Zavod.devсоздан инженерами для инженеров
NVIDIA Jetson Nano

Металлический корпус Jetson Nano

2 618 ₽

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

Под заказ
  • На складе0 шт.
Производитель
NVIDIA Jetson Nano
Модель
Jetson Nano Metal Case
Артикул
TIFCB1157
Категория
AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA)
Тип
Development board

Описание

Металлический корпус Jetson Nano Этот металлический корпус для NVIDIA jetson nano разработан и изготовлен для новой версии Jetson Nano B01. Металлический корпус поможет вам создать идеальный мини-компьютер из вашей макетной платы Jetson Nano. Металлический корпус Jetson Nano совместим как с оригинальной, так и с новой версией Jetson Nano B01. Твердый металлический корпус прочный и интегрирован с воздухом, как v.

Гайд: как выбрать Вычислители — критерии, интерфейсы и типичные ошибки

Характеристики

ТипDevelopment board
ПлатформаNVIDIA Jetson
Процессор/SoCJetson Nano Metal
Шина данныхCAN
ПроизводительNVIDIA Jetson Nano

О товаре

Металлический корпус Jetson Nano — AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA) от NVIDIA Jetson Nano, модель Jetson Nano Metal Case.

Развернуть текст

Ключевые характеристики: Тип: Development board; Платформа: NVIDIA Jetson; Процессор/SoC: Jetson Nano Metal; Шина данных: CAN; Производитель: NVIDIA Jetson Nano. Цена — 2 618 ₽, под заказ. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.

Отзывы

По товару «Металлический корпус Jetson Nano» пока нет опубликованных отзывов покупателей. Зарегистрированные пользователи смогут оставить отзыв после покупки.

Войти и написать

Мы не публикуем сгенерированные оценки и не размечаем отзывы в JSON-LD, пока нет подтвержденных отзывов после покупки.

Вопросы о товаре

Есть ли гарантия на товар?
Да, 12 месяцев на всё оборудование.
Как осуществляется доставка?
Доставка по РФ курьером или СДЭК, 3–7 дней.
Можно ли вернуть товар?
Да, в течение 14 дней согласно ФЗ-2300-I.

Частые вопросы

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.