Google Coral Tpu M2
Die 8 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung:
13. Juni 2025
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key
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98
MAXIMALE QUALITÄT
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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.
59,90 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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97
BESTE QUALITÄT
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#2
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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;
99,00 € 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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92
TOP QUALITÄT
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#3
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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
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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89
HOHE QUALITÄT
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#4
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【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
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..
10% Rabatt
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87
SICHERE QUALITÄT
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#5
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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:
79,90 € AUF AMAZON
Coral by Google
Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
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82
SICHERE QUALITÄT
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#6
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
COMPUTERKOMPONENTE
110,17 € 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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GUTE QUALITÄT
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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.
98,87 € AUF AMAZON
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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GUTE QUALITÄT
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#8
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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
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google coral m2
coral tpu m2
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google coral tpu usb
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