Coral Tpu M2
Les 9 meilleurs produits en juin 2025
Dernière mise à jour :
12 juin 2025
seeed studio
Seeed Studio Coral M.2 Accelerator B+M Key - Carte d'accélérateur d'apprentissage machine - Accélérateur Edge TPU ML - Compatible Debian Linux - Pas de ports USB - Node de navigation recommandé :
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QUALITÉ MAXIMALE
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#1 GAGNANT
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Effectue une inférence ML à haute vitesse : le coprocesseur Edge TPU intégré est capable d'effectuer 4 billions d'opérations (téra-opérations) par seconde (TOPS), en utilisant 0,5 watts pour chaque TOPS (2 TOPS par watt). Par exemple, il peut exécuter des modèles de vision mobile de pointe tels que MobileNet v2 à 400 FPS, de manière économe en énergie.
Fonctionne avec Debian Linux : s'intègre à n'importe quel système Linux basé sur Debian avec un emplacement de module de carte compatible.
Prend en charge TensorFlow Lite : pas besoin de construire des modèles à partir de zéro. Les modèles TensorFlow Lite peuvent être compilés pour fonctionner sur le Edge TPU.
Prend en charge AutoML Vision Edge : créez et déployez facilement des modèles de classification d'images personnalisés rapides et de haute précision sur votre appareil avec AutoML Vision Edge.
59,00 € SUR AMAZON
seeed studio
Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
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#2
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Effectue une inférence ML haute vitesse : chaque coprocesseur Edge TPU est capable d'effectuer 4 billions d'opérations par seconde (4 TOPS), en utilisant 2 watts de puissance. Par exemple, il peut exécuter des modèles de vision mobile de pointe tels que MobileNet v2 à près de 400 FPS, de manière économe en énergie. Avec les deux TPU Edge de ce module, vous pouvez doubler les inférences par seconde (8 TOPS) de plusieurs façons, par exemple en exécutant deux modèles en parallèle ou en pipelinant un modèle sur les deux TPU Edge.
Fonctionne avec Debian Linux et Windows : s'intègre avec les systèmes Linux ou Windows 10 basés sur Debian avec un emplacement de module de carte compatible.
Prend en charge TensorFlow Lite : pas besoin de construire des modèles à partir de zéro. Les modèles TensorFlow Lite peuvent être compilés pour fonctionner sur le Edge TPU.
Prend en charge AutoML Vision Edge : créez et déployez facilement des modèles de classification d'images personnalisés rapides et de haute précision sur votre appareil avec AutoML Vision Edge. Description :
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Coral by Google
Coral de Google Google Coral M.2 Accelerator avec TPU Dual Edge
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QUALITÉ EXCELLENTE
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#3
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Composants informatiques
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Google Coral
Google Coral Système sur modules - Accélérateur de calcul SOM Edge TPU ML, M.2-2230-A-E-S3 (touche A/E), intégrer le TPU Edge dans les systèmes anciens et nouveaux à l'aide d'une interface M.2
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QUALITÉ DISTINGUÉE
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#4
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Connecteur : M.2 (clé A + E)
Coprocesseur Google Edge TPU
22 mm x 30 mm (M.2-2230-A-E-S3)
Prend en charge TensorFlow Lite
Fonctionne avec Debian Linux
94,55 € SUR AMAZON
Google Coral
Accélérateur M.2 avec Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÉ FIABLE
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#5
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2 x interface PCIe Gen2 x1 (une par Edge TPU)
M.2 - 2230 - D3 - Clé E
2 accélérateurs Google Edge TPU ML
Performance maximale totale 8 TOPS (int8)
2 sommets par watt
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seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator Clé A + E
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QUALITÉ FIABLE
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#6
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Effectue une inférence ML à haute vitesse : le coprocesseur Edge TPU intégré est capable d'effectuer 4 billions d'opérations (téra-opérations) par seconde (TOPS), en utilisant 0,5 watts pour chaque TOPS (2 TOPS par watt). Par exemple, il peut exécuter des modèles de vision mobile de pointe tels que MobileNet v2 à 400 FPS, de manière économe en énergie.
Fonctionne avec Debian Linux : s'intègre à n'importe quel système Linux basé sur Debian avec un emplacement de module de carte compatible.
Prend en charge TensorFlow Lite : pas besoin de construire des modèles à partir de zéro. Les modèles TensorFlow Lite peuvent être compilés pour fonctionner sur le Edge TPU.
Prend en charge AutoML Vision Edge : créez et déployez facilement des modèles de classification d'images personnalisés rapides et de haute précision sur votre appareil avec AutoML Vision Edge.
