Coral USB Accelerator Einplatinencomputer-Erweiterung
- Edge TPU Coprozessor beschleunigt neuronale Netzwerke ohne Cloud-Anbindung
- Raspberry Pi 4 Kompatibilität ermöglicht kompakte KI-Projekte
- USB-Schnittstelle erlaubt werkzeuglose Installation ohne Lötarbeiten
- TensorFlow Lite Unterstützung für vorgefertigte Modelle
- Passive Kühlung ermöglicht wartungsarmen Dauerbetrieb
-
Günstigster Preis
Google G950-01456-01, Google Coral USB Accelerator - Zusätzliche Schalttafel
Ab Lager lieferbar - Lieferzeit 2-4 Werktage
90,40 €
Versand kostenfrei
Gesamt 90,40 €
→ zum Angebot
-
Raspberry Pi GOOGLE CORAL USB, Google Raspberry Pi Coral USB ACCELERATOR FR...
Lagernd im Außenlager, Lieferung 2-3 Werktage
92,29 €
+ 8,90 € Versand
Gesamt 101,19 €
→ zum Angebot
-
Google G950-01456-01, GOOGLE Coral USB-Accelerator USB/KI/Machine Learning
Auf Lager, sofort versandfertig Lieferzeit 1-2 Werktage
92,34 €
+ 5,95 € Versand
Gesamt 98,29 €
→ zum Angebot
-
Google G950-01456-01, Google Coral TPU USB-Accelarator CPU-Modul
Auf Lager, Lieferzeit 1-2 Werktage
92,34 €
Versand kostenfrei
Gesamt 92,34 €
→ zum Angebot
✓ Bester Preis
barax
Angebotsinfo
Ab Lager lieferbar - Lieferzeit 2-4...
90,40 €
Versand kostenfrei
Gesamt 90,40 €
→ zum Angebot
Mindfactory
(1)
Angebotsinfo
Lagernd im Außenlager, Lieferung 2-3...
92,29 €
+ 8,90 € Versand
Gesamt 101,19 €
→ zum Angebot
JB-Computer
Angebotsinfo
Auf Lager, sofort versandfertig...
92,34 €
+ 5,95 € Versand
Gesamt 98,29 €
→ zum Angebot
voelkner.de
Angebotsinfo
Auf Lager, Lieferzeit 1-2 Werktage
92,34 €
Versand kostenfrei
Gesamt 92,34 €
→ zum Angebot
0815.eu
Angebotsinfo
Versandbereit: Lieferzeit 4-6 Werktage
93,14 €
+ -0,47 € Versand
Gesamt 92,67 €
→ zum Angebot
(1)
Angebotsinfo
Verfügbar
94,21 €
Versand kostenfrei
Gesamt 94,21 €
→ zum Angebot
Angebotsinfo
Die Lieferung erfolgt innerhalb von 3-4...
94,49 €
+ 6,95 € Versand
Gesamt 101,44 €
→ zum Angebot
galaxus
Angebotsinfo
Auf Lager, 1-2 Werktage
99,76 €
Versand kostenfrei
Gesamt 99,76 €
→ zum Angebot
Angebotsinfo
1-3 Werktage
118,43 €
Versand kostenfrei
Gesamt 118,43 €
→ zum Angebot
Coral USB Accelerator – KI-Beschleunigung für kompakte Einplatinencomputer
Der Coral USB Accelerator erweitert den Raspberry Pi 4 um dedizierte Hardware für maschinelles Lernen. Die spezialisierte Einplatinencomputer-Erweiterung bringt einen Edge TPU Coprozessor mit, der neuronale Netzwerke direkt am Gerät verarbeitet – ohne Cloud-Anbindung und mit minimaler Latenz. Besonders bei Bilderkennungsaufgaben, Objektklassifizierung oder Sprachverarbeitung entlastet das Modul die CPU des Hauptrechners spürbar. Die USB-Schnittstelle erlaubt werkzeuglosen Anschluss ohne Lötarbeiten oder GPIO-Belegung, wodurch die Erweiterung auch für Einsteiger in Edge-Computing-Projekte zugänglich wird.
Spezialisierte Hardware für lokale KI-Inferenz
Das Modul nutzt Googles Edge TPU Architektur, die für effiziente Inferenz vortrainierter Modelle optimiert ist. Anders als universelle Prozessoren verarbeitet der Chip TensorFlow Lite Modelle mit deutlich geringerem Energiebedarf – relevant für batteriebetriebene Projekte oder Dauerbetrieb. Die Kompatibilität mit dem Raspberry Pi 4 ermöglicht kompakte Aufbauten für Smart-Home-Anwendungen, Überwachungssysteme mit Bilderkennung oder industrielle Sortieraufgaben. Durch die lokale Verarbeitung bleiben sensible Daten auf dem Gerät, was Datenschutz-Anforderungen in kritischen Umgebungen erfüllt.
Coral USB Accelerator Test
Google Coral funktioniert wirklich großartig. Es gelang mir, es mit Synology DSM 7. 0 und VMM zum Laufen zu bringen.
Es wird von Frigate verwendet, um Bilder für Objekte zu verarbeiten. Es gibt einige sporadische Verbindungsabbrüche vom Stick, dies ist jedoch ein bekanntes Problem bei Synology und USB-Geräten.
Hält die CPU schön unten bei der Objekterkennung - cooles Teil nur mittlerweile meeeega krass überteuert. Rezension auf Amazon zu Ende lesen.
Da das Betriebssystem rumzickt erstmal keine genaue Bewertung. Die ersten Ansätzer waren vielversprechend. Rezension auf Amazon zu Ende lesen.
Um eine Frage stellen zu können, musst du dich zunächst einloggen.
