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Coral Tpu Usb

Los 10 mejores productos de mayo de 2025
Última actualización: 28 de mayo de 2025
Google Coral
Google Coral
Google Coral Coprocesador Acelerador USB Edge TPU ML para Raspberry Pi y Otros Ordenadores Integrados de una Sola Placa
Envío gratis
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98

CALIDAD MÁXIMA

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#1 GANADOR

  • Marca: Google Coral
  • Google Coral - Acelerador TPU para Raspberry Pi y otras comdoras de una sola tarjeta
  • Tipo de producto: ÚNICO BOARD COMPUTER
  • 103,75 € EN AMAZON
seeed studio
seeed studio
seeed studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesador para Raspberry Pi y otros ordenadores integrados de una sola tarjeta
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96

CALIDAD SUPERIOR

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#2

  • Realiza inferencias ML de alta velocidad: inferencia TensorFlow Lite de alta velocidad con baja potencia, huella pequeña, inferencias locales
  • Soporta todas las plataformas principales: se conecta a través de USB 3.0 Type-C a cualquier sistema que ejecute Debian Linux (incluyendo Raspberry Pi), macOS o Windows 10
  • Soporta TensorFlow Lite: no es necesario construir modelos desde cero. Los modelos Tensorflow Lite se pueden compilar para ejecutarse en el borde TPE
  • Soporta AutoML Vision Edge: cree e implemente fácilmente modelos de clasificación de imágenes personalizados rápidos y de alta precisión en el borde.
  • Compatible con Google Cloud
  • 114,90 € EN AMAZON
seeed studio
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Seeed studio Google Coral - Acelerador USB      
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96

CALIDAD SUPERIOR

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#3

  • Coral USB accesorio que reanuda el aprendizaje automático a los sistemas existentes. Funciona con Raspberry Pi (Pi2/3/4 modelo B / B +) y otros sistemas Linux.
  • Con el Edge TPU, un pequeño ASIC desarrollado y construido por Google, el acelerador USB ofrece potentes inferencias ML a bajo costo de energía a través de una interfaz USB 3.0.
  • Principales ventajas de Edge TPU: alta velocidad TensorFlow Lite Inference; Bajo consumo de energía; ahorro de espacio. Coral es un departamento de Google que te ayuda a desarrollar ideas inteligentes con nuestra plataforma de IA local.
  • Admite TensorFlow Lite: no es necesario crear plantillas desde cero. Los modelos Tensorflow Lite se pueden compilar para ejecutarse en USB Accelerator.
  • Funcionalidades: admite totalmente las arquitecturas MobileNet e Inception aunque las arquitecturas personalizadas son posibles. Compatible con Google Cloud
  • 109,06 € EN AMAZON
seeed studio
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seeed studio Coral M.2 Accelerator B+M Key      
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89

CALIDAD DISTINGUIDA

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#4

  • Realiza inferencias ML de alta velocidad: el coprocesador Edge TPU integrado es capaz de realizar 4 billones de operaciones (tera-operaciones) por segundo (TOPS), utilizando 0,5 vatios para cada TOPS (2 TOPS por vatio). Por ejemplo, puede ejecutar modelos de visión móvil de última generación como MobileNet v2 a 400 FPS, de una manera eficiente de energía.
  • Funciona con Debian Linux: se integra con cualquier sistema Linux basado en Debian con una ranura de módulo de tarjeta compatible.
  • Compatible con TensorFlow Lite: no es necesario construir modelos desde cero. Los modelos TensorFlow Lite se pueden compilar para ejecutarse en Edge TPU.
  • Compatible con AutoML Vision Edge: crea e implementa fácilmente modelos de clasificación de imágenes personalizados rápidos y de alta precisión en tu dispositivo con AutoML Vision Edge.
  • 59,00 € EN AMAZON
Google Coral
Google Coral
Google Coral System-On-Modules - SOM Edge TPU ML Compute Accelerator, M.2-2230-A-E-S3 (clave A/E), integra el Edge TPU en sistemas antiguos y nuevos utilizando una interfaz M.2
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86

CALIDAD FIABLE

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#5

  • Acelerador ML de alto rendimiento: integra Google Edge TPU, ofreciendo 4 TOPS (int8) máximo rendimiento para tareas de inferencia de aprendizaje automático.
  • Fuerte compatibilidad: compatible con interfaz de llave M.2 A+E para una fácil integración en sistemas existentes.
  • Diseño de baja potencia: proporciona 2 TOPS por vatio, ideal para aplicaciones integradas y de bajo consumo.
  • Soporte de sistema operativo amplio: compatible con Linux (Debian 10/Ubuntu 16.04+) y Windows 10 (64 bits).
  • Fiabilidad de grado industrial: rango de temperatura de funcionamiento de -20 °C a +85 °C, adecuado para entornos hostiles.
  • 79,90 € EN AMAZON
Google
Google
Google Acelerador USB Coral                      
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81

