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

Модуль NVