Tpu Coral
Les 10 meilleurs produits en mai 2025
Dernière mise à jour :
29 mai 2025
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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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
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
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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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seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et autres ordinateurs embarqués monocarte
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#3
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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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Coral by Google
Coral de Google Google Coral M.2 Accelerator avec TPU Dual Edge
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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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#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
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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#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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PE Press
Getting Started with Coral Dev Board (English Edition)
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#7
adidas
adidas Terrex Mid Gore-TEX Hiking Shoes Chaussures de randonnée, Coral Fusion/Wonder White/Core Black, 38 EU
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#8
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Construction à laçage rapide
Embout moulé en TPU durable
Tige anti-déchirure durable
Doublure GORE-TEX pour des performances imperméables et respirantes
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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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#9
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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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YUANHOT
YUANHOT Étui Kit Accessoires Compatible avec Nintendo Switch Lite, 4 in 1 Coque et Housse Transport et Protection Écran en Verre Trempé, Poudre de Corail
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#10
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Ensemble Accessoires 4 en 1: Compatible avec Nintendo Switch Lite; 1 * étui de transport, 1 * étui souple en TPU, 1 * protecteur d'écran en verre trempé, 8 * capuchons pour le pouce offrant une protection complète pour la console
Protection complète à 360 °: Doublure intérieure en flocage doux de l'étui de transport donne à la console une maison douillette et confortable; Le rabat central souple protège l'écran des rayures à l'intérieur du boîtier; La sangle élastique supplémentaire empêche la console de tomber accidentellement
Sac de voyage portable et fiable: Poignée de la coque dure est facile à transporter; la taille ultra mince prend peu de place; les accessoires de protection inclus dans le pack le gardent en sécurité pendant les longs trajets en voiture
Sac de rangement de grande capacité: équipé de 8 emplacements pour cartes de jeu, la poche intérieure en filet offre un espace de rangement sécurisé pour les petits accessoires comme le câble de charge, la banque d'alimentation mince, les écouteurs, gardant tous les articles bien rangés
Housse de protection pour Switch Lite: sensation de finition ultra mince, légère et intérieure mate; Fabriqué à partir de matériau TPU souple avec des découpes précises pour les boutons; protège parfaitement votre appareil des éraflures quotidiennes, des rayures, des chutes, des chocs, de la poussière et des traces de doigts
20,99 € SUR AMAZON
coral tpu
coral tpu m2
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google coral tpu
coral tpu usb
coral usb tpu
coral
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