Coral Tpu Usb
Les 10 meilleurs produits en juillet 2025
Dernière mise à jour :
28 juillet 2025
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
12% Réduction
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#1 GAGNANT
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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.
93,75 € SUR AMAZON
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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#2
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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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seeed studio
Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
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#3
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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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#4
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Composants informatiques
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seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et autres ordinateurs embarqués monocarte
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#5
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Effectue l'inférence ML à haute vitesse : inférence TensorFlow Lite à haute vitesse avec faible puissance, faible encombrement, inférence locale
Prend en charge toutes les principales plates-formes : se connecte via USB 3.0 Type-C à tout système exécutant Debian Linux (y compris Raspberry Pi), macOS ou Windows 10
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 bord TPE
Prend en charge AutoML Vision Edge : créez et déployez facilement des modèles de classification d'image personnalisés rapides et de haute précision à la périphérie.
Compatible avec Google Cloud
199,00 € SUR AMAZON
Google
Coral Accélérateur USB
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#6
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Un accessoire USB qui apporte l’apprentissage automatique par inférence aux systèmes existants. Fonctionne avec Raspberry Pi et autres systèmes Linux
Effectue une inférence ML à haute vitesse : le coprocesseur en TPU à bord intégré est capable d'effectuer 4 trillions d'opérations (téra-opérations) par seconde (hauts), en utilisant 0,5 watts pour chaque haut (2 hauts par watt). Par exemple, il peut exécuter des modèles de vision mobiles de pointe tels que Mobilenet V2 AT 400 FPS, avec économie d’énergie.
Fonctionne avec Debian Linux: se connecte à n'importe quel système Linux basé sur Debian avec un câble USB 3.0 Type-C inclus.
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 TPE Edge.
Prend en charge Automl Vision Edge : construisez et déployez facilement des modèles de classification d'image personnalisée de haute précision sur votre appareil avec Automl Vision Edge.
Accélérateur ML : Coprocesseur Google TPE edge.
Connecteur : USB 3.0 Type-C (données/alimentation).
Dimensions : 65 mm x 30 mm.
384,14 € SUR AMAZON
Google Coral
Accélérateur M.2 avec Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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QUALITÉ BONNE
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#7
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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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KKSB Cases
KKSB Google Coral Dev Boitier en aluminium
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#8
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Boîtier haut de gamme : exclusivement pour le Google Coral Dev Board, nos experts en refroidissement en Suède ont développé le boîtier de refroidissement, qui est fabriqué en aluminium. C'est un étui en deux parties facile à assembler. Avec une combinaison moderne noir et blanc, notre coque assure une esthétique époustouflante.
Refroidissement silencieux et efficace : lors du développement de la coque Google Coral Dev Board, l'accent particulier a été mis sur l'efficacité de refroidissement et la compatibilité optimales. Le corps du boîtier agit comme un dissipateur de chaleur efficace et protège parfaitement votre ordinateur mono-carte contre les problèmes thermiques dans des environnements de température difficiles ou lorsque le processeur est surcadené.
Compatibilité 100 % : toutes les connexions de la carte Google Coral Dev Board sont librement accessibles et peuvent être atteintes sans aucun problème. Bonne réception WiFi et Bluetooth.
Très facile à assembler : grâce à l'assemblage à clipser du couvercle et de la base, le montage est très facile. 4 pieds en caoutchouc antidérapants assurent une adhérence sûre sur toutes les surfaces. 2 trous de fixation (compatible VESA 75 mm) peuvent être utilisés pour fixer le boîtier au mur ou à d'autres surfaces.
Contenu de la livraison : vous recevrez un étui Google Coral Dev Board noir/blanc. Si vous avez des questions ou si vous avez besoin d'aide, notre équipe KKSB est toujours à vos côtés. Il suffit de nous écrire via le système de messagerie Amazon et l'un de nos employés sera là pour vous personnellement.
22,90 € SUR AMAZON
SmartFly info
SmartFly info Carte PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe basée sur Google Coral Edge TPU pour Edge AI Inference (CRL-G116U-P3DF)
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#9
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Capacité d'inférence AI puissante: prend en charge jusqu'à 8x modules Google Edge TPU M.2
Modèles d'IA pré-entraînés faciles à utiliser: les modèles de ML pré-entraînés de Google TensorFlow Lite peuvent être facilement compilés et exécutés sur ce modèle
Installation facile, emplacement d'extension commun: emplacement PCI Express Gen 3 x16 général compatible; Stable à haute charge
Combinaison parfaite pour une expérience plug-and-play puissante: conception thermique optimisée avec dissipateur thermique en cuivre de haute qualité et double turboréacteur
Wiki : https: //youyeetoo.com/blog/ai-accelerator-pcie-card-94. Pour tout problème technique après l'achat, veuillez contacter notre équipe d'assistance technique: monica@smartfire.cn. Ou cliquez sur «SmartFly Tech» et posez une question
1 799,00 € SUR AMAZON
Yubico
Yubico - YubiKey 5 NFC - Clé de sécurité pour l'authentification à Deux facteurs (2FA), Connexion Via USB-A ou NFC, protège Les comptes en Ligne
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#10
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CLÉ DE SÉCURITÉ: Protégez vos comptes en ligne contre les accès non autorisés grâce à l'authentification à deux facteurs avec la clé de sécurité Yubico YubiKey 5 NFC - la clé de sécurité USB la plus efficace au monde qui prend en charge plus de services Internet et d'applications que toute autre
FIDO: La YubiKey 5 NFC est certifiée FIDO et prend en charge Google Chrome ainsi que toute autre application compatible FIDO sous Windows, Mac OS ou Linux. Sécurisez votre connexion et protégez vos comptes Gmail, Facebook, Dropbox, Outlook, LastPass, Dashlane, 1Password et bien d'autres
ADAPTÉ AUX CONNEXIONS USB-A: Une fois enregistré, chaque service vous demandera à l'avenir d'insérer la clé de sécurité YubiKey PC dans un port USB-A et de la toucher pour y accéder
NFC-CAPABLE: Vous recevez également une authentification tactile pour NCF -Prend en charge les appareils et applications Android et iOS. Appuyez et partez
DURABLE ET SÉCURISÉ: Extrêmement durable et sûr - Les YubiKeys sont inviolables, étanches et infroissables. La YubiKey 5 NFC USB est conçue pour protéger vos comptes en ligne contre le phishing et les prises de contrôle de compte
SUPPORT MULTI-PROTOCOLE: l'authentificateur USB YubiKey prend en charge NFC et offre une prise en charge multi-protocoles, y compris FIDO (U2F, FIDO2), Yubico OTP, OATH-TOTP, OATH-HOTP, carte à puce (PIV), OpenPGP ainsi que la possibilité de contester réponse pour vous garantir une authentification matérielle forte
Remarque: Fonctionnement de la YubiKey - 1. Enregistrez votre YubiKey - Pour utiliser la YubiKey, accédez aux paramètres de sécurité d'un service pris en charge et sélectionnez l'authentification à deux facteurs. 2. Insérez la YubiKey et appuyez sur - branchez la YubiKey dans un port USB sur un ordinateur et touchez la YubiKey pour vous assurer que vous êtes un humain, pas un pirate à distance. 3. Appuyez sur le téléphone - Pour les téléphones Android compatibles NFC, appuyez simplement sur une YubiKey 5 NFC contre le téléphone pour terminer l'authentification.
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coral usb tpu
google coral tpu usb
coral usb
google coral usb edge tpu
coral tpu
tpu coral
coral usb accelerator
google coral usb