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

radxa.com

Dragon Q6A

Name: Dragon Q6A
Brand: radxa.com
SKU: q6a
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: radxa.com
Артикул: q6a
Категория: Одноплатные компьютеры (Raspberry Pi, Rock Pi, Orange Pi)
SoC: Qualcomm QCS6490
CPU: 8-core Kryo (up to 2.7 GHz)

Описание

Dragon Q6A

Характеристики

SoC	Qualcomm QCS6490
CPU	8-core Kryo (up to 2.7 GHz)
GPU	Qualcomm Adreno 643
AI	Up to 12 TOPS
RAM	LPDDR5 Up to 16 GB, up to 5500MT/s
Storage	M.2 M Key 2230 NVMe SSD; MicroSD; UFS / eMMC module
Display	HDMI 2.0 (4K30), MIPI DSI (FHD+)
Video decode	up to 4K60
Video encode	4K30
Video capture	1080p@240fps or 720p@480fps
HDR	HDR10/HDR10+
Wireless	Wi-Fi 6 (802.11ax), Bluetooth 5.4
Ethernet	Gigabit Ethernet, PoE
GPIO	40-pin

Сравнение с аналогами

Характеристика	Dragon Q6A	Cubie A5E	E24C	MIO-2363
SoC	Qualcomm QCS6490	—	RK3528A	—
CPU	8-core Kryo (up to 2.7 GHz)	8-core Arm Cortex-A55 (Quad-core up to 1.8 GHz + Quad-core up to 1.4GHz)	Quad-core Cortex-A53	—
GPU	Qualcomm Adreno 643

Инженерный разбор

AI	Up to 12 TOPS	—	—	—

RAM	LPDDR5 Up to 16 GB, up to 5500MT/s	LPDDR4x	up to 4GB	—

Storage	M.2 M Key 2230 NVMe SSD; MicroSD; UFS / eMMC module	—	—	—

Display	HDMI 2.0 (4K30), MIPI DSI (FHD+)	—	—	—

Video decode	up to 4K60	H.265 / VP9 up to 4K@60fps, H.264 up to 4K@60fps	4K	—

Video encode	4K30	H.264 up to 4K@25fps	1080p	—

Video capture	1080p@240fps or 720p@480fps	—	—	—

HDR	HDR10/HDR10+	—	—	—

Wireless	Wi-Fi 6 (802.11ax), Bluetooth 5.4	Wi-Fi 6, BT 5.4	—	—

8‑core Kryo с частотой до 2.7 GHz в составе Qualcomm QCS6490 задаёт уровень вычислительной производительности для параллельных задач и многопоточной обработки. Графика Qualcomm Adreno 643 и AI‑производительность до 12 TOPS позволяют переносить на устройство задачи компьютерного зрения и нейросетевой аналитики без вынесения их в облако. Поддержка LPDDR5 до 16 GB со скоростью до 5500MT/s снижает задержки при работе с крупными моделями и потоками данных, что критично при одновременной обработке видео и инференсе.

HDMI 2.0 с режимом 4K30 и MIPI DSI (FHD+) определяют варианты подключения дисплеев — от панелей повышенной чёткости до интерфейсов встраиваемых экранов. Декодирование до 4K60 и кодирование 4K30 позволяют строить схемы приёма и передачи видеопотока без внешних кодеков, а режимы захвата 1080p@240fps или 720p@480fps ориентированы на сценарии с высокой частотой кадров. Поддержка HDR10/HDR10+ важна при работе с расширенным динамическим диапазоном, где требуется корректная передача яркостных градаций.

Wi‑Fi 6 (802.11ax) и Bluetooth 5.4 обеспечивают беспроводное подключение с актуальными стандартами, а Gigabit Ethernet с PoE даёт возможность сетевого питания и передачи данных по одному кабелю. Наличие 40‑pin GPIO упрощает интеграцию с периферией и датчиками на уровне прямого подключения. Для хранения предусмотрены M.2 M Key 2230 NVMe SSD, MicroSD и модули UFS / eMMC, что позволяет выбирать носитель в зависимости от требований к скорости и форм‑фактору накопителя.