معالج USB Edge TPU ML Accelerator لـ Raspberry Pi وأجهزة الكمبيوتر الأخرى المدمجة
genuine image
معالج USB Edge TPU ML Accelerator لـ Raspberry Pi وأجهزة الكمبيوتر الأخرى المدمجة
يوفر Coral USB Accelerator مؤتمرات ML عالية الأداء بتكلفة طاقة منخفضة عبر واجهة USB 3.0.
مسرع USB حافة TPU ML لـ Raspberry Pi و AJHZA الكوبيوتر الخرى المدغة
منتج #: 12460193

مسرع USB حافة TPU ML لـ Raspberry Pi و AJHZA الكوبيوتر الخرى المدغة

منتج #: 12460193

OMR 62

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from أمريكا

متوفر فى المخزون
أمريكا مستورد من متجر USA

كمية:

اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, اغسطس 06
معاملة آمنةمعاملة آمنة

تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية

أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
  • aramex
يوفر Coral USB Accelerator مؤتمرات ML عالية الأداء بتكلفة طاقة منخفضة عبر واجهة USB 3.0.
كفالة يو كير:
لا شيء
اختر الباقة
fast shipping

شحن
سريع

free return

استرجاع
مجاني*

تغليف أمن

تغليف أمن

منتجات أصلية %100

منتجات أصلية %100

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified

paypal payment
visa payment
mastercard payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.

مايفيد

قوة معالجة عالية
يعزز أداء التعلم الآلي بشكل كبير ، مما يسمح باستدلال أسرع ومعالجة بيانات أكثر كفاءة على Raspberry Pi والأجهزة المماثلة.
تصميم مدمج
تم تصميمه لاستخدام الحد الأدنى من المساحة، مما يجعله مثاليًا للأنظمة المدمجة حيث يكون الحجم عائقًا دون التضحية بالأداء.
التوافق متعدد الاستخدامات
يعمل بسلاسة مع العديد من أجهزة الكمبيوتر ذات اللوحة الواحدة، مما يوسع نطاق تطبيقاته ويسمح بتنفيذ مشاريع متنوعة.

تفاصيل المنتج

Shop ?? ?? USB ?? TPU ML ?? Raspberry Pi ?? AJHZA ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? online at a best price in عمان. B07R53D12W
  • إمكانات مؤتمرات ML قوية بتكلفة طاقة منخفضة عبر USB 3.0
  • ينفذ نماذج رؤية متنقلة متطورة بسرعة 100 + إطارًا في الثانية
  • تم تطويره في TensorFlow Lite ويدعم بنى MobileNet و Inception
  • مؤتمرات عالية السرعة مع استهلاك منخفض للطاقة وبصمة صغيرة
  • بنيت باستخدام Arm Cortex-M0 + معالج دقيق مع ذاكرة فلاش 16 كيلوبايت
  • متوافق مع Google Cloud ويدعم Debian Linux على وحدة المعالجة المركزية المضيفة
وزن العبوة1.0000 جنيه

من يجب أن يشتري؟

Suitable For
  • عشاق الذكاء الاصطناعي

    رائع للهواة الذين يقومون بتجربة مشاريع الذكاء الاصطناعي على Raspberry Pi أو الأنظمة المدمجة الأخرى التي تتطلب التعلم الآلي على الجهاز.

  • المطورين

    مثالية لمطوري البرامج الذين يتطلعون إلى وضع نماذج أولية ونشر تطبيقات التعلم الآلي في بيئة مدمجة وفعالة.

  • مهندسو الروبوتات

    مصممة لمشاريع الروبوتات التي تحتاج إلى قوة حسابية فعالة لمعالجة الصور وقدرات اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي.

Not Suitable For
  • المستخدمين العاديين

    غير مناسب للأفراد الذين يبحثون عن حلول حوسبة بسيطة دون تطبيقات أو خبرات متقدمة للتعلم الآلي.

وصف المنتج

مسرع USB حافة TPU ML لـ Raspberry Pi و AJHZA الكوبيوتر الخرى المدغة

About This Item

Introducing the Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator - the ultimate coprocessor for Raspberry Pi and other embedded single board computers. This powerful device brings advanced machine learning (ML) inferencing capabilities to your existing Linux systems. Featuring the highly efficient Edge TPU, a small ASIC designed and developed by Google, the Coral USB Accelerator provides you with high-performance ML inferencing while consuming minimal power through a USB 3.0 interface. With its cutting-edge technology, this accelerator can execute state-of-the-art mobile vision models, such as MobileNet v2, at over 100 frames per second in a power-efficient manner. The Coral USB Accelerator allows you to enable fast ML inferencing on your embedded AI devices, all while maintaining a power-efficient and privacy-preserving approach.

