The Coral Usb Accelerator
I 6 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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99
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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QUALITÀ SUPERIORE
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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 OTTIMA
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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
99,66 € SU AMAZON
Coral by Google
Coral by Google Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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88
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
Google
Google Coral Edge TPU Acceleratore USB
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QUALITÀ DISTINTA
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#5
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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
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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QUALITÀ BUONA
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#6
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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
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