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.

Seeed Studio

LinkIt 7697

Name: LinkIt 7697
Brand: Seeed Studio
SKU: 102990803
Price: 1585 RUB
Availability: InStock

1 585 ₽

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

В наличии

На складе0 шт.

Производитель: Seeed Studio
Модель: LinkIt 7697
Артикул: 102990803
Категория: Платы Arduino, ESP32 и maker-контроллеры
Product Name: LinkIt 7697

Описание

LinkIt 7697 — продукт совместной разработки Seeed Studio и MediaTek. Будучи новейшим членом семейства LinkIt, он использует SoC MediaTek MT7697 и стремится предоставить легкое решение IoT. Это может напомнить вам LinkIt Smart 7688/Duo, еще одну плату для разработки, выпущенную в 2015 году. Обе они созданы для Интернета вещей, однако они совершенно разные.

Характеристики

Product Name	LinkIt 7697
Module	wrtnode7 (wrtnode.com)
Chipset	MT7697 Cortex-M4 with FPU @ 192Mhz
RAM	352 KB
Flash	4 MB
Wi-Fi	802.11 b/g/n (2.4G)
Bluetooth	4.2 LE
Dimension	48x26 mm
Operating Voltage	3v3
Input Voltage	5v (microUSB)
USB2UART	CP2102N
Peripheral Interfaces	GPIO x18 UART x2 I2C x1 SPI x1 PWM x18 EINT x4 ADC x4 (0~2.5V) IrDA x1 I2S x1
Debug Interfaces	SWD x1