Google Coral Tpu Usb
Les 10 meilleurs produits en mai 2025
Dernière mise à jour :
28 mai 2025
seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et autres ordinateurs embarqués monocarte
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QUALITÉ MAXIMALE
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#1 GAGNANT
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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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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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QUALITÉ SUPÉRIEURE
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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
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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 SUPÉRIEURE
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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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Google
Coral Accélérateur USB
86
QUALITÉ FIABLE
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#5
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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.
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Google
Google Coral Dev Board Mini
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QUALITÉ BONNE
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#6
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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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#7
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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 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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#8
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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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#9
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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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MiLi
MiLi MiTag Traceur Localisateur D’Objets Bluetooth, Fonctionne avec l’app Google Localiser (Uniquement Android), Batterie Remplaçable, IP67 Imperméable, pour Les clés/Portefeuilles/valises, 4-Pack
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#10
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【Étiquette intelligente Android】Le traceur MiLi Android garantit que vous ne perdrez plus jamais vos objets précieux. Utilisez l'application “Google Localiser mon appareil” pour suivre et retrouver facilement vos objets. Fixez MiTag sur vos clés, portefeuilles, sacs à dos, valises, etc. (comprend un porte-clés)
【Recherche d'objets】Utilisez l'application “Google Localiser mon appareil” pour localiser votre objet. Lorsque le traceur est dans la portée Bluetooth, il active le haut-parleur intégré pour localiser votre objet par le son. Si le traceur est hors de portée Bluetooth, vous pouvez voir la position actuelle du tag sur la carte.
【Mode Perdu】Lorsque vous activez le mode perdu, utilisez des milliards d'appareils Android sur le réseau “Google Localiser mon appareil” pour retrouver vos objets.
【Partage de l'objet】Vous pouvez partager l'objet dans l'application “Google Localiser mon appareil” avec d'autres personnes pour qu'elles puissent voir la position de l'objet sur la carte.
【Étanchéité IP67, batterie remplaçable】Le traceur MiTag est certifié IP67, il peut être immergé dans l'eau à une profondeur de 1 mètre pendant 30 minutes. Il est livré avec une batterie CR2032 (remplaçable), qui peut durer jusqu'à 1 an.
【Appairage rapide】Le traceur intelligent MiTag se connecte rapidement à votre téléphone Android. Dès que MiTag est proche de votre téléphone, une invite de connexion s'affiche.
【Protection des données】Vos données sont en sécurité. Le réseau de l'application “Google Localiser mon appareil” est crypté et anonyme, les données de localisation et l'historique ne sont pas stockés, et Google ne peut pas y accéder.
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google coral usb
google coral usb edge tpu
coral tpu usb
coral usb tpu
google coral usb accelerator
google coral tpu
google coral usb edge
google usb
usb google
coral usb
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