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.

Unigen

Сервер ИИ для кексов

Name: Сервер ИИ для кексов
Brand: Unigen
SKU: UCT-101-104-FX-BADA
Price: 159419 RUB
Availability: InStock

159 419 ₽

Для B2B-заказов цена, срок и состав поставки фиксируются в счёте. Каталог не является публичной офертой.

В наличии

На складе0 шт.

Производитель: Unigen
Модель: Cupcake AI Server
Артикул: UCT-101-104-FX-BADA
Категория: AI-ускорители и NPU
RAM & Storage: 8GB RAM + 256GB SSD, 8GB RAM + 512GB SSD, 8GB RAM + 1TB SSD, 16GB RAM +64GB SSD

Описание

(нем.) Сервер Cupcake Edge AI от Unigen предлагает надежное решение для задач машинного обучения и вывода искусственного интеллекта, и все это в компактном и надежном корпусе. Он имеет оптимальное сочетание интерфейсов ввода-вывода и возможностей расширения, что позволяет захватывать и обрабатывать видео вместе с различными типами сигналов через порты POE. Затем он может передавать обработанные данные клиентам как по проводному, так и по беспроводному соединению.

Характеристики

RAM & Storage	8GB RAM + 256GB SSD, 8GB RAM + 512GB SSD, 8GB RAM + 1TB SSD, 16GB RAM +64GB SSD
Wireless & Mobile Network Options	Wi-Fi 5 + BTLE / none, none / none, none / 5G, Wi-Fi 5 + BTLE / 5G
AI Accelerator	Hailo/1, Blaize/1
Шина данных	CAN
Производитель	Unigen

О товаре

Сервер ИИ для кексов — в наличии в каталоге AI-ускорители и NPU бренда Unigen, модель Cupcake AI Server.

Развернуть текст

Технические параметры: RAM & Storage: 8GB RAM + 256GB SSD, 8GB RAM + 512GB SSD, 8GB RAM + 1TB SSD, 16GB RAM +64GB SSD; Wireless & Mobile Network Options: Wi-Fi 5 + BTLE / none, none / none, none / 5G, Wi-Fi 5 + BTLE / 5G; AI Accelerator: Hailo/1, Blaize/1; Шина данных: CAN; Производитель: Unigen. Цена — 159 419 ₽. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.