, lokaler Inferenzierung
  • Unterstützt alle wichtigen Plattformen: Verbindet sich über USB 3.0 Typ-C mit jedem System, auf dem Debian Linux (einschließlich Raspberry Pi), macOS oder Windows 10 ausgeführt wird
  • Unterstützt TensorFlow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite-Modelle können kompiliert werden, um auf dem Edge TPE zu laufen
  • Unterstützt AutoML Vision Edge: Einfaches Erstellen und Bereitstellen von schnellen, hochpräzisen benutzerdefinierten Bildklassifizierungsmodellen am Rand.
  • Kompatibel mit Google Cloud
  • 104,13 € AUF AMAZON
Google Coral
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Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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95

TOP QUALITÄT

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#3

  • 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.
  • 119,96 € AUF AMAZON
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key      
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90

HOHE QUALITÄT

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#4

  • 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
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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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87

SICHERE QUALITÄT

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#5

  • 【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
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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82

SICHERE QUALITÄT

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#6

  • 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
Google
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Google Coral Dev Board                          
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80

GUTE QUALITÄT

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#7

  • 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
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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78

GUTE QUALITÄT

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#8

  • 【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
youyeetoo
youyeetoo
youyeetoo PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card Based on Google Coral Edge TPU for Edge AI Inference (CRL-G116U-P3DF)
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71

GUTE QUALITÄT

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#9

  • Support up to 8& 16 goo gle Coral Edge TPU M.2 modules
  • Support TensorFlow Lite machine learning framework
  • Compatible with PCI Express 3.0 x16 expansion slot
  • Optimized thermal design with twin tuborfans
  • 2.009,00 € AUF AMAZON
KKSB Cases
KKSB Cases
KKSB Google Coral Dev Board-Gehäuse Aluminium | SBC | schwarz/weiß
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67

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#10

  • 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.
  • 22,90 € AUF AMAZON
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