Coral Google
Les 10 meilleurs produits en juillet 2025
Dernière mise à jour :
19 juillet 2025
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
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99
QUALITÉ MAXIMALE
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#1 GAGNANT
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Caractéristiques : microprocesseur Cortex-M0+ 32 bits (MCU) : jusqu'à 32 MHz max 16 Ko de mémoire flash avec ECC 2 Ko de connexions RAM: port USB 3.1 (Gen 1) et câble (SuperSpeed, vitesse de transfert de 5 Go/s)
Caractéristiques : coprocesseur d'accélération Google Edge TPU ML, USB 3.0 Type-C femelle, prend en charge Debian Linux pour héberger le processeur, les modèles sont construits avec TensorFlow Prend en charge MobileNet et les architectures Inception via des architectures personnalisées sont possibles. Compatible avec Google Cloud
Caractéristiques : microprocesseur Cortex-M0+ 32 bits (MCU) : jusqu'à 32 MHz max 16 Ko de mémoire flash avec ECC 2 Ko de RAM Connexions : port USB 3.1 (Gen 1) et câble (SuperSpeed, vitesse de transfert de 5 Go/s)
Caractéristiques : coprocesseur Google Edge TPU ML accélérateur, prise USB 3.0 de type C, prend en charge Debian Linux sur processeur hôte, modèles construits en utilisant TensorFlow. Prend entièrement en charge les architectures MobileNet et Inception grâce à des architectures personnalisées sont possibles. Compatible avec Google Cloud.
Caractéristiques : coprocesseur Google Edge TPU ML accélérateur, prise USB 3.0 de type C, prend en charge Debian Linux sur processeur hôte, modèles construits en utilisant TensorFlow. Prise en charge complète des architectures MobileNet et Inception grâce à des architectures personnalisées sont possibles. Compatible avec Google Cloud.
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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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QUALITÉ MAXIMALE
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#2
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Coral USB accessoire qui reprend l'apprentissage automatique vers les systèmes existants. Fonctionne avec Raspberry Pi (Pi2 / 3/4 modèle B / B +) et d'autres systèmes Linux.
Avec le Edge TPU, un petit ASIC développé et construit par Google, l'accélérateur USB offre des inférences ML puissantes à faible coût d'énergie via une interface USB 3.0.
Principaux avantages de Edge TPU : haute vitesse TensorFlow Lite Inference ; Faible consommation d'énergie ; Faible encombrement. Coral est un département de Google qui vous aide à développer des idées intelligentes avec notre plateforme d'IA locale.
Prend en charge TensorFlow Lite : il n'est pas nécessaire de créer des modèles à partir de zéro. Les modèles Tensorflow Lite peuvent être compilés pour être exécutés sur USB Accelerator.
Fonctionnalités : prend entièrement en charge les architectures MobileNet et Inception bien que des architectures personnalisées soient possibles. Compatible avec Google Cloud
119,00 € SUR AMAZON
seeed studio
Seeed Studio Coral M.2 Accelerator B+M Key - Carte d'accélérateur d'apprentissage machine - Accélérateur Edge TPU ML - Compatible Debian Linux - Pas de ports USB - Node de navigation recommandé :
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93
QUALITÉ EXCELLENTE
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#3
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Effectue une inférence ML à haute vitesse : le coprocesseur Edge TPU intégré est capable d'effectuer 4 billions d'opérations (téra-opérations) par seconde (TOPS), en utilisant 0,5 watts pour chaque TOPS (2 TOPS par watt). Par exemple, il peut exécuter des modèles de vision mobile de pointe tels que MobileNet v2 à 400 FPS, de manière économe en énergie.
Fonctionne avec Debian Linux : s'intègre à n'importe quel système Linux basé sur Debian avec un emplacement de module de carte compatible.
Prend en charge TensorFlow Lite : pas besoin de construire des modèles à partir de zéro. Les modèles TensorFlow Lite peuvent être compilés pour fonctionner sur le Edge TPU.
Prend en charge AutoML Vision Edge : créez et déployez facilement des modèles de classification d'images personnalisés rapides et de haute précision sur votre appareil avec AutoML Vision Edge.
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seeed studio
Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
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QUALITÉ DISTINGUÉE
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#4
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Effectue une inférence ML haute vitesse : chaque coprocesseur Edge TPU est capable d'effectuer 4 billions d'opérations par seconde (4 TOPS), en utilisant 2 watts de puissance. Par exemple, il peut exécuter des modèles de vision mobile de pointe tels que MobileNet v2 à près de 400 FPS, de manière économe en énergie. Avec les deux TPU Edge de ce module, vous pouvez doubler les inférences par seconde (8 TOPS) de plusieurs façons, par exemple en exécutant deux modèles en parallèle ou en pipelinant un modèle sur les deux TPU Edge.
Fonctionne avec Debian Linux et Windows : s'intègre avec les systèmes Linux ou Windows 10 basés sur Debian avec un emplacement de module de carte compatible.
