Coral
I 10 migliori prodotti di luglio 2025
Ultimo aggiornamento:
14 luglio 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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99
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.
104,75 € SU AMAZON
Coral Kingdoms
98
QUALITÀ MASSIMA
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#2
seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocessore per Raspberry Pi e altri computer embedded singola scheda
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93
QUALITÀ OTTIMA
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#3
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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
124,90 € SU AMAZON
Coral Gardeners
89
QUALITÀ DISTINTA
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#4
seeed studio
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
Coral by Google
Coral by Google Google Coral M.2 Acceleratore con TPU Dual Edge
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82
QUALITÀ AFFIDABILE
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#6
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Coral by Google
Acceleratore Google Coral M.2 con Dual Edge TPU
Componenti del computer
89,99 € SU AMAZON
Pirati della Somalia
80
QUALITÀ BUONA
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#7
Il segreto della sirena
77
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#8
seeed studio
Acceleratore Coral M.2 con TPU Dual Edge
Spedizione gratuita
71
QUALITÀ BUONA
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#9
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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
Bejeweled Fishes
70
QUALITÀ BUONA
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#10
amplificatori coral
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#1 VINCITORE