Models are developed using TensorFlow Lite and then compiled to run seamlessly on this accelerator, providing you with high-speed inferencing capabilities. One of the key benefits of the Edge TPU is its ability to deliver low-power ML inferencing without compromising on performance. This coprocessor is equipped with an Arm 32-bit Cortex-M0+ Microprocessor (MCU) with up to 32 MHz clock speed, ensuring outstanding speed and efficiency. In addition to its impressive performance, the Coral USB Accelerator also boasts a small footprint, making it a flexible and versatile solution for your embedded systems. It comes with a USB 3.1 (gen 1) port and cable, ensuring a SuperSpeed data transfer rate of up to 5Gb/s. The Coral USB Accelerator is fully compatible with Google Cloud and supports Debian Linux on host CPUs.

You can develop models using TensorFlow and take advantage of its compatibility with popular architectures like MobileNet and Inception. Furthermore, the device supports custom architectures, opening up endless possibilities for your ML projects. At Ubuy, we offer a range of e-commerce options for Raspberry Pi and other embedded single board computers, allowing you to conveniently shop for high-quality embedded computing products and components. Whether you are an AI enthusiast, a hobbyist, or a professional developer, our online store provides you with a seamless shopping experience for all your embedded system needs. Discover the future of embedded AI with the Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator.

Shop now and unlock the potential of your embedded systems!.

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

Product Buying Guide

The Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator coprocessor is designed to bring powerful machine learning (ML) inferencing capabilities to existing Linux systems. It features the Edge TPU, a custom-made ASIC by Google, and provides high-performance ML inferencing with low power consumption over a USB 3.0 interface. This guide will help you explore the product's specifications, key features, usage scenarios, competitor comparison, user reviews, price analysis, and essential buying considerations to help you make an informed decision.

Product Specifications

  • Arm 32-bit Cortex-M0+ microprocessor (MCU): Up to 32 MHz max
  • 16 KB flash memory with ECC
  • 2 KB RAM
  • Connections: USB 3.1 (gen 1) port and cable (SuperSpeed, 5Gb/s transfer speed)

Key Features

  • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
  • USB 3.0 Type-C socket
  • Supports Debian Linux on host CPU
  • Models are built using TensorFlow
  • Fully supports MobileNet and Inception architectures

Usage Scenarios

  • High-speed TensorFlow Lite inferencing
  • Low power consumption
  • Small footprint, ideal for embedded AI devices

Usage Scenarios

The Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator coprocessor competes with similar products available in the market. These competitors offer alternative ML acceleration solutions with varying features and performance.

Some User Review

  • The speed and low power consumption of the Edge TPU accelerator have significantly improved my ML inferencing tasks.
  • The compatibility with Debian Linux and TensorFlow makes it a versatile and efficient ML inferencing solution.

Competitors

The Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator coprocessor offers competitive pricing in the market, considering its cutting-edge ML inferencing capabilities, power efficiency, and Google's reliability. It provides excellent value for users seeking high-performance ML acceleration.

Buying Considerations

  • Ensure compatibility with your specific embedded system or single-board computer to maximize the benefits of the Edge TPU accelerator.
  • Evaluate the ML inferencing requirements of your projects to determine if the features and performance of the Edge TPU align with your needs.

Conclusion

With its powerful machine learning inferencing capabilities, low power consumption, and diverse usage scenarios, the Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator coprocessor offers a compelling solution for embedded AI devices and ML projects. It's a versatile, reliable, and cost-effective choice for enhancing ML performance on existing Linux systems.

عرض أقل

The Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator coprocessor is designed to bring powerful machine learning (ML) inferencing capabilities to existing Linux systems. It features the Edge TPU, a custom-made ASIC by Google, and provides high-performance ML inferencing with low power consumption over a USB 3.0 interface. This guide will help you explore the product's specifications, key features, usage scenarios, competitor comparison, user reviews, price analysis, and essential buying considerations to help you make an informed decision. Continue Reading

أسئلة وأجوبة العملاء

  • سؤال: ما هو الغرض من المعالج المساعد USB Edge TPU ML Accelerator؟

    إجابه: تم تصميم المعالج المساعد USB Edge TPU ML Accelerator لتحسين مهام التعلم الآلي على أجهزة مثل Raspberry Pi وأجهزة الكمبيوتر المدمجة الأخرى ذات اللوحة الواحدة. من خلال تفريغ مهام الحوسبة المكثفة من المعالج الرئيسي، فإنه يعمل على تسريع استدلال النموذج، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات في مجال الرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتنبؤات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكن للمطورين نشر نماذج الذكاء الاصطناعي للأجهزة المنزلية الذكية أو أنظمة الروبوتات، مما يؤدي إلى تحسين أدائها بشكل كبير دون استهلاك موارد مفرطة.
  • سؤال: ما نوع المشاريع التي يمكنني إنشاؤها باستخدام USB Edge TPU ML Accelerator؟