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Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
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QUALITÉ BONNE
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#7
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Caractéristiques : microprocesseur Cortex-M0+ 32 bits (MCU) : jusqu'à 32 MHz max 16 Ko de mémoire flash avec ECC 2 Ko de connexions RAM: port USB 3.1 (Gen 1) et câble (SuperSpeed, vitesse de transfert de 5 Go/s)
Caractéristiques : coprocesseur d'accélération Google Edge TPU ML, USB 3.0 Type-C femelle, prend en charge Debian Linux pour héberger le processeur, les modèles sont construits avec TensorFlow Prend en charge MobileNet et les architectures Inception via des architectures personnalisées sont possibles. Compatible avec Google Cloud
Caractéristiques : microprocesseur Cortex-M0+ 32 bits (MCU) : jusqu'à 32 MHz max 16 Ko de mémoire flash avec ECC 2 Ko de RAM Connexions : port USB 3.1 (Gen 1) et câble (SuperSpeed, vitesse de transfert de 5 Go/s)
Caractéristiques : coprocesseur Google Edge TPU ML accélérateur, prise USB 3.0 de type C, prend en charge Debian Linux sur processeur hôte, modèles construits en utilisant TensorFlow. Prend entièrement en charge les architectures MobileNet et Inception grâce à des architectures personnalisées sont possibles. Compatible avec Google Cloud.
Caractéristiques : coprocesseur Google Edge TPU ML accélérateur, prise USB 3.0 de type C, prend en charge Debian Linux sur processeur hôte, modèles construits en utilisant TensorFlow. Prise en charge complète des architectures MobileNet et Inception grâce à des architectures personnalisées sont possibles. Compatible avec Google Cloud.
119,75 € SUR AMAZON
GLOTRENDS
GLOTRENDS WA01 M.2 E Key to PCIe X1 WiFi Bluetooth Adapter for M.2 WiFi 4/5/6/6e/7/Coral TPU Module, with 6-dBi SMA Antenna Kits
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QUALITÉ BONNE
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#8
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Adaptateur Bluetooth M.2 Key E to PCIe X1 WiFi avec kits d'antennes SMA, fonctionne avec le module NGFF M.2 WiFi, ainsi qu'avec Coral TPU (M.2 Accelerator A+E key)
Le signal WiFi passe par l'interface PCIe X1, et le signal Bluetooth passe par l'interface USB (Pour activer Bluetooth : Le câble USB doit être connecté au port USB de la carte mère)
Antenne triple bande 2.4GHz 5GHz 6GHz : antenne mâle RP-SMA 6 dBi, avec 2 x 15cm U.FL/IPEX4 vers RP-SMA femelle câble pigtail
Compatible avec les modules WiFi BE200NGW, AX210NGW, AX200NGW, 9260NGW, 8265NGW, 8260NGW, 7265NGW, 7260NGW, et Broadcom, Realtek, Atheros NGFF M.2 2230 Interface (Key E/A+E). Supporte WiFi 4/5/6/6E/7, Bluetooth 4.0/4.1/4.2/5.0/5.1/5.2/5.3/5.4
A noter : ne peut pas fonctionner avec le module WiFi M.2 CNVio2/CNVio interface, tel que intel AX211NGW, AX201NGW, AC 9560NGW, AC 9462NGW, AC 9461NGW, etc. Ne prend pas en charge le module WiFi Mini PCIe.
Compatibilité avec les systèmes d'exploitation : DOS/Windows/Linux/Mac OS (en fonction de la compatibilité de votre module WiFi). Il s'agit uniquement d'un convertisseur de signal qui ne nécessite pas de pilote. Mais vous pouvez avoir besoin d'installer un pilote pour votre module WiFi M.2.
Support de 12 cm à profil normal préinstallé, et support de 8 cm à profil bas fourni.
14,59 € SUR AMAZON
cablecc
cablecc NGFF A/E-Key Carte WiFi vers M.2 NGFF Key-M NVME SSD Adaptateur pour AX200 6 5.1
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#9
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Convertissez l'interface M.2 KEY-M de la carte mère ou de l'ordinateur portable en interface M.2 KEY A-E ou KEY E.
Prend en charge uniquement le connecteur Key M 2260/2280. Aucune alimentation supplémentaire nécessaire. Petit corps et performance stable.
(besoin de connecter l'en-tête USB). Prend en charge uniquement le PC de bureau et l'utilisation sur le port M.2 PCI-E KEY-M.
Caractéristiques : 1. Ce produit ne prend en charge que les clés A+E et les modules de type carte réseau M.2 NGFF PCIE. 2. Certaines cartes réseau M.2 NGFF ne prennent pas en charge les cartes mères AMD.
3. La carte riser ne change que la forme d'interface du module et ne modifie aucune performance du module. Cet adaptateur ne prend pas en charge les cartes réseau A Key et E Key du protocole CNVI.
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coral m2
coral tpu
tpu coral
google coral m2
coral edge tpu
google coral tpu
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