Google Coral Usb Accelerator
Les 10 meilleurs produits en juillet 2025
Dernière mise à jour :
26 juillet 2025
Google Coral
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
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QUALITÉ MAXIMALE
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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.
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seeed studio
seeed studio Google Coral USB Accelerator
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QUALITÉ SUPÉRIEURE
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#2
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Coral USB accessoire qui reprend l'apprentissage automatique vers les systèmes existants. Fonctionne avec Raspberry Pi (Pi2 / 3/4 modèle B / B +) et d'autres systèmes Linux.
Avec le Edge TPU, un petit ASIC développé et construit par Google, l'accélérateur USB offre des inférences ML puissantes à faible coût d'énergie via une interface USB 3.0.
Principaux avantages de Edge TPU : haute vitesse TensorFlow Lite Inference ; Faible consommation d'énergie ; Faible encombrement. Coral est un département de Google qui vous aide à développer des idées intelligentes avec notre plateforme d'IA locale.
Prend en charge TensorFlow Lite : il n'est pas nécessaire de créer des modèles à partir de zéro. Les modèles Tensorflow Lite peuvent être compilés pour être exécutés sur USB Accelerator.
Fonctionnalités : prend entièrement en charge les architectures MobileNet et Inception bien que des architectures personnalisées soient possibles. Compatible avec Google Cloud
103,90 € 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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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.
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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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#4
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Coral by Google
Google Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
Composants informatiques
99,89 € 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
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QUALITÉ FIABLE
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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
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seeed studio
Coral M.2 Accélérateur avec TPU Dual Edge
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QUALITÉ BONNE
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#6
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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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Google Coral
Accélérateur M.2 avec Dual Edge TPU M.2-2230 (E-key)
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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
99,24 € SUR AMAZON
j5create
j5create ScreenCast USB-C vers HDMI Émetteur et récepteur d'écran sans Fil, supporte 1080p, Compatible avec MacBook, ChromeOS, Ordinateurs Portables USB-C et Android (JVAW62)
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#8
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Diffusez sans fil du contenu en haute définition depuis votre appareil mobile vers un téléviseur ou un écran plus grand.
Avec la prise en charge de la technologie DRM et la conformité HDCP 1.4, vous pouvez profiter de vos émissions/films sur vos applications de streaming préférées, telles que Netflix, Amazon Prime Video, Hulu, DISNEY+, et plus encore.
La double bande intégrée (2,4 GHz et 5 GHz) garantit une connexion stable et une expérience de streaming fluide.
Comprend un câble d'extension HDMI pour plus de commodité.
Le design compact est idéal pour la maison, le bureau, l'école ou les déplacements.
99,99 € SUR AMAZON
NiPoGi
NiPoGi Essenx E2 Mini PC, Ιntel Alder Lake-N97(jusqu'à 3,6 GHz), 8 Go DDR4 256 Go M.2 SSD Mini Ordinateur W-11 Pro, Double WiFi, HDMI, DP, 4K Double écran Tour PC avec VESA pour école/Bureau/HTPC.
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#9
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🚀【Nouveau mini PC N97 amélioré】Le mini PC NiPoGi E2 est équipé du dernier processeur Ιntel Alder Lake N95 de 12e génération (jusqu'à 3,4 GHz, 4C/4T, 12W TDP). Par rapport au CPU-N95/N100/N5105, les performances du processeur N97 se sont améliorées 20 % à 40 %, vous offrant un plaisir plus rapide et plus fluide. Vous pouvez facilement effectuer des tâches bureautiques, lire des vidéos 4K, organiser des formations en ligne, etc. Ce mini PC est votre meilleur choix.
🚀【60 % plus Petit, plus Puissant】Le micro PC E2 est doté d'un élégant boîtier argenté avec un logo en forme d'aile. La taille est de seulement 10 x 10 x 3,0 cm, ce qui est 60 % plus petit et 30% plus léger que les autres mini PC du marché. La forme de l'E2 a été récemment améliorée, ce qui améliore la dissipation thermique et permet un fonctionnement continu et stable du mini PC. Système d'exploitation W-11 Pro préinstallé, prend en charge Linux, Ubuntu, Auto Power On, Wake On LAN et RTC Wake.
🚀【Sortie HDMI 2.0 + PD, Double écran 4K@60Hz】Le mini PC N97 est équipé d'une carte graphique UHD 1,2 GHz intégrée, d'une sortie vidéo 1x HDMI 2.0 et 1x DP, soutien double écran 4K UHD, améliorant l'efficacité du flux de travail et vous offrant un excellent festin visuel 4K UHD peut offrir. Convient pour le divertissement visuel à domicile, la sécurité et surveillance numériques, l'affichage numérique, la salle de conférence, etc. Équipé d'un support VESA, vous pouvez l'installer n'importe où.
🚀【8 Go de RAM DDR4 + 256 Go de SSD M.2, Extension Flexible】Le mini PC E2 est équipé de 8 Go de RAM DDR4 et de 256 Go de SSD M.2. Le SSD M.2 intégré de 256 Go est maintenant disponible pour vous permettre d'avoir plus de dates et de mémoire. Startzeit verkürzen können. Prend en charge le SSD M.2 NVMe PCIe3.0 ou le SSD M.2 SATA, jusqu'à 2 To. Sehr gut geeignet für den Büro- und Alltagsgebrauch. C'est pour des hommes efficaces qu'ils s'occupent de plus de fonctions dans une machine à travailler.
🚀【Réseau sans fil solide et stable】WiFi 5 double bande 802.11ac intégré, 2,4 G + 5 G, plus compatible avec les mini PC, offre une connexion sans fil et une transmission de données plus stables et plus rapides. Avec Bluetooth 4.2, vous pouvez connecter plusieurs appareils sans fil. Il est parfait pour les bureaux légers, sécurité et surveillance numériques, l'affichage numérique, les centres multimédias, les salles de conférence, etc. Idéal également pour divertissement visuel à domicile, HTPC.
❤️【Pourquoi NiPoGi】Facile à apprendre, facile à configurer. Le NiPoGi Mini PC est petit et exquis et peut être mis dans un sac et emporté avec vous à tout moment, idéal pour les voyages d'affaires. NiPoGi E2 comprend 1 mini PC Alder Lake-N97, 1 adaptateur secteur, 1 support VESA, 1 manuel d'utilisation, 1 câble HDMI, 1 an de service client de qualité et un service client professionnel 24h/24 et 7j/7.
149,99 € SUR AMAZON
seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et autres ordinateurs embarqués monocarte
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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
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google coral usb
coral usb accelerator
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