M.2 Accelerator With Dual Edge Tpu
Die 10 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung:
8. Oktober 2025
seeed studio
Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU ..
31% Rabatt
98
MAXIMALE QUALITÄT
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#1 GEWINNER
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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:
61,18 € AUF AMAZON
Raspberry Pi
Raspberry Pi Accelerator dual Edge TPU, SC1438
22% Rabatt
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BESTE QUALITÄT
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#2
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Leistungsstark mit Hailo-8 und 26 TOPS
Echtzeit-Gesichts- und Objekterkennung
Niedrige Latenz für schnelle Prozesse
Hailo-8L Modul über M.2-Steckplatz
Ideal für Machine-Vision-Anwendungen
94,05 € AUF AMAZON
Coral by Google
Coral von Google Google Coral M.2 Accelerator mit Dual Edge TPU
11% Rabatt
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TOP QUALITÄT
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#3
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
COMPUTERKOMPONENTE
79,90 € AUF AMAZON
YwPulseU
Coral Dual Edge TPU Adapter für Coral m.2 Accelerator - M.2 2280 B+M Key PCIe x1 Gen2 Adapterplatine mit Befestigungsschraube
90
HOHE QUALITÄT
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#4
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Exklusiv für Coral M.2 Accelerator mit Dual-Edge-TPU-Modulen entwickelt, um die KI-Inferenzleistung zu maximieren.
Passend für Standard M.2 2280 B-Key- oder M-Key-Steckplätze (nur PCIe-Protokoll - nicht kompatibel mit SATA M.2)
Bidirektionale Gen2-Bandbreite: Upstream: ×1 PCIe Gen2 (5 Gbit/s) Downstream: Dual × 1 PCIe Gen2 Lanes
Inklusive Befestigungsschraube aus Edelstahl für vibrationsbeständige Leiterplattenfixierung.
Explizit inkompatibel mit Raspberry Pi CM4/USB-Gehäusen - verhindert Käuferfehler.
74,33 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key
87
SICHERE QUALITÄT
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#5
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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.
47,93 € AUF AMAZON
YwPulseU
Dual Edge TPU PCIe x1 Low Profile Adapter - Coral Accelerator Board für Dual Edge TPU Module mit Befestigungsschraube
82
SICHERE QUALITÄT
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#6
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Kompatibilität: PCIe x1 Low-Profile-Adapter für Dual-Edge-TPU-Integration, perfekt für maschinelles Lernen und KI-Beschleunigungsaufgaben
Formfaktor: Kompaktes, flaches Design, ideal für Systeme mit begrenztem Platzangebot bei voller Funktionalität
Schnittstelle: PCIe x1 Anschluss sorgt für zuverlässige Datenübertragung und Stromversorgung über Standard-Motherboard-Steckplätze
Schaltungsdesign: Professionelle Leiterplatte mit optimiertem Komponentenlayout für effiziente Wärmeableitung und Signalintegrität
Installation: Standard-PCIe-Halterung mit vorgebohrten Löchern für sichere und unkomplizierte Installation
68,35 € AUF AMAZON
Google Coral
Google Coral M.2 Beschleuniger mit Dual Edge TPU M.2-2230 (E-Key)
80
GUTE QUALITÄT
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#7
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2 x PCIe Gen2 x1 Schnittstelle (eine pro Edge TPU)
M.2 - 2230 - D3 - E KEY
2 x Google Edge TPU ML Beschleuniger
8 TOPS Gesamtspitzenleistung (int8)
2 Tops pro Watt
170,87 € 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
76
GUTE QUALITÄT
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#8
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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.
143,41 € AUF AMAZON
Wzxksoac
Wzxksoac Entwicklungsboard G650-06076-01 Beschleunigerkartenmodul Accelerator Edge M.2 E-Key Slot
70
GUTE QUALITÄT
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#9
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Der Coral M.2-Beschleuniger mit Dual Edge TPU ist ein M.2- (E-Key), das Edge TPU ML-Beschleuniger enthält, jeder mit seiner eigenen PCIe Gen2 x1-Schnittstelle.
Edge TPU ist kleiner ASIC, von entwickelt wurde und TensorFlow Lite-Modelle energieeffizient beschleunigt: einzelne TPU kann 4 Billionen Operationen pro Sekunde(4 TOPS) bei einem Stromverbrauch von 2 Watt ausführen-sind 2 TOPS pro Watt. So kann Edge TPU beispielsweise modernste mobile Vision-Modelle wie MobileNet v2 mit fast 400 Bildern pro Sekunde ausführen. Diese geräteinterne ML-Verarbeitung reduziert Latenz, erhöht Datenschutz und macht ständige Internetverbindung überflüssig.
2x für Edge TPU ML-Beschleuniger (2 TOPS pro Watt)
91,01 € AUF AMAZON
Google
Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul
Kostenloser Versand
65
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#10
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Ein USB-Zubehör, das maschinelles Lernen Inferenzen auf bestehende Systeme bringt. Funktioniert mit Raspberry Pi und anderen Linux-Systemen
Führt High-Speed-ML-Inferenzen durch: Der integrierte TPU-Coprozessor ist in der Lage, 4 Billionen Operationen (Tera-Operationen) pro Sekunde (Tops) durchzuführen, wobei 0,5 Watt für jedes Oberteil (2 Tops pro Watt) verwendet werden. Zum Beispiel kann es hochmoderne mobile Vision-Modelle wie mobilenet V2 AT 400 FPS energieeffizient ausführen
Funktioniert mit Debian Linux: verbindet sich mit jedem Debian-basierten Linux-System mit einem mitgelieferten USB 3.0 Typ-C-Kabel
Unterstützt Tensorflow Lite: keine Notwendigkeit, Modelle von Grund auf zu bauen. Tensorflow Lite Modelle können zusammengestellt werden, um am Rand TPE zu laufen
Unterstützt Automl Vision Edge: Einfacher Aufbau und Bereitstellung schneller, hochgenauer benutzerdefinierter Bildklassifizierungsmodelle auf Ihrem Gerät mit automl Vision Edge
Ml Accelerator: Google Edge TPU Coprocessor
Anschluss: USB 3.0 Typ-C (Daten/Strom)
Abmessungen: 65 Millimeter x 30 Millimeter
123,89 € AUF AMAZON
coral m.2 accelerator with dual edge tpu
google coral m.2 accelerator with dual edge tpu
#1 GEWINNER
