Tpu Coral
I 10 migliori prodotti di febbraio 2025
Ultimo aggiornamento:
2 febbraio 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.
98,33 € SU AMAZON
Coral by Google
Coral by Google Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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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
90,00 € SU AMAZON
seeed studio
Acceleratore Coral M.2 con TPU Dual Edge
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QUALITÀ OTTIMA
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#3
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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
Coral USB Accelerator Accelerator Coprocessore per Raspberry Pi e altri computer integrati a scheda singola
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QUALITÀ DISTINTA
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#4
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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
Coral M.2 Acceleratore B+M Chiave
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QUALITÀ AFFIDABILE
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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
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
99,25 € SU AMAZON
seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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78
QUALITÀ BUONA
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#7
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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
130,98 € SU AMAZON
Google
Google Acceleratore USB Coral
75
QUALITÀ BUONA
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#8
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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.
144,24 € SU AMAZON
Google
Google Coral Dev Board
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QUALITÀ BUONA
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#9
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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.
103,43 € SU AMAZON
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
coral tpu
coral edge tpu
coral tpu pcie
coral tpu m2
coral tpu usb
coral tpu google
google coral tpu
coral ai edge tpu
coral
google coral edge tpu
#1 VINCITORE
