Google Coral Usb Edge Tpu
Die 6 besten Produkte von Dezember 2025
Letzte Aktualisierung:
10. Dezember 2025
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
99
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#1 GEWINNER
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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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seeed studio
seeed Studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Singleboard-Computer
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#2
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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
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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
96
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#3
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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;
113,38 € AUF AMAZON
Coral by Google
Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
92
TOP QUALITÄT
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#4
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
COMPUTERKOMPONENTE
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seeed studio
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..
86
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:
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seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key
80
GUTE QUALITÄT
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#6
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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.
84,99 € AUF AMAZON
google coral tpu usb
google coral usb tpu
google coral usb edge tpu ml
google coral edge tpu
google coral usb edge
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google edge tpu
coral tpu usb
coral usb tpu
#1 GEWINNER
