-10€ dès 50€ d'achat* pour toute 1ère commande. Cliquez ici pour obtenir votre code. *Voir conditions

Coral USB Accelerator Seeed Studio coprocesseur IA pour Raspberry Pi et SBC

4,1 / 5
129 avis
-Cdiscount à volonté
Meilleur prix
Moins cher qu'Amazon.fr
Bon plan
Les imbattables
?
Prix de comparaison
i
128,44 EUR
24 €95
Livraison gratuite en point retrait
i
Livré par clinicadentalivettediaz.com
Faites vous livrer à :
En point retrait dès demain
Chez vous dès demain
Plus que
3h 30min
pour être livré demain
Cdiscount à volonté
?
Livraison en express, gratuite et illimitée.
6 jours d’essai gratuit
puis 29 € par an
Vendu par clinicadentalivettediaz.comExpédié depuis nos entrepôts régionaux
Reprise gratuite de votre ancien produit
i

Boostez vos projets embarqués avec l'accélérateur IA de référence

Le Coral USB Accelerator Seeed Studio est un coprocesseur d'apprentissage automatique conçu pour apporter une inférence IA ultra-rapide aux cartes Raspberry Pi et autres ordinateurs monocartes. Grâce à son intégration logicielle simplifiée, cet outil permet de déployer des modèles de vision par ordinateur directement à la périphérie du réseau, sans dépendre du cloud.

Une puissance de calcul Edge AI dans un format de poche

Ce module intègre l'Edge TPU développé par Google, offrant une efficacité énergétique exceptionnelle pour les applications industrielles et domotiques. Il soulage le processeur principal de votre carte de développement, garantissant une fluidité parfaite lors de l'exécution des scripts d'analyse vidéo en temps réel.

  • Technologie Edge TPU : Exécution locale des modèles TensorFlow Lite à haute vitesse.
  • Interface USB 3.0 : Transfert de données rapide et compatibilité descendante étendue.
  • Refroidissement passif optimisé : Boîtier robuste conçu pour dissiper efficacement la chaleur.
Idéal pour les ingénieurs et makers souhaitant intégrer la reconnaissance d'objets locale sans latence réseau.

Spécifications techniques du module

Composant principalGoogle Edge TPU coprocessor
ConnectivitéPort USB 3.0 Type-C
Compatibilité systèmeRaspberry Pi, Linux Debian, Windows, macOS
Framework supportéTensorFlow Lite

La vérification de votre environnement a échoué. Connectez-vous pour consulter les avis.

Produits similaires
Sponsorisé
?
Vous pourriez aimer
Sponsorisé
?