    إجابه: باستخدام USB Edge TPU ML Accelerator، يمكنك إنشاء مجموعة متنوعة من المشاريع المبتكرة التي تتطلب معالجة سريعة للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكنك تطوير أنظمة مراقبة ذكية تستخدم اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي، أو بناء أكشاك تفاعلية توفر تفاعلًا شخصيًا مع العملاء استنادًا إلى نماذج التعلم الآلي. إن قدرتها على التعامل مع نماذج TensorFlow Lite المتعددة تجعلها مثالية للنماذج الأولية ونشر تطبيقات الحوسبة المتطورة في قطاعات مثل الرعاية الصحية والزراعة والأتمتة.
  • سؤال: كيف يعمل USB Edge TPU مع TensorFlow Lite؟

    إجابه: تم تحسين USB Edge TPU للعمل بسلاسة مع TensorFlow Lite، وهو إصدار خفيف الوزن من إطار عمل التعلم الآلي من Google. فهو يعمل على تسريع أداء نماذج TensorFlow Lite من خلال توفير ميزات الأجهزة المصممة خصيصًا لاستدلال التعلم الآلي. عند تحويل نموذج TensorFlow الخاص بك إلى TensorFlow Lite، يمكنك نشره بسهولة على Edge TPU، مما يسمح بتنبؤات أسرع وتقليل زمن الوصول، وهو أمر ضروري لتطبيقات مثل التعرف على الصور على الأجهزة المحمولة أو مهام الروبوتات التي تتطلب تعليقات فورية.
  • سؤال: هل يمكن لـ USB Edge TPU التعامل مع نماذج التعلم الآلي المتعددة في وقت واحد؟

    إجابه: نعم، يمكن لـ USB Edge TPU إدارة نماذج متعددة للتعلم الآلي في وقت واحد، بشرط تحسين النماذج لتناسب بنيتها. يمكن للمستخدمين نشر العديد من النماذج خفيفة الوزن والاستفادة من إمكانيات المعالجة المتوازية. تُعد هذه الميزة مفيدة بشكل خاص في بيئات مثل الكاميرات الذكية حيث قد تقوم نماذج مختلفة بتحليل معلمات مختلفة في وقت واحد، مثل اكتشاف الوجوه أثناء معالجة الإيماءات، وبالتالي تحسين الوظائف دون المساس بالأداء.
  • سؤال: هل USB Edge TPU مناسب للمبتدئين في التعلم الآلي؟

    إجابه: قطعاً! يعد USB Edge TPU مناسبًا للمبتدئين لأنه يبسط عملية نشر نماذج التعلم الآلي على أجهزة مثل Raspberry Pi. بفضل الوثائق الشاملة ودعم المجتمع والمشاريع النموذجية المتوفرة من Google، يمكن للمبتدئين دمج التعلم الآلي بسهولة في تطبيقاتهم. سواء كنت تقوم بتجربة تصنيف الصور أو التعرف على الصوت، فإنه يوفر نقطة دخول رائعة لأولئك الذين يرغبون في استكشاف الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى خبرة تقنية عميقة.
  • سؤال: ما هي متطلبات مصدر الطاقة اللازمة لجهاز USB Edge TPU؟

    إجابه: يعمل المعالج المساعد USB Edge TPU عادةً عبر اتصال USB، مما يتطلب طاقة من الجهاز المضيف. توفر معظم موديلات Raspberry Pi وأجهزة الكمبيوتر أحادية اللوحة المتوافقة طاقة كافية من خلال منافذ USB الخاصة بها. ومع ذلك، فمن الجيد التأكد من أن مصدر الطاقة يمكنه التعامل مع الحمل الإضافي عند توصيل أجهزة طرفية متعددة. ويعد هذا الاعتبار بالغ الأهمية بشكل خاص في المشاريع التي تنطوي على أجهزة استشعار أو كاميرات متعددة، حيث تصبح إدارة الطاقة ضرورية للحفاظ على استقرار النظام.
  • سؤال: ما هي المزايا الرئيسية لاستخدام USB Edge TPU بدلاً من CPU لمهام التعلم الآلي؟

    إجابه: تتضمن المزايا الرئيسية لاستخدام USB Edge TPU لمهام التعلم الآلي تحسين السرعة والكفاءة. تم تصميم Edge TPU خصيصًا للاستدلال، مما يسمح له بتنفيذ النماذج بشكل أسرع من وحدة المعالجة المركزية العامة، وهو مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب اتخاذ قرارات سريعة مثل تحليل الفيديو في الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، فهو يوفر استهلاكًا أقل للطاقة، وهو أمر بالغ الأهمية للأجهزة التي تعمل بالبطارية والأنظمة المدمجة التي تحتاج إلى الحفاظ على أوقات تشغيل طويلة.
  • سؤال: ما هي لغات البرمجة التي يمكنني استخدامها مع USB Edge TPU؟

