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.

DFRobot

Gravity: Аналоговый датчик пламени для Arduino

Name: Gravity: Аналоговый датчик пламени для Arduino
Brand: DFRobot
SKU: DFR0076/B
Price: 623 RUB
Availability: InStock

623 ₽

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

В наличии

На складе0 шт.

Производитель: DFRobot
Модель: Gravity: Analog Flame Sensor For Arduino
Артикул: DFR0076/B
Категория: Платы Arduino, ESP32 и maker-контроллеры
Spedizione: 4-6 Giorni, 1 Giorno, 2-4 Settimane

Описание

Этот датчик пламени Arduino можно использовать для обнаружения огня или другой длины волны света с длиной волны 760–1100 нм. В игре с роботами-пожарными пламя играет важную роль в зонде, который можно использовать в качестве глаз робота для поиска источника огня или футбольного мяча. Он может использовать пожарных роботов, футбольных роботов. Датчик пламени имеет угол зонда 60 градусов, для установки предусмотрены два монтажных отверстия М3.

Характеристики

Spedizione	4-6 Giorni, 1 Giorno, 2-4 Settimane
Тип	Sensor
Шина данных	CAN
Производитель	DFRobot

О товаре

Gravity: Аналоговый датчик пламени для Arduino — в наличии в каталоге Платы Arduino, ESP32 и maker-контроллеры бренда DFRobot, модель Gravity: Analog Flame Sensor For Arduino.

Развернуть текст

Технические параметры: Spedizione: 4-6 Giorni, 1 Giorno, 2-4 Settimane; Тип: Sensor; Шина данных: CAN; Производитель: DFRobot. Цена — 623 ₽. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.