Tpu Coral
Die 10 besten Produkte von Juni 2025
Letzte Aktualisierung:
13. Juni 2025
seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Singleboard-Computer
98
MAXIMALE QUALITÄT
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#1 GEWINNER
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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
104,40 € AUF AMAZON
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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98
MAXIMALE 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
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator A+E Key
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95
TOP QUALITÄT
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#3
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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
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Beschleunigungscoprozessor für Raspberry Pi und andere eingebettete Einzelboard-Computer
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HOHE QUALITÄT
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#4
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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.
117,15 € 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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86
SICHERE QUALITÄT
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#5
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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
Google
Google Coral Dev Board
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82
SICHERE QUALITÄT
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#6
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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
GLOTRENDS
GLOTRENDS WA01 M.2 E Key to PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter für M.2 WiFi 4/5/6/6e/7/Coral TPU Modul, mit 6-dBi SMA Antennen Kits
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#7
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M.2 Key E to PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter mit SMA Antennen Kits, funktioniert mit NGFF M.2 WiFi Modul, sowie Coral TPU (M.2 Accelerator A+E Key)
Das WiFi-Signal geht über die PCIe X1-Schnittstelle und das Bluetooth-Signal geht über die USB-Schnittstelle (Um Bluetooth zu aktivieren: Das USB-Kabel muss mit dem USB-Anschluss des Motherboards verbunden werden
Triple Band 2.4GHz 5GHz 6GHz Antenne: 6 dBi RP-SMA Male Antenne, mit 2 x 15cm U.FL/IPEX4 zu RP-SMA Female Pigtail Kabel
Kompatibel mit BE200NGW, AX210NGW, AX200NGW, 9260NGW, 8265NGW, 8260NGW, 7265NGW, 7260NGW, und Broadcom, Realtek, Atheros NGFF M.2 2230 Interface (Key E/A+E) WiFi Modul. Unterstützt WiFi 4/5/6/6E/7, Bluetooth 4.0/4.1/4.2/5.0/5.1/5.2/5.3/5.4
Zu beachten: kann nicht mit M.2 CNVio2/CNVio Interface WiFi Modul arbeiten, wie z.B. intel AX211NGW, AX201NGW, AC 9560NGW, AC 9462NGW, AC 9461NGW, etc. Mini PCIe WiFi-Module werden nicht unterstützt.
OS-Kompatibilität: DOS/Windows/Linux/Mac OS (abhängig von Ihrem WiFi-Modul Kompatibilität). Es ist nur ein Signalwandler und benötigt keinen Treiber. Möglicherweise müssen Sie jedoch einen Treiber für Ihr M.2 WiFi-Modul installieren.
Vorinstallierte 12-cm-Halterung mit normalem Profil und 8-cm-Halterung mit niedrigem Profil.
16,00 € AUF AMAZON
youyeetoo
youyeetoo PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card Based on Google Coral Edge TPU for Edge AI Inference (CRL-G116U-P3DF)
74
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#8
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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
Dr. Martens
Dr. Martens Damen Blaire Jelly Sandale, Coral Glitter TPU & Coral Pink Pisa, 37 EU
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#9
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Ausgestattet mit einem gummierten Riptape Riemen für mehr Komfort
Schwarzer Kragen und gelber Fersenschlaufe
Auf einer 4,8 cm langen Zebrilus-Sohle mit gelber Naht
142,71 € AUF AMAZON
BLUE GINKGO
BLUE GINKGO TPU-Schneidematten [3er-Set] – Flexible, messerfreundliche und langlebige Küchen-Schneidebretter aus Korea (Rot, Blau, Gelb)
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#10
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Kratzfeste Schneidebretter - Der Traum eines jeden Kochs, unser dreiteiliges flexibles, leichtes, messerfreundliches und kratzfestes TPU-Schneidebrett-Set verhindert eines der größten Probleme von Kunststoff- und Silikon-Schneidebrettern – jene Ecken und Scheiben, die härter und härter werden schwerer zu reinigen und Speisereste zu beherbergen.
Messerfreundlich - Unsere hochwertigen flexiblen Schneidebretter schonen scharfe Messer und haben eine strukturierte Oberfläche, um Rutschen und Rillen zu reduzieren, um zu verhindern, dass Flüssigkeiten ein Chaos verursachen. Verwenden Sie es direkt auf der Theke oder auf Ihrem Lieblings-Schneidebrett aus schwerem Holz, um es sauber zu halten.
Flexibel und leicht - Dieses Schneidebrett-Set wird Ihre Anlaufstelle für die Zubereitung von Mahlzeiten sein. Unsere flexiblen, aber robusten und leichten Schneidematten eignen sich perfekt zum Hacken, Aufnehmen Ihrer Lebensmittel und zum Entleeren direkt in Ihre Schüssel, ohne seitliches Verschütten.
Leicht zu reinigen - Sofort nach Gebrauch mit warmem Wasser und Seife waschen, um Flecken zu vermeiden.
Platzsparend - Unsere dünnen und dennoch haltbaren TPU-Schneidebretter haben ein dünneres Profil als Holz oder Bambus und lassen sich leicht in einer Schublade verstauen oder an einem Haken aufhängen.
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coral tpu
coral edge tpu
coral tpu usb
coral usb tpu
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google coral tpu
coral tpu m2
coral tpu nvme
coral tpu m.2