Coral Usb Accelerator
I 10 migliori prodotti di ottobre 2025
Ultimo aggiornamento:
5 ottobre 2025
Google Coral
Google Coral Coprocessore USB Edge TPU ML Accelerator per Raspberry Pi e Altri Computer integrati a Scheda Singola
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98
QUALITÀ MASSIMA
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#1 VINCITORE
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Specifiche: Arm 32-bit Cortex-M0+ microprocessore (MCU): fino a 32 MHz max 16 KB memoria flash con connessioni ECC 2 KB RAM: porta USB 3.1 (Gen 1) e cavo (SuperSpeed, 5Gb/s velocità di trasferimento)
Caratteristiche: Google Edge TPU ML coprocessore accelerazione, USB 3.0 Type-C femmina, supporta Debian Linux per ospitare CPU, i modelli sono costruiti con TensorFlow Supporta MobileNet e architetture Inception attraverso architetture personalizzate sono possibili. Compatibile con Google Cloud
Specifiche: braccio 32-bit Cortex-M0+ Microprocessore (MCU): Fino a 32 MHz max 16 KB Memoria Flash con ECC 2 KB RAM: USB 3.1 (gen 1) porta e cavo (SuperSpeed, 5Gb/s velocità di trasferimento)
Caratteristiche: Google Edge TPU ML acceleratore coprocessore, USB 3.0 presa di tipo C, Supporta Debian Linux su CPU host, I modelli sono costruiti utilizzando TensorFlow. Sono possibili architetture MobileNet e Inception completamente supportate tramite architetture personalizzate. Compatibile con Google Cloud.
Caratteristiche: Google Edge TPU ML acceleratore coprocessore, USB 3.0 presa di tipo C, Supporta Debian Linux su CPU host, I modelli sono costruiti utilizzando TensorFlow. Sono possibili architetture MobileNet e Inception tramite architetture personalizzate. Compatibile con Google Cloud.
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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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97
QUALITÀ SUPERIORE
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#2
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Coral USB accessorio che riprende l'apprendimento automatico verso i sistemi esistenti. Funziona con Raspberry Pi (Pi2/3/4 modello B / B +) e altri sistemi Linux.
Con Edge TPU, un piccolo ASIC sviluppato e costruito da Google, l'acceleratore USB offre potenti inferenze ML a basso costo energetico tramite un'interfaccia USB 3.0.
Vantaggi principali di Edge TPU: alta velocità TensorFlow Lite Inference; Basso consumo energetico; ingombro ridotto. Coral è un dipartimento di Google che ti aiuta a sviluppare idee intelligenti con la nostra piattaforma AI locale.
Supporta TensorFlow Lite: non è necessario creare modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per essere eseguiti su USB Accelerator.
Funzionalità: supporta completamente le architetture MobileNet e Inception sebbene siano possibili architetture personalizzate. Compatibile con Google Cloud
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seeed studio
Coral USB Accelerator di seeed studio: Coprocessore Edge TPU per Raspberry Pi e altri computer integrati a scheda singola
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93
QUALITÀ OTTIMA
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#3
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Esegue inferenza ML ad alta velocità: Inferenza TensorFlow Lite ad alta velocità con bassa potenza, ingombro ridotto, inferenza locale
Supporta tutte le principali piattaforme: si collega tramite USB 3.0 Type-C a qualsiasi sistema con Debian Linux (incluso Raspberry Pi), macOS o Windows 10
Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per funzionare sul bordo TPE
Supporta AutoML Vision Edge: crea e implementa facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzati veloci e ad alta precisione sul bordo.
Compatibile con Google Cloud
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Google
Google Acceleratore USB Coral
90
QUALITÀ DISTINTA
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#4
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Un accessorio USB che porta l'inferenza dell'apprendimento automatico ai sistemi esistenti. Funziona con Raspberry Pi e altri sistemi Linux
Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: il Coprocessore TPU bordo bordo è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (tops), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt). Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come mobilenet V2 AT 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico
Funziona con Debian Linux: si collega a qualsiasi sistema Linux basato su Debian con un cavo USB 3.0 Type-C incluso
Supporta tensorflow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per funzionare sul TPE bordo
I prodotti internazionali hanno termini diversi, sono venduti dall'estero e possono differire dai prodotti locali, compresi il formato, le indicazioni e la lingua del prodotto, dell'etichettatura o delle istruzioni.
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Coral by Google
Coral by Google Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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87
QUALITÀ AFFIDABILE
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#5
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Coral by Google
Acceleratore Google Coral M.2 con Dual Edge TPU
Componenti del computer
89,99 € SU AMAZON
Google Coral
Acceleratore M.2 con Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÀ AFFIDABILE
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#6
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2x PCIe Gen2 x1 interfaccia (uno per Edge TPU)
M.2 - 2230 - D3 - CHIAVE E
2x Google Edge TPU ML acceleratore
8 TOPS prestazioni di picco totali (int8)
2 TOPS per watt
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seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key
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#7
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Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: il coprocessore Edge TPU integrato è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (TOPS), utilizzando 0,5 watt per ogni TOP (2 TOPS per watt). Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come MobileNet v2 a 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico.
Funziona con Debian Linux: si integra con qualsiasi sistema Linux basato su Debian con uno slot per schede compatibile.
Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli TensorFlow Lite possono essere compilati per l'esecuzione sul TPU Edge.
