Чем отличается одноплатный компьютер от микроконтроллера для промышленной задачи?

Одноплатные компьютеры (Raspberry Pi, Rock Pi, Orange Pi) несут полноценную ОС Linux, гигабайты ОЗУ и интерфейсы Ethernet/USB3/HDMI — это база для машинного зрения и обработки данных. Микроконтроллеры (STM32, NXP, GD32, ESP32) работают без ОС в реальном времени, управляют периферией по I2C, SPI, UART, CAN и потребляют единицы милливатт. Для AI-инференса на краю берут SoM Jetson или Coral, а для жёсткой логики и опроса датчиков — промышленный MCU.

Как выбрать AI-модуль для инференса нейросети на edge?

Ориентируйтесь на производительность в TOPS и поддержку фреймворка: NVIDIA Jetson (Orin Nano/NX) даёт от 20 до 100+ TOPS и работает с TensorRT, Google Coral на TPU оптимизирован под TensorFlow Lite (INT8, 4 TOPS), а FPGA-модули дают детерминированную задержку для кастомных пайплайнов. Учитывайте объём LPDDR, форм-фактор SO-DIMM или SMD и тепловой пакет — под нагрузкой модулю нужен радиатор или активное охлаждение.

Какие интерфейсы у промышленных edge-компьютеров для подключения к АСУ ТП?

Промышленные edge-компьютеры обычно несут изолированный RS485/RS232 с поддержкой Modbus RTU, порты Ethernet под Modbus TCP и OPC UA, дискретные входы/выходы (DI/DO) и CAN. Питание — широкий диапазон 9–36 В DC под автомобильные и шкафные сети, рабочий диапазон температур до -40…+70 °C. Для камер машинного зрения важны порты GigE Vision с PoE и USB3 Vision.

Нужен ли AI-ускоритель (NPU) если уже есть процессор?

AI-ускоритель (NPU) разгружает CPU от матричных операций нейросети и поднимает FPS инференса в разы при том же энергобюджете. Внешние ускорители подключаются по USB3, M.2 (PCIe) или как HAT к одноплатнику; они дают единицы TOPS на INT8 и удобны, когда апгрейдить сам вычислитель нельзя. Для лёгких моделей детекции хватает встроенного NPU SoC, для тяжёлых сетей берут Jetson или дискретный ускоритель.

Какую память и накопитель ставить в промышленный вычислитель?

Для встраиваемых систем выбирают индустриальные microSD и eMMC с pSLC-режимом либо M.2/2242 NVMe SSD с расширенным температурным диапазоном и поддержкой power-loss protection. Объём ОЗУ (LPDDR4/LPDDR5) подбирают под модель: для классического CV хватает 4–8 ГБ, для крупных нейросетей нужно 16 ГБ и больше. Ресурс записи (TBW) критичен при постоянном логировании.

Поставляете вычислители юрлицам, есть наличие и КП?

Да, отгружаем одноплатники, SoM Jetson/Coral, промышленные MCU и edge-компьютеры юридическим лицам по безналу с НДС, формируем коммерческое предложение и счёт. Позиции в наличии резервируются под заказ, по отсутствующим называем срок поставки. Доставка по России транспортными компаниями, отгрузочные документы в комплекте.

нет фото

BeagleBoard

BeagleBone® AI-64

Name: BeagleBone® AI-64
Brand: BeagleBoard
SKU: beaglebone-ai-64
Availability: InStock

Цена по запросу

Для B2B-заказов цена, срок и состав поставки фиксируются в счёте. Каталог не является публичной офертой. НДС не облагается (продавец применяет УСН).

В наличии

Запросить цену

На складе0 шт.

Производитель: BeagleBoard
Артикул: beaglebone-ai-64
Категория: Одноплатные компьютеры (Raspberry Pi, Rock Pi, Orange Pi)
SoC: Texas Instruments TDA4VM, Dual 64-bit Arm Cortex-A72 at up to 2.0 GHz
L2 cache: 1MB shared L2 cache per dual-core Cortex-A72 cluster

Описание

BeagleBone® AI-64

Характеристики

SoC	Texas Instruments TDA4VM, Dual 64-bit Arm Cortex-A72 at up to 2.0 GHz
L2 cache	1MB shared L2 cache per dual-core Cortex-A72 cluster
L1 cache	32KB L1 DCache and 48KB L1 ICache per Cortex-A72 core
DSP	C7x floating point, vector DSP, up to 1.0 GHz, 80 GFLOPS, 256 GOPS; Two C66x floating point DSP, up to 1.35 GHz, 40 GFLOPS, 160 GOPS
MMA	Deep-learning matrix multiply accelerator (MMA), up to 8 TOPS (8b) at 1.0 GHz
MCU	Six Arm Cortex-R5F MCUs at up to 1.0 GHz
GPU	3D GPU PowerVR Rogue 8XE GE8430, up to 750 MHz, 96 GFLOPS, 6 Gpix/sec
L3 RAM	up to 8MB of on-chip L3 RAM with ECC
Memory	4GB LPDDR4
Flash	16GB eMMC flash
High-Speed Interfaces	M.2 E-key PCIe connector, USB 3.0 Type-C, 2x USB 3.0 Type-A, Gigabit Ethernet
Display	Mini Display Port interface, 2x 4-Lane CSI connector, 4-Lane DSI connector
Power	5V DC input power
LEDs	1x Power indication LED, 5x User LEDs