Coral Tpu
Les 10 meilleurs produits en mai 2025
Dernière mise à jour :
30 mai 2025
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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98
QUALITÉ MAXIMALE
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#1 GAGNANT
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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
114,90 € SUR AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et autres ordinateurs embarqués monocarte
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QUALITÉ SUPÉRIEURE
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#2
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Effectue l'inférence ML à haute vitesse : inférence TensorFlow Lite à haute vitesse avec faible puissance, faible encombrement, inférence locale
Prend en charge toutes les principales plates-formes : se connecte via USB 3.0 Type-C à tout système exécutant Debian Linux (y compris Raspberry Pi), macOS ou Windows 10
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 bord TPE
Prend en charge AutoML Vision Edge : créez et déployez facilement des modèles de classification d'image personnalisés rapides et de haute précision à la périphérie.
Compatible avec Google Cloud
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Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
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QUALITÉ EXCELLENTE
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#3
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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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Coral by Google
Coral de Google Google Coral M.2 Accelerator avec TPU Dual Edge
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QUALITÉ DISTINGUÉE
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#4
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Composants informatiques
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seeed studio
Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
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QUALITÉ FIABLE
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#5
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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 :
94,90 € 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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QUALITÉ BONNE
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#6
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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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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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#7
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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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Google Coral
Accélérateur M.2 avec Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÉ BONNE
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#8
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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
99,24 € SUR AMAZON
GLOTRENDS
GLOTRENDS WA01 M.2 E Key to PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter for M.2 WiFi 4/5/6/6e/7/Coral TPU Module, with 6-dBi SMA Antenna Kits
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QUALITÉ BONNE
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#9
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Adaptateur Bluetooth M.2 Key E to PCIe X1 WiFi avec kits d'antennes SMA, fonctionne avec le module NGFF M.2 WiFi, ainsi qu'avec Coral TPU (M.2 Accelerator A+E key)
Le signal WiFi passe par l'interface PCIe X1, et le signal Bluetooth passe par l'interface USB (Pour activer Bluetooth : Le câble USB doit être connecté au port USB de la carte mère)
Antenne triple bande 2.4GHz 5GHz 6GHz : antenne mâle RP-SMA 6 dBi, avec 2 x 15cm U.FL/IPEX4 vers RP-SMA femelle câble pigtail
Compatible avec les modules WiFi BE200NGW, AX210NGW, AX200NGW, 9260NGW, 8265NGW, 8260NGW, 7265NGW, 7260NGW, et Broadcom, Realtek, Atheros NGFF M.2 2230 Interface (Key E/A+E). Supporte WiFi 4/5/6/6E/7, Bluetooth 4.0/4.1/4.2/5.0/5.1/5.2/5.3/5.4
A noter : ne peut pas fonctionner avec le module WiFi M.2 CNVio2/CNVio interface, tel que intel AX211NGW, AX201NGW, AC 9560NGW, AC 9462NGW, AC 9461NGW, etc. Ne prend pas en charge le module WiFi Mini PCIe.
Compatibilité avec les systèmes d'exploitation : DOS/Windows/Linux/Mac OS (en fonction de la compatibilité de votre module WiFi). Il s'agit uniquement d'un convertisseur de signal qui ne nécessite pas de pilote. Mais vous pouvez avoir besoin d'installer un pilote pour votre module WiFi M.2.
Support de 12 cm à profil normal préinstallé, et support de 8 cm à profil bas fourni.
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Google
Coral Accélérateur USB
64
QUALITÉ BONNE
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#10
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Un accessoire USB qui apporte l’apprentissage automatique par inférence aux systèmes existants. Fonctionne avec Raspberry Pi et autres systèmes Linux
Effectue une inférence ML à haute vitesse : le coprocesseur en TPU à bord intégré est capable d'effectuer 4 trillions d'opérations (téra-opérations) par seconde (hauts), en utilisant 0,5 watts pour chaque haut (2 hauts par watt). Par exemple, il peut exécuter des modèles de vision mobiles de pointe tels que Mobilenet V2 AT 400 FPS, avec économie d’énergie.
Fonctionne avec Debian Linux: se connecte à n'importe quel système Linux basé sur Debian avec un câble USB 3.0 Type-C inclus.
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 TPE Edge.
Prend en charge Automl Vision Edge : construisez et déployez facilement des modèles de classification d'image personnalisée de haute précision sur votre appareil avec Automl Vision Edge.
Accélérateur ML : Coprocesseur Google TPE edge.
Connecteur : USB 3.0 Type-C (données/alimentation).
Dimensions : 65 mm x 30 mm.
141,84 € SUR AMAZON
tpu coral
coral tpu m2
coral edge tpu
google coral tpu
coral tpu usb
coral usb tpu
coral
#1 GAGNANT
