Coral Usb Accelerator
Les 8 meilleurs produits en septembre 2025
Dernière mise à jour :
6 septembre 2025
seeed studio
seeed Studio Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Livraison gratuite
98
QUALITÉ MAXIMALE
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#1 GAGNANT
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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 :
109,00 € SUR AMAZON
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
96
QUALITÉ SUPÉRIEURE
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#2
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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
139,61 € SUR AMAZON
Coral by Google
Coral de Google Google Coral M.2 Accelerator avec TPU Dual Edge
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94
QUALITÉ EXCELLENTE
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#3
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Composants informatiques
99,89 € SUR AMAZON
Google
Google Coral Dev Board Mini
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90
QUALITÉ DISTINGUÉE
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#4
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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
119,00 € SUR AMAZON
GNASEET
GNASEET Cle USB 256 Go, Clé USB 3.0 Transfert Grande Vitesse, 4 en 1 Clef USB Photo Stick Mémoire Externe pour iOS, Android, Pad, Type C et PC, Cle USB C Stockage Photos, Vidéos, Fichiers(Bleu)
25% Réduction
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83
QUALITÉ FIABLE
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#5
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Clé USB 4 en 1: GNASEET cle usb stockage dispose de 4 ports : iOS, USB 3.0, USB-C et Micro USB. Vous n'avez besoin que d'une clef usb de 256 go pour transférer des données entre différents appareils, vous libérant ainsi des contraintes des câbles de données, d'iTunes et d'iCloud! Clé usb c convient à iOS, Pad, Android, Mac, Ordinateurs, PC, voitures et téléviseurs intelligents. (Prise en charge d'iOS 12.1 ou supérieur: 15/14/13/12/11/plus/pro/pro max, XS max/XR/XS/X/8/7/6/5/s)
Cryptage des données: Par à l'application «LUV-Share» , les utilisateurs iOS peuvent utiliser des mots de passe et Touch ID pour crypter les informations sur les fichiers dans les applications. Ils peuvent choisir de chiffrer l’intégralité des cles usb 3.0 ou uniquement certains fichiers. Même si vous perdez accidentellement votre clé usb cryptée, votre vie privée n'est pas menacée
Transfert haute vitesse & sauvegarde en un clic: Le port USB 3.0 a une vitesse de lecture allant jusqu'à 80 Mo/s et une vitesse d'écriture allant jusqu'à 40 Mo/s. Sauvegardez les données du portable en un seul clic et enregistrez-les rapidement sur une cle usb grande capacité. Avec notre photo stick, vous pouvez même prendre des photos et vidéos et les enregistrer directement sur une cle usb android ou les partager directement sur les réseaux sociaux
Conseil: 1. Pour les appareils iOS, vous devez installer «LUV-Share» dans «App Store», puis insérer clé usb rapide dans le portable. 2. Pour les appareils Android, vous devez activer la fonction OTG dans les paramètres, plug and play, pas besoin de télécharger d'application. 3. Lorsque vous transférez pour la première fois, vous devez copier les données sur clef usb(non les couper) et vous assurer que toutes les données sont enregistrées en toute sécurité avant de supprimer le fichier source
Application et support: Clef usb 256 go est généralement utilisée pour le stockage, sauvegarde et transfert de fichiers, ce qui peut répondre à vos besoins quotidiens en matière de photos, musique, vidéos, films, stockage et transfert de fichiers au travail, études, maison et voyage. GNASEET fournit des services pour vous, si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter
29,99 € SUR AMAZON
seeed studio
seeed Studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
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QUALITÉ BONNE
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#6
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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
179,00 € SUR AMAZON
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
80
QUALITÉ BONNE
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#7
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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.
240,11 € SUR AMAZON
Google
Coral Accélérateur USB
78
QUALITÉ BONNE
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#8
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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.
389,46 € SUR AMAZON
google coral usb accelerator
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coral ai usb
#1 GAGNANT