CALIDAD BUENA

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#6

  • Un accesorio USB que aporta inferencias de aprendizaje automático a los sistemas existentes. Funciona con Raspberry Pi y otros sistemas Linux
  • Realiza inferencias ML de alta velocidad: el coprocesador de TPU de borde integrado es capaz de realizar 4 billones de operaciones (tera-operaciones) por segundo (tops), utilizando 0,5 vatios para cada parte superior (2 tops por vatio). Por ejemplo, puede ejecutar modelos de visión móvil de última generación como mobilenet V2 AT 400 FPS, de manera eficiente en el consumo de energía
  • Funciona con Debian Linux: se conecta a cualquier sistema Linux basado en Debian con un cable USB 3.0 tipo C incluido
  • Soporta tensorflow Lite: no es necesario construir modelos desde cero. Los modelos Tensorflow Lite se pueden compilar para ejecutarse en el borde TPE
  • Los productos internacionales tienen términos separados, se venden desde el extranjero y pueden diferir de los productos locales, incluyendo ajuste, calificaciones de edad e idioma del producto, etiquetado o instrucciones.
  • 169,98 € EN AMAZON
Coral by Google
Coral by Google
Acelerador Coral de Google Google Coral M.2 con TPU Dual Edge
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80

CALIDAD BUENA

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#7

  • Coral by Google
  • Google Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU
  • COMPONENTE DE COMPUTADOR
  • 98,64 € EN AMAZON
Google
Google
Google Coral Dev Board Mini: Single-Board Computer con MediaTek 8167s SoC, Wi-Fi 5, Bluetooth 5.0, 8GB eMMC, 2GB LPDDR3, TPU Edge para Inferencia ML en Dispositivo
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78

CALIDAD BUENA

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#8

  • El Coral Dev Board Mini es una computadora de placa única que te permite crear prototipos e implementar rápidamente un sistema integrado con inferencia ML en el dispositivo.
  • La placa incluye el coprocesador de TPU Edge, que es un pequeño ASIC diseñado por Google que acelera los modelos TensorFlow Lite de una manera eficiente de energía. Es capaz de realizar 4 billones de operaciones (tera-operaciones) por segundo (tops), utilizando 0.5 vatios para cada parte superior (2 tops por vatio).
  • Proporciona un sistema completo: una computadora de una sola placa con conectividad SoC + ML + inalámbrica, todo en la placa ejecutando un derivado de Debian Linux que llamamos Mendel, para que puedas ejecutar tus herramientas Linux favoritas con esta placa.
  • Compatible con TensorFlow Lite: no hay necesidad de construir modelos desde cero. Los modelos Tensorflow Lite se pueden compilar para ejecutarse en Edge TPU.
  • Compatible con AutoML Vision Edge: construye e implementa fácilmente modelos de clasificación de imágenes personalizados rápidos y de alta precisión en tu dispositivo. MediaTek 8167s SoC (Quad-core Arm Cortex-A35). 2 GB LPDDR3 y 8 GB de memoria eMMC
  • 139,00 € EN AMAZON
Google Coral
Google Coral
Acelerador M.2 con TPU de doble borde M.2-2230 (llave E)
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73

CALIDAD BUENA

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#9

  • 2 interfaces PCIe Gen2 x1 (una por Edge TPU)
  • M.2 - 2230 - D3 - Llave E
  • 2 aceleradores Google Edge TPU ML
  • 8 TOPS rendimiento máximo total (int8)
  • 2 tapas por vatio
  • 99,90 € EN AMAZON
GLOTRENDS
GLOTRENDS
GLOTRENDS WA01 M.2 E Key a PCIe X1 WiFi Adaptador Bluetooth para M.2 WiFi 4/5/6/6e/7/Coral Módulo TPU, con 6-dBi SMA Antena Kits
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67

CALIDAD BUENA

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#10

  • M.2 Llave E a PCIe X1 WiFi Adaptador Bluetooth con Kits de Antena SMA, funciona con el módulo NGFF M.2 WiFi, así como con Coral TPU (Acelerador M.2 Llave A+E)
  • La señal WiFi va a través de la interfaz PCIe X1, y la señal Bluetooth va a través de la interfaz USB (Para habilitar Bluetooth: El cable USB necesita conectarse con el puerto USB de la placa base)
  • Antena Triple Banda 2.4GHz 5GHz 6GHz: 6 dBi RP-SMA Macho, con 2 x 15cm U.FL/IPEX4 a RP-SMA Hembra cable pigtail
  • Compatible con BE200NGW, AX210NGW, AX200NGW, 9260NGW, 8265NGW, 8260NGW, 7265NGW, 7260NGW, y Broadcom, Realtek, Atheros NGFF M.2 2230 Interface (Key E/A+E) módulo WiFi. Soporta WiFi 4/5/6/6E/7, Bluetooth 4.0/4.1/4.2/5.0/5.1/5.2/5.3/5.4
  • A tener en cuenta: no puede funcionar con módulo WiFi M.2 CNVio2/CNVio interface, como intel AX211NGW, AX201NGW, AC 9560NGW, AC 9462NGW, AC 9461NGW, etc. No soporta módulo WiFi Mini PCIe.
  • Compatibilidad con SO: DOS/Windows/Linux/Mac OS (Basado en la compatibilidad de su módulo WiFi). Es sólo un convertidor de señal y no necesita controlador. Pero es posible que necesite instalar un controlador para su módulo WiFi M.2.
  • Pre-instalado 12cm soporte de perfil regular, y vienen con 8cm soporte de bajo perfil.
  • 13,99 € EN AMAZON
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