Supporta AutoML Vision Edge: crea e distribuisci facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzate veloci e ad alta precisione sul tuo dispositivo con AutoML Vision Edge.
75,00 € SU AMAZON
SANOOV
RasTech Raspberry Pi 5 8GB Kit 64GB Edition con Active Cooler, alimentazione USB-C da 27W 5.1V5A, scheda Pi5 8GB, kit lettori di schede da 64GB, custodia Pi 5, cavi di uscita Dual 4K Micro HD
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QUALITÀ BUONA
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#8
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【Pacchetto incluso】RasTech Raspberry Pi 5 Kit include 1 x scheda Raspberry Pi 5 8GB, 1 x scheda 64GB, 1x dispositivo di raffreddamento attivo, 1 x custodia in ABS Pi 5, 2 x cavo HD OUT 4K, 1 x alimentatore USB C, 1 x lettore di schede, 1x adattatore per schede, 1 x cacciavite. 12 mesi di garanzia gratuita, servizio a vita, 24 ore di prompt e risposta amichevole. La scheda è inclusa con la scheda Raspberry Pi 5 8GB.
【Processore più forte】Il Raspberry Pi 5 8GB utilizza un processore Broadcom BCM2712 a 64 bit, dotato di aggiornamenti Gigabit Ethernet e IEEE 802.11ac WLAN, Bluetooth 5.0 Dual Band 2.4GHz e 5GHz. Abilita Power over Ethernet (PoE). Con una velocità 2-3 volte superiore alla generazione precedente, Raspberry Pi ha ridefinito l'esperienza.
【Cooler attivo all'interno dell'alloggiamento ABS】Il Cooler attivo combina dissipatori di calore in alluminio e ventilatori PWM. A differenza dei normali ventilatori, la ventola PWM supporta il controllo della velocità PWM, che è perfettamente compatibile con Raspberry Pi OS. Con 3510 ventola di raffreddamento ultra-silenziosa e termopad, può abbassare rapidamente la temperatura della scheda Raspberry Pi.
【Supporta due display 4Kp60】Il Raspberry Pi 5 ha due porte HD OUT mini che possono essere utilizzate per più visualizzazioni desktop contemporaneamente. Entrambe le porte offrono viste 4Kp60 Ultra High Definition, migliorando notevolmente le prestazioni grafiche e gli utenti non avranno mai voglia di guardare un mini computer
【Ampiamente usato】Il rilascio del Raspberry Pi 5 è un momento emozionante che ci porta una scelta di computer più potente, funzionale e a risparmio energetico. Che tu voglia costruire un progetto innovativo o trovare un computer potente per le tue esigenze quotidiane, Raspberry Pi 5 è una scelta eccellente. Cogli l'opportunità di sperimentare il fascino della tecnologia del futuro e intraprendi un viaggio di innovazione insieme!
143,99 € SU AMAZON
seeed studio
seeed studio Acceleratore Coral M.2 con TPU Dual Edge
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#9
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Esegue l'inferenza ML ad alta velocità: ogni coprocessore Edge TPU è in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni al secondo (4 TOPS), utilizzando 2 watt di potenza. Ad esempio, può eseguire modelli di visione mobile all'avanguardia come MobileNet v2 a quasi 400 FPS, in modo efficiente dal punto di vista energetico. Con i due Edge TPU in questo modulo, è possibile raddoppiare le inferenze al secondo (8 TOPS) in diversi modi, ad esempio eseguendo due modelli in parallelo o pipelining un modello su entrambi i TPU Edge.
Funziona con Debian Linux e Windows: si integra con sistemi Linux basati su Debian o Windows 10 con uno slot per moduli per schede compatibile.
Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli TensorFlow Lite possono essere compilati per l'esecuzione sul TPU Edge.
Supporta AutoML Vision Edge: crea e distribuisci facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzate veloci e ad alta precisione sul tuo dispositivo con AutoML Vision Edge. Descrizione
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Google
Google Coral Dev Board Mini
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QUALITÀ BUONA
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#10
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Coral Dev Board Mini è un computer a scheda singola che consente di prototipare e distribuire rapidamente un sistema embedded con inferenza ML sul dispositivo.
La scheda include il coprocessore Edge TPU, che è un piccolo ASIC progettato da Google che accelera i modelli TensorFlow Lite in modo efficiente dal punto di vista energetico. È in grado di eseguire 4 trilioni di operazioni (tera-operations) al secondo (top), utilizzando 0,5 watt per ogni top (2 top per watt).
Fornisce un sistema completo: un computer a scheda singola con SoC + ML + connettività wireless, tutto sulla scheda che esegue un derivato di Debian Linux che chiamiamo Mendel, in modo da poter eseguire i tuoi strumenti Linux preferiti con questa scheda.
Supporta TensorFlow Lite: non c'è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli Tensorflow Lite possono essere compilati per essere eseguiti sul TPU Edge.
Supporta AutoML Vision Edge: crea e distribuisce facilmente modelli di classificazione delle immagini personalizzate veloci e ad alta precisione sul tuo dispositivo..MediaTek 8167s SoC (Quad-core Arm Cortex-A35).2 GB LPDDR3 e 8 GB di memoria eMMC
139,00 € SU AMAZON
google coral usb accelerator
the coral usb accelerator
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google coral usb
coral ai usb
#1 VINCITORE
