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

Нуво-9154GC (Новый!)

Name: Нуво-9154GC (Новый!)
Brand: Neousys Technology
SKU: NUVO-9154GC
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: Nuvo-9154GC (New!)
Артикул: NUVO-9154GC
Категория: Edge-компьютеры и серверы
Key Features: Supports Intel® 14th/13th/12th-Gen Core™ 24C/ 32T 35W/ 65W CPU; Supports NVIDIA® RTX™ series GPU card up to 150W TDP; Supports 4x GMSL2 cameras Driver-ready for selected GMSL2 cameras (Linux only); 1x GPS PPS input and 1x GPS PPS output for frame synchronization calibration; 2x CAN 2.0, 5x 2.5GbE and 1x GbE with PoE+ (ports 3 to 6); 1x USB 3.2 Gen2x2 type-C and 6x USB 3.2 type-A ports; -25°C to 60°C wide temperature rugged operation; 8V to 48V wide-range DC input with built-in ignition power control

Описание

Nuvo-9154GC разработан для AMR в складском хозяйстве, логистике и сельском хозяйстве. Обладая встроенными разъемами GMSL2, платформой Intel® 14/13/12 поколения и графическим процессором NVIDIA® Blackwell мощностью 150 Вт, он представляет собой идеальную аппаратную основу для объединения нескольких датчиков в реальном времени и сложного пространственного планирования траектории.

Характеристики

Key Features	Supports Intel® 14th/13th/12th-Gen Core™ 24C/ 32T 35W/ 65W CPU; Supports NVIDIA® RTX™ series GPU card up to 150W TDP; Supports 4x GMSL2 cameras Driver-ready for selected GMSL2 cameras (Linux only); 1x GPS PPS input and 1x GPS PPS output for frame synchronization calibration; 2x CAN 2.0, 5x 2.5GbE and 1x GbE with PoE+ (ports 3 to 6); 1x USB 3.2 Gen2x2 type-C and 6x USB 3.2 type-A ports; -25°C to 60°C wide temperature rugged operation; 8V to 48V wide-range DC input with built-in ignition power control
Processor	Supporting Intel® 14th-Gen Core™ CPU (LGA1700 socket, 65W/ 35W TDP)[1][2] - Intel® Core™ i9-14900/ i9-14900T - Intel® Core™ i7-14700/ i7-14700T - Intel® Core™ i5-14500/ i5-14400/ i5-14500T - Intel® Core™ i3-14100/ i3-14100T
Chipset	Intel® Q670E Platform Controller Hub
Graphics	Integrated Intel® UHD Graphics 770 (32EU) / 730 (24EU)
Memory	Up to 128 GB DDR5 4800 SDRAM (two SODIMM slots)
AMT	Supports Intel vPro/ AMT 16.0
TPM	Supports dTPM 2.0
GMSL2	4x GMSL2 automotive cameras via 1x 4-port Mini-FAKRA Z connector, supporting selected GMSL2 camera configurations, including but not limited to: Configuration A: 2x 8MP + 1x 3MP @ 30 FPS Configuration B: 4x 5MP @ 30 FPS \| Configuration C: 4x 3MP @ 30 FPS Configuration D: 4x 2MP @ 60 FPS \| Configuration E: 4x 2MP @ 30 FPS
GPS PPS	1x isolated GPS PPS input 1x GPS PPS output 1x PPS LED (for debug)
CAN	2x CAN 2.0 with configurable CAN bus termination
Ethernet	5x 2.5G Ethernet by I226-IT/ I225-IT and 1x Gigabit Ethernet by I219-LM with screw-lock
PoE+	IEEE 802.3at PoE+ PSE for Port 3 to Port 6. 100W total power budget