    إجابه: بإمكانك استخدام واجهات برمجة تطبيقات Python التي يوفرها TensorFlow Lite مع USB Edge TPU لبناء تطبيقات التعلم الآلي الخاصة بك. وهذا يدعم مشاريع مختلفة تتراوح من البرامج النصية البسيطة إلى الأنظمة المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، يعد استخدام C++ أيضًا خيارًا إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التحكم في الأداء. تتيح خيارات البرمجة هذه إمكانية الوصول إليها للمطورين ذوي مجموعات المهارات المختلفة، مما يسمح لهم بتنفيذ مهام التعلم الآلي بسهولة على منصة البرمجة المفضلة لديهم.
  • سؤال: هل سيعمل USB Edge TPU مع جميع إصدارات Raspberry Pi؟

    إجابه: يعد USB Edge TPU متوافقًا مع معظم طرازات Raspberry Pi، وخاصةً من Raspberry Pi 3 والإصدارات الأحدث. يتم توصيله بسهولة عبر منفذ USB، مما يسمح لك بالاستفادة من قدرات المعالجة المتسارعة دون القلق بشأن مشكلات التوافق. يمكّن هذا التنوع المستخدمين من تحسين مجموعة واسعة من المشاريع، سواء كانوا يعملون مع Raspberry Pi 3 أو 4 أو أجهزة الكمبيوتر الأخرى المدعومة ذات اللوحة الواحدة، مما يضمن أنه يمكنك الاستفادة من أحدث تطورات التعلم الآلي.
  • سؤال: Where can I buy USB Edge TPU ML Accelerator coprocessor for Raspberry Pi and Other Embedded Single Board Computers in Oman?

    إجابه: You can purchase the USB Edge TPU ML Accelerator coprocessor for Raspberry Pi and other embedded single board computers from Ubuy. Ubuy provides a reliable platform for finding various electronics and components, including specialty items like the Edge TPU. It offers a convenient shopping experience with a range of delivery options, ensuring that you can easily obtain this innovative machine learning accelerator in Oman.

Google Coral Motherboards مراجعة تحريرية

لم يتم العثور على مراجعات تحريرية

مراجعات العملاء وتقييماتهم

5.0
1 تقييمات العملاء
  • 5 نجمة
    100%
  • 4 نجمة
    0%
  • 3 نجمة
    0%
  • 2 نجمة
    0%
  • 1 نجمة
    0%

أضف تقييم لهذا المنتج

شارك أفكارك مع عملاء آخرين

منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري

trustpilot logo
4.3/5 9200 + reviews
اطّلع على التقييمات
MA
Mohammad
مشتري موثّق

“Excellent quality and original too,when ubuy send original things I will appreciate that ,I very satisfied thank you”

23 July 2026 · عبر Trustpilot
CK
Chitra
مشتري موثّق

“The order and delivery progress was communicated very well. Package arrived within the estimated time. Products arrived as expected in good condition.”

22-Jul-26 · عبر Trustpilot
K
kund
مشتري موثّق

“Good supply of products. Safe payment methods, and shipment worldwide! Genuine products.”

23-Jul-26 · عبر Trustpilot
OO
Onesi
مشتري موثّق

“Was my first time buying a product from Ubuy, but I found it so helpful. This is reliable. Gonna place a new order!”

22 July 2026 · عبر Trustpilot
SJ
SAO JOHN
مشتري موثّق

“Ubuy is a great online platform to buy stuff. Reliable, fast delivery time and great value for money. I've been using Ubuy online shopping platform for three years now and will continue to do so.”

23 July 2026 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن شحن عالمي إسترجاع سهل منتجات أصلية

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

  • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
  • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.

OMR 62

اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, اغسطس 06

كمية:

معاملة آمنةمعاملة آمنة

نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.

أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
  • aramex
أسرع توصيل عبر الحدود

المميزات والفوائد

  • يجلب إمكانات مؤتمرات مل قوية لانظمة لينكس الحلية
  • تنفيذ نماذج رؤية متنقلة حديثة بطريقة فعالة من حيث الطاقة
  • رائع لاستدلال ML السريع لأجهزة الذكاء الاصطناعي المضمنة بطريقة تحافظ على الخصوصية
  • يدعم تمامًا بنى MobileNet و Inception على الرغم من إمكاني٩ البنى المخصصة
  • متوافك مع جوجل كلاود
  • ميزات معالج مصرع Google Edge TPU ML ، ومقبس USB 3.0 Type-C ، و Debian Linux على وحضدة المعججلة المكرقية المسيفه والنماذج الالمسمه بساستجدام TensorFlow

ضمان Ubuy

تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.