Coral Usb Accelerator
I 10 migliori prodotti di luglio 2025
Ultimo aggiornamento:
7 luglio 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 Coral USB Accelerator Accelerator Coprocessore per Raspberry Pi e altri computer embedded singola scheda
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#2
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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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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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QUALITÀ SUPERIORE
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#3
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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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Coral by Google
Coral by Google Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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QUALITÀ DISTINTA
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#4
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Coral by Google
Acceleratore Google Coral M.2 con Dual Edge TPU
Componenti del computer
89,99 € SU AMAZON
seeed studio
Acceleratore Coral M.2 con TPU Dual Edge
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QUALITÀ AFFIDABILE
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#5
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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
94,90 € SU AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Acceleratore B+M Chiave
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QUALITÀ AFFIDABILE
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#6
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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.
59,00 € SU AMAZON
MINISFORUM
MINISFORUM MS-01 Mini Workstation Intel Core i9-12900H (vPro Enterprise Support) Mini PC,2x 10Gbps SFP+/2x 2.5G RJ45/2x USB4/HDIM/1x PCIe4.0x16 slot/Support 3x M.2 2280/22110/U.2 SSD,Pas de RAM/SSD
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#7
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【Intel 12th i9】MINISFORUM MS-01 è dotato di un processore Intel Core i9-12900H (14 core + 20 thread). La velocità di clock massima raggiunge i 5,0 GHz. Il processore Intel i9 supporta sistemi di macchine virtuali come PVE. Inoltre, la tecnologia Intel vPRO fornisce protezione a livello hardware e riduce i rischi per la sicurezza tra macchine virtuali.
【Velocità di rete super veloce】2 porte di rete SFP+ da 10 Gbps che supportano l'aggregazione di link; 2 porte di rete RJ45 2.5G con I226-LM e I226-V (I226-LM supporta Windows Server); 2 interfacce USB4, supporta Thunderbolt Ethernet a 20 Gbit/s. In sintesi: una velocità di trasferimento di rete complessiva fino a 65 Gbit/s. Grazie a così tante interfacce ad alta velocità, puoi scaricare e accedere rapidamente ai tuoi documenti NAS.
【Archiviazione aziendale】La mini workstation MS-01 supporta fino a 3 SSD M.2 NVME, inclusa un'interfaccia che supporta PCIE4.0 con velocità di trasferimento fino a 7000 MB/s e supporta anche Raid0 per una maggiore capacità e Raid1 per la sicurezza dei dati. Può supportare fino a 1 SSD U.2 NVME e 2 SSD M.2 MVNE 22110, garantendo maggiore capacità e stabilità, soddisfacendo al contempo le esigenze di archiviazione degli appassionati di server da laboratorio domestico.
【Slot PCIE standard】Minisforum MS-01 è dotato di uno slot PCIe 4.0 x16, che consente l'installazione di potenti GPU esterne, schede di rete, controller di archiviazione e altri dispositivi esterni. Lo slot PCIe 4.0 x16 consente un trasferimento dati più rapido e fornisce prestazioni ottimali in varie applicazioni che richiedono elevata potenza di elaborazione e larghezza di banda, come: Ad esempio, giochi, editing video e rendering 3D.
【Varie interfacce】3 porte USB 3.0 Tipo A + 2 porte USB 2.0 Tipo A + 1 porta HDMI 2.0 (4K@60Hz) + 2 porte USB4 Tipo C 40Gbps (Alt DP, 8K@30Hz). Include 1x MS-01 MiniWorkStation, 1x adattatore di conversione da U.2 a M.2, 1x adattatore di alimentazione, 1x cavo di alimentazione, 1x dissipatore di calore SSD, 1x cavo HDMI, 1x gruppo viti, 1x manuale.
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Google
Google Coral Edge TPU Acceleratore USB
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#8
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Acceleratore ML Google Edge TPU Coprocessor: 4 TOPS (int8); 2 TOPS per Watt connettore USB 3.0 Type-C* (dati/corrente) Dimensioni 65 mm x 30 mm
95,00 € SU AMAZON
Google Coral
Acceleratore M.2 con Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÀ BUONA
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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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Google Coral
Google Coral System-On-Modules - SOM Edge TPU ML Compute Accelerator, M.2-2230-A-E-S3 (tasto A/E), integra il TPU Edge in sistemi legacy e nuovi utilizzando un'interfaccia M.2
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Connettore: M.2 (chiave A+E)
Coprocessore Google Edge TPU
22 mm x 30 mm (M.2-2230-A-E-S3)
Supporta TensorFlow Lite
Funziona con Debian Linux
98,54 € SU AMAZON
google coral usb accelerator
the coral usb accelerator
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google coral usb
coral ai usb
#1 VINCITORE
