Google Coral Tpu
Les 10 meilleurs produits en septembre 2025
Dernière mise à jour :
13 septembre 2025
seeed studio
seeed Studio Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
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98
QUALITÉ MAXIMALE
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#1 GAGNANT
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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 :
109,00 € SUR AMAZON
Coral by Google
Coral de Google Google Coral M.2 Accelerator avec TPU Dual Edge
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96
QUALITÉ SUPÉRIEURE
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#2
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Composants informatiques
99,89 € SUR AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key
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92
QUALITÉ EXCELLENTE
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#3
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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.
75,00 € SUR AMAZON
Google Coral
SOM System-On-Modules - Accélérateur de calcul SOM Google Edge TPU ML, intègre le TPU Edge dans les systèmes anciens et nouveaux à l'aide d'un demi-mini PCIe standard
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QUALITÉ DISTINGUÉE
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#4
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Version 64 bits de Debian 10 ou Ubuntu 16.04 (ou plus récent)
Architecture système x86-64 ou ARMv8
Version 64 bits de Windows 10
architecture système x86-64
69,90 € SUR AMAZON
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
88
QUALITÉ DISTINGUÉE
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#5
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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
165,07 € SUR AMAZON
Google Coral
Accélérateur M.2 avec Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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82
QUALITÉ FIABLE
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#6
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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
99,24 € SUR AMAZON
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
79
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.
231,40 € SUR AMAZON
Google
Google Coral Dev Board Mini
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74
QUALITÉ BONNE
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#8
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Le Coral Dev Board Mini est un ordinateur monocarte qui vous permet de prototyper et de déployer rapidement un système intégré avec inférence ML sur l'appareil.
La carte comprend le coprocesseur Edge TPU, qui est un petit ASIC conçu par Google qui accélère les modèles TensorFlow Lite de manière économe en énergie. Il est capable d'effectuer 4 billions d'opérations (opérations téra) par seconde (tops), en utilisant 0,5 watts pour chaque sommet (2 sommets par watt).
Fournit un système complet : un ordinateur monocarte avec SoC + ML + connectivité sans fil, le tout sur la carte exécutant un dérivé de Debian Linux que nous appelons Mendel, afin que vous puissiez exécuter vos outils Linux préférés avec cette carte.
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 : construisez et déployez facilement des modèles de classification d'image personnalisés rapides et haute précision sur votre appareil. SoC MediaTek 8167s (Quad-core Arm Cortex-A35). 2 Go LPDDR3 et 8 Go de mémoire eMMC
119,00 € SUR AMAZON
Google
Coral Accélérateur USB
73
QUALITÉ BONNE
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#9
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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.
243,50 € SUR AMAZON
WayPonDEV
Carte PCIe Gen3 AI Accelerator PCIe basée sur Google Coral Edge TPU pour Edge AI Inference (CRL-G18U-P3DF)
69
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#10
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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
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#1 GAGNANT
