Winkelwagentje

Winkelwagen is nog leeg.

Winkelwagen is nog leeg.
Op voorraad
5/5
4 Recensies

seeed studio Google Coral USB Accelerator

45,99€ 113,28€
Gratis verzending bij bestellingen boven 25,99€

Over dit item

  • Coral USB-accessoire dat machinaal leren inferenties naar bestaande systemen brengt. Werkt met Raspberry Pi en andere Linux-systemen.
  • Met de Edge TPU - een kleine ASIC ontworpen en gebouwd door Google - biedt de USB Accelerator hoogwaardige ML-inferenties met lage stroomkosten via een USB 3.0-interface.
  • Edge TPU belangrijkste voordelen: Hoge snelheid TensorFlow Lite gevolgtrekking; Laag stroomverbruik; Kleine voetafdruk. Coral is een divisie van Google, die u helpt intelligente ideeën op te bouwen met ons platform voor lokale AI.
  • Ondersteunt TensorFlow lite: het is niet nodig om modellen vanaf de grond af te bouwen. Tensorflow Lite-modellen kunnen worden gecompileerd om op USB Accelerator te werken.
  • Kenmerken: Ondersteunt volledig MobileNet- en Inception-architecturen hoewel aangepaste architecturen mogelijk zijn; Compatibel met Google Cloud;


Productbeschrijving

Aandacht

Dit product heeft verzendbeperkingen naar bepaalde landen. Het kan alleen worden verzonden naar landen en regio's die hieronder worden vermeld: Oostenrijk, België, Bulgarije, Kroatië, Cyprus, Denemarken, Estland, Finland, Duitsland, Griekenland, Hongarije, IJsland, Ierland, Italië, Japan, Korea, Letland, Liechtenstein, Litouwen, Luxemburg, Malta, Nederland, Noorwegen, Polen, Portugal, Roemenië, Slovenië, Roemenië vakia , Slovenië ia , Spanje, Zweden, Zwitserland, Turkije, Verenigd Koninkrijk, VS

Functies

Google Edge TPU ML accelerator coprocessorUSB 3.0 Type-C socketOndersteunt Debian Linux op host CPUModellen zijn gebouwd met behulp van TensorFlow Ondersteunt MobileNet- en Inception-architecturen volledig, hoewel aangepaste architecturen mogelijk zijnCompatibel met Google Cloud

SPECS

Edge TPU ML versneller

ASIC ontworpen door Google dat hoogwaardige ML-inferentie biedt voor TensorFlow Lite-modellen

Arm 32-bits Cortex-M0+ Microprocessor (MCU)

Tot 32 MHz max16 KB Flash-geheugen met ECC2 KB RAM

Verbindingen

USB 3.1 (gen 1) poort en kabel (SuperSpeed, 5Gb/s overdrachtssnelheid) Inbegrepen kabel is USB Type-C naar Type-AU

Lokale gevolgtrekking

Voer ML-inferentie op het apparaat uit op de Edge TPU die is ontworpen door Google.

Werkt met Debian Linux

Maak verbinding met elk Linux-gebaseerd systeem met een meegeleverde USB Type-C-kabel.

Ondersteunt TensorFlow lite

Het is niet nodig om modellen vanaf de grond af te bouwen. Tensorflow Lite-modellen kunnen worden gecompileerd om op USB Accelerator te draaien.

Vereisten

De Coral USB Accelerator moet worden aangesloten op de hostcomputer die voldoet aan de volgende specificaties:

Allerlei Linux-computer met een USB-poort

Debian6.0 of hoger, of een afgeleide daarvan (zoals Ubuntu10.0+) Systeemarchitectuur van x86_64 of ARM64 met ARMv8-instructieset

Raspberry Pi

Raspberry Pi2/3 Model B / B+ alleenHoud er ook rekening mee dat om de beste gevolgtrekkingssnelheid te bereiken, u een USB 3.0-poort moet gebruiken. (Helaas heeft Raspberry Pi alleen USB 2.0-poort)

Technische specificaties

ML versneller: Google Edge TPU coprocessor

Connector:USB Type-C* (gegevens/voeding)

Afmetingen:65 mm x 30 mm

Lijst met onderdelen

1 x Coral USB Accelerator


Ali
6 augustus 2025
Works perfectly fine, I got 4 cameras and it does his job.
kindy
29 juli 2025
Je l'utilise avec Frigate.Ca fait parfaitement le job avec 6 caméras.
beppe
22 april 2025
ma nessuno lo vendeva su amazon....per darvi un'idea, in un video 640x480, l'algoritmo object detection (SSD Mobilenet) allenato su COCO dataset impiega 2 millisecondi a frame, indipendentemente dal numero di oggetti presenti... pazzesco, se pensate che RPI4 fa a malapena 3 frame al secondo. chiaramente tira da bestia se usato su usb3, e senza aumentarne il clock (si può fare per farlo andare ancora più veloce).il riconoscimento dei visi è spettacolare e velocissimo.
stefre
23 december 2024
Betreibe diese TPU über den USB-3-Port eines "NUC-style" Mini PC unter HAOS über das Frigate Add-On.Drei Kameras liefern 6 Video-streams, von denen drei durch diese TPU ausgewertet werden.Etwa 30 verschiedende Objekttypen (Mensch, Hund, Katze, Auto, ...) werden dabei in Echtzeit erkannt.Dabei ist die Auslastung der (gedrosselten) TPU unter 1% ...Die gleiche Aufgabe hatte zuvor den 8-gen i5 des Gesamtsystems mit über 90% belastet und beinahe unbrauchbar gemacht.Wenn auch recht teuer, ist das Ding für mich seinen Preis wert.

Misschien vind je dit ook leuk