Coral Tpu Google
I 10 migliori prodotti di novembre 2024
Ultimo aggiornamento:
30 novembre 2024
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.
89,39 € SU AMAZON
Coral by Google
Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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98
QUALITÀ MASSIMA
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#2
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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 Acceleratore USB Coral
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94
QUALITÀ OTTIMA
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#3
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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.
109,00 € SU AMAZON
Google Coral
Acceleratore M.2 con Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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88
QUALITÀ DISTINTA
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#4
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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
99,25 € SU AMAZON
WayPonDEV
PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card basata su Google Coral Edge TPU per Edge AI Inference (CRL-G18U-P3DF)
87
QUALITÀ AFFIDABILE
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#5
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Potente capacità di inferenza AI: supporta fino a 8 moduli Google Edge TPU M.2
Modelli AI pre-addestrati facili da usare: i modelli ML pre-addestrati di Google TensorFlow Lite possono essere facilmente compilati ed eseguiti su questo modello
Facile installazione, slot di espansione comune: slot PCI Express generico compatibile Gen 3 x16; stabile ad alto carico
Combinazione perfetta per una potente esperienza plug-and-play: design termico ottimizzato con dissipatore di calore in rame di alta qualità e doppio turbofan
Wiki: https://youyeetoo.com/blog/ai-accelerator-pcie-card-94. Eventuali problemi tecnici dopo l'acquisto si prega di contattare il nostro team di supporto tecnico: monica@smartfire.cn. Oppure fai clic su "SmartFly Tech" e fai una domanda.
1.515,40 € SU AMAZON
Google
Google Coral Dev Board Mini
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82
QUALITÀ AFFIDABILE
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#6
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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
Google Coral Dev Board
78
QUALITÀ BUONA
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#7
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Una scheda di sviluppo per prototipare rapidamente i prodotti ML sul dispositivo. Scala dal prototipo alla produzione con un system-on-module rimovibile (som)
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
Fornisce un sistema completo: un computer a scheda singola con SoC plus ML più connettività wireless, tutto sulla scheda che esegue un derivato di Debian Linux 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 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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youyeetoo
youyeetoo PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card Based on Google Coral Edge TPU for Edge AI Inference (CRL-G116U-P3DF)
75
QUALITÀ BUONA
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#8
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Supporta fino a 8 & 16 moduli Goo Gle Coral Edge TPU M.2
Supporto TensorFlow Lite machine learning framework
Compatibile con slot di espansione PCI Express 3.0 x16
Design termico ottimizzato con due ventole
2.069,27 € SU AMAZON
SmartFly info
PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card basata su Google Coral Edge TPU per Edge AI Inference (CRL-G116U-P3DF)
72
QUALITÀ BUONA
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#9
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Potente capacità di inferenza AI: supporta fino a 8 moduli Google Edge TPU M.2
Modelli AI pre-addestrati facili da usare: i modelli ML pre-addestrati di Google TensorFlow Lite possono essere facilmente compilati ed eseguiti su questo modello
Facile installazione, slot di espansione comune: slot PCI Express generico compatibile Gen 3 x16; stabile ad alto carico
Combinazione perfetta per una potente esperienza plug-and-play: design termico ottimizzato con dissipatore di calore in rame di alta qualità e doppio turbofan
Wiki: https://youyeetoo.com/blog/ai-accelerator-pcie-card-94. Eventuali problemi tecnici dopo l'acquisto si prega di contattare il nostro team di supporto tecnico: monica@smartfire.cn. Oppure fai clic su "SmartFly Tech" e fai una domanda.
1.999,00 € SU AMAZON
youyeetoo
youyeetoo PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card Based on Google Coral Edge TPU for Edge AI Inference(CRL-G18U-P3DF)
70
QUALITÀ BUONA
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#10
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Supporta fino a 8 e 16 moduli Goo Gle Coral Edge TPU M.2
Supporta TensorFlow Lite Machine learning framework
Compatibile con slot di espansione PCI Express 3.0 x16
Design termico ottimizzato con due tuborfans
1.503,80 € SU AMAZON
google coral tpu
google coral edge tpu
coral google
google coral
google tpu
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coral tpu
tpu coral
google coral dev
google coral m2
#1 VINCITORE
