Google Coral M2
Les 10 meilleurs produits en juillet 2025
Dernière mise à jour :
19 juillet 2025
seeed studio
Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
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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 :
94,90 € SUR AMAZON
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
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96
QUALITÉ SUPÉRIEURE
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#2
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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 EXCELLENTE
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#3
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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 EXCELLENTE
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#4
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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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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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#5
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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
Accélérateur M.2 avec Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÉ BONNE
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#6
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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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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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#7
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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 USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et autres ordinateurs embarqués monocarte
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78
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#8
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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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Reolink
Reolink 12MP Caméra Surveillance PoE, Grand Angle de Vue 145°, Anti-Vandalisme IK10, Vision Nocturne Couleur, Audio Bidirectionnel, Détection Personne/Véhicule/Animal, IP67, RLC-1240A
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#9
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VUE ULTRA HD DE 12MP ET GRAND ANGLE DE 145°: Découvrez des vidéos d'une clarté cristalline grâce à l'incroyable clarté de l'ultra HD de 12MP. Équipé d'un objectif amélioré de 2,8 mm, le RLC-1240A offre une vue grand angle de 145°, ce qui permet de dire adieu aux images floues et de mauvaise qualité.
VISION NOCTURNE EN COULEUR ET AUDIO BIDIRECT: Sa lumière chaude de 3000 K répond à divers besoins d'éclairage, garantissant une clarté exceptionnelle dans les scénarios à faible luminosité. Engagez des conversations directes avec les personnes situées à proximité de la caméra par le biais d'un système audio bidirectionnel.
DÉTECTION INTELLIGENTE ET ACCÈS MULTI-APPAREILS : Détecter avec précision les personnes/véhicules/animaux, en réduisant les fausses alarmes. Notre détection améliorée des animaux répond à de nombreuses demandes. De plus, cette caméra prend en charge 12 flux en ligne et peut accueillir jusqu'à 20 comptes d'utilisateur pour une accessibilité transparente.
ÉTANCHÉITÉ IP67 et résistance au vandalisme IK10 : Grâce à son étanchéité IP67 et à sa résistance au vandalisme IK10, la RLC-1240A résiste aux intempéries et aux actes de vandalisme. Dotée d'un support pivotant à l'intérieur de son boîtier, cette caméra non-PT peut être facilement ajustée à l'angle de votre choix. Sa taille compacte surprend par sa polyvalence.
ALIMENTATION PAR ETHERNET ET ENREGISTREMENT NVR : Simplifiez votre configuration grâce à la technologie PoE pour une installation sans effort. Un seul câble gère la transmission vidéo 4K et fournit une alimentation constante à la caméra. Veuillez noter qu'un adaptateur CC n'est pas inclus ; pour bénéficier de la commodité du PoE, un commutateur/injecteur PoE est nécessaire.
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KKSB Cases
KKSB Google Coral Dev Boitier en aluminium
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67
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#10
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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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#1 GAGNANT
