Coral Tpu M2
I 10 migliori prodotti di febbraio 2025
Ultimo aggiornamento:
9 febbraio 2025
Coral by Google
Coral by Google Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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99
QUALITÀ MASSIMA
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#1 VINCITORE
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Coral by Google
Acceleratore Google Coral M.2 con Dual Edge TPU
Componenti del computer
90,01 € SU AMAZON
seeed studio
Acceleratore Coral M.2 con TPU Dual Edge
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96
QUALITÀ SUPERIORE
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#2
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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
Google Coral
Acceleratore M.2 con Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÀ SUPERIORE
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#3
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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
Google Coral
Google Coral Coprocessore USB Edge TPU ML Accelerator per Raspberry Pi e Altri Computer integrati a Scheda Singola
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92
QUALITÀ OTTIMA
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#4
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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
Coral M.2 Acceleratore B+M Chiave
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88
QUALITÀ DISTINTA
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#5
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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
GLOTRENDS
GLOTRENDS WA01 Adattatore Bluetooth M.2 E Key to PCIe X1 WiFi per modulo M.2 WiFi 4/5/6/6e/7/Coral TPU, con kit antenna SMA 6-dBi
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80
QUALITÀ BUONA
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#6
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Adattatore Bluetooth WiFi da M.2 Key E a PCIe X1 con kit di antenne SMA, funziona con il modulo WiFi NGFF M.2 e con Coral TPU (M.2 Accelerator A+E key).
Il segnale WiFi passa attraverso l'interfaccia PCIe X1, mentre il segnale Bluetooth passa attraverso l'interfaccia USB (per abilitare il Bluetooth: Il cavo USB deve essere collegato alla porta USB della scheda madre).
Antenna a tripla banda 2,4GHz 5GHz 6GHz: antenna RP-SMA maschio da 6 dBi, con 2 cavi a spirale da 15 cm U.FL/IPEX4 a RP-SMA femmina
Compatibile con i moduli WiFi BE200NGW, AX210NGW, AX200NGW, 9260NGW, 8265NGW, 8260NGW, 7265NGW, 7260NGW e Broadcom, Realtek, Atheros NGFF M.2 2230 Interface (Key E/A+E). Supporto WiFi 4/5/6/6E/7, Bluetooth 4.0/4.1/4.2/5.0/5.1/5.2/5.3/5.4
Da notare: non può funzionare con il modulo WiFi con interfaccia M.2 CNVio2/CNVio, come intel AX211NGW, AX201NGW, AC 9560NGW, AC 9462NGW, AC 9461NGW, ecc. Non supporta il modulo WiFi Mini PCIe.
Compatibilità con il sistema operativo: DOS/Windows/Linux/Mac OS (in base alla compatibilità del modulo WiFi). Si tratta solo di un convertitore di segnale e non necessita di un driver. Tuttavia, potrebbe essere necessario installare un driver per il modulo WiFi M.2.
Staffa a profilo normale da 12 cm preinstallata e staffa a basso profilo da 8 cm in dotazione.
14,59 € SU AMAZON
seeed studio
Coral USB Accelerator Accelerator Coprocessore per Raspberry Pi e altri computer integrati a scheda singola
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78
QUALITÀ BUONA
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#7
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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
99,00 € SU AMAZON
Google
Google Coral Dev Board Mini
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QUALITÀ BUONA
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#8
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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
SmartFly info
PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe Card basata su Google Coral Edge TPU per Edge AI Inference (CRL-G116U-P3DF)
71
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
khadas
khadas Edge2 RK3588S mini ARM PC 8+32G Computer a scheda singola Dotato di CPU a 8 core a 64 bit, 6 top AI NPU, Wi-Fi 6 (Edge2 Basic ARM PC)
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69
QUALITÀ BUONA
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#10
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Edge2 è dotato di un SOC ad alte prestazioni-RK3588S, processo litografico da 8 nm, CPU a 8 core a 64 bit, a 2,25 GHz Core Core Cortex-A73 e 1,8 GHz Cortex-A55 CPU integrata con braccio Mali-G610 MP4 Quad-Core-Core-Core-Core- GPU fino a 1GHz ， Buil-in 6 Tops Performance NPU
Edge2 utilizza il modulo PCIE Wi-Fi 6 AP6275P supporta IEEE 802.11 AX/AC/A/B/G/N e 2T2R. Questo modulo di ricetrasmettitore wireless avanzato rende stabile e veloce la trasmissione dei dati
Edge2 supporta 8K, 60fps H.265/VP9 Decodifica video e 8K, 30fps H.265/H.264 codifica video. Inoltre, fino a 32 canali di 1080p, decodifica 30 fps o 16 canali di 1080p, codifica 30fps può essere eseguita contemporaneamente
Edge2 supporta 8K, 60fps H.265/VP9 Decodifica video e 8K, 30fps H.265/H.264 codifica video. Inoltre, fino a 32 canali di 1080p, decodifica 30 fps o 16 canali di 1080p, codifica 30fps può essere eseguita contemporaneamente
Maker Friendly: più connettori FPC per la connessione con accessori ed estensione. X1 Interfaccia MIPI-DSI X1 30-pin 0,5 mm, interfaccia MIPI-DSI X1 40-pin da 0,5 mm, X3 pin da 30 pin da 0,5 mm Interfaccia MIPI-CSI, connettore FPC X2 30-pin 0,5 mm, pad Pogo a 7 pin X1 (USB (USB , UART, 5V)
265,99 € SU AMAZON
coral tpu
tpu coral
coral m2
coral edge tpu
coral tpu pcie
coral tpu usb
#1 VINCITORE