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.

Neousys Technology

Серия Nuvis-7306RT

Name: Серия Nuvis-7306RT
Brand: Neousys Technology
SKU: NUVIS-7306RT
Availability: OutOfStock

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).

Под заказ

Запросить цену

На складе0 шт.

Производитель: Neousys Technology
Модель: Nuvis-7306RT Series
Артикул: NUVIS-7306RT
Категория: Edge-компьютеры и серверы
Key Features: Intel® 9th/ 8th-Gen Core™ i7/i5 LGA1151 socket-type CPU; Integrated vision-specific I/O 4-CH CC/CV lighting controller 4-CH camera trigger outputs 1-CH quadrature encoder input 8-CH isolated DI and 8-CH isolated DO; Patented MCU-based, real-time I/O control by DTIO V2 and NuMCU; Built-in camera interfaces 4-CH IEEE 802.3at Gigabit PoE+ ports with screw-lockk 8-CH USB 3.1 ports with screw-lock; Two x16 PCIe slots for NVIDIA 120W GPU and/or image capture card

Описание

Серия Nuvis-7306RT — это мощный универсальный компьютер машинного зрения, включающий в себя все функции, необходимые для приложений машинного зрения. Nuvis-7306RT, оснащенный процессором Intel® Core™ i7/i5 9-го/8-го поколения, обеспечивает огромную вычислительную мощность для обработки изображений.

Характеристики

Key Features	Intel® 9th/ 8th-Gen Core™ i7/i5 LGA1151 socket-type CPU; Integrated vision-specific I/O 4-CH CC/CV lighting controller 4-CH camera trigger outputs 1-CH quadrature encoder input 8-CH isolated DI and 8-CH isolated DO; Patented MCU-based, real-time I/O control by DTIO V2 and NuMCU; Built-in camera interfaces 4-CH IEEE 802.3at Gigabit PoE+ ports with screw-lockk 8-CH USB 3.1 ports with screw-lock; Two x16 PCIe slots for NVIDIA 120W GPU and/or image capture card
Processor	Supporting Intel® 9th/ 8th-Gen Coffee Lake CPU (LGA1151 socket, 65W/ 35W TDP) - Intel® Core™ i7-9700E/ i7-9700TE/ i7-8700/ i7-8700T - Intel® Core™ i5-9500E/ i5-9500TE/ i5-8500/ i5-8500T
Chipset	Intel® Q370 platform controller hub
Graphics	Integrated Intel® UHD graphics 630
Memory	Up to 64 GB DDR4 2666/ 2400 SDRAM (two SODIMM slots)
AMT	Supports AMT 12.0
TPM	Supports TPM 2.0
LED Lighting Controller	4-CH LED lighting controller output, supporting - Constant current mode (up to 2A per channel, 100 kHz dimming control) - Constant voltage mode (24 VDC, 100 kHz dimming control)
Camera Trigger	4-CH camera trigger output (Isolated 12 VDC output)
Encoder Input	1-CH quadrature encoder input (A/B/Z)
Isolated Digital Output	4-CH isolated high-speed digital output (< 2 us transient time, for strobe/PWM) 4-CH isolated high-current digital output (up to 500 mA rated current for actuator)
Isolated Digital Input	8-CH isolated high-speed digital input (< 2 us transient time)
Real-time I/O Control	Patented MCU-based real-time I/O control with DTIO V2 or NuMCU firmware