Prend en charge TensorFlow Lite : pas besoin de construire des modèles à partir de zéro. Les modèles TensorFlow Lite peuvent être compilés pour fonctionner sur le Edge TPU.
Prend en charge AutoML Vision Edge : créez et déployez facilement des modèles de classification d'images personnalisés rapides et de haute précision sur votre appareil avec AutoML Vision Edge. Description :
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Coral by Google
Coral de Google Google Coral M.2 Accelerator avec TPU Dual Edge
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87
QUALITÉ FIABLE
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#5
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Composants informatiques
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Google Coral
Google Coral Système sur modules - Accélérateur de calcul SOM Edge TPU ML, M.2-2230-A-E-S3 (touche A/E), intégrer le TPU Edge dans les systèmes anciens et nouveaux à l'aide d'une interface M.2
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QUALITÉ BONNE
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#6
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Connecteur : M.2 (clé A + E)
Coprocesseur Google Edge TPU
22 mm x 30 mm (M.2-2230-A-E-S3)
Prend en charge TensorFlow Lite
Fonctionne avec Debian Linux
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KKSB Cases
KKSB Google Coral Dev Boitier en aluminium
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QUALITÉ BONNE
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#7
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Boîtier haut de gamme : exclusivement pour le Google Coral Dev Board, nos experts en refroidissement en Suède ont développé le boîtier de refroidissement, qui est fabriqué en aluminium. C'est un étui en deux parties facile à assembler. Avec une combinaison moderne noir et blanc, notre coque assure une esthétique époustouflante.
Refroidissement silencieux et efficace : lors du développement de la coque Google Coral Dev Board, l'accent particulier a été mis sur l'efficacité de refroidissement et la compatibilité optimales. Le corps du boîtier agit comme un dissipateur de chaleur efficace et protège parfaitement votre ordinateur mono-carte contre les problèmes thermiques dans des environnements de température difficiles ou lorsque le processeur est surcadené.
Compatibilité 100 % : toutes les connexions de la carte Google Coral Dev Board sont librement accessibles et peuvent être atteintes sans aucun problème. Bonne réception WiFi et Bluetooth.
Très facile à assembler : grâce à l'assemblage à clipser du couvercle et de la base, le montage est très facile. 4 pieds en caoutchouc antidérapants assurent une adhérence sûre sur toutes les surfaces. 2 trous de fixation (compatible VESA 75 mm) peuvent être utilisés pour fixer le boîtier au mur ou à d'autres surfaces.
Contenu de la livraison : vous recevrez un étui Google Coral Dev Board noir/blanc. Si vous avez des questions ou si vous avez besoin d'aide, notre équipe KKSB est toujours à vos côtés. Il suffit de nous écrire via le système de messagerie Amazon et l'un de nos employés sera là pour vous personnellement.
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Google
Google Coral Dev Board Mini
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QUALITÉ BONNE
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#8
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Le Coral Dev Board Mini est un ordinateur monocarte qui vous permet de prototyper et de déployer rapidement un système intégré avec inférence ML sur l'appareil.
La carte comprend le coprocesseur Edge TPU, qui est un petit ASIC conçu par Google qui accélère les modèles TensorFlow Lite de manière économe en énergie. Il est capable d'effectuer 4 billions d'opérations (opérations téra) par seconde (tops), en utilisant 0,5 watts pour chaque sommet (2 sommets par watt).
Fournit un système complet : un ordinateur monocarte avec SoC + ML + connectivité sans fil, le tout sur la carte exécutant un dérivé de Debian Linux que nous appelons Mendel, afin que vous puissiez exécuter vos outils Linux préférés avec cette carte.
Prend en charge TensorFlow Lite : pas besoin de construire des modèles à partir de zéro. Les modèles Tensorflow Lite peuvent être compilés pour fonctionner sur le Edge TPU.
Prend en charge AutoML Vision Edge : construisez et déployez facilement des modèles de classification d'image personnalisés rapides et haute précision sur votre appareil. SoC MediaTek 8167s (Quad-core Arm Cortex-A35). 2 Go LPDDR3 et 8 Go de mémoire eMMC
161,45 € SUR AMAZON
Google Coral
Accélérateur M.2 avec Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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73
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#9
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2 x interface PCIe Gen2 x1 (une par Edge TPU)
M.2 - 2230 - D3 - Clé E
2 accélérateurs Google Edge TPU ML
Performance maximale totale 8 TOPS (int8)
2 sommets par watt
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Google
Google Pixel 6- Dual SIM (e-sIM) 128GB 8G0 RAM, 5G Kinda Coral - (Reconditionné)
65
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#10
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Contenu : 1 pièce
Type de produit : Téléphone cellulaire
Technologie de connectivité : USB
Mémoire : 128. Go
199,00 € SUR AMAZON
google coral
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google coral m2
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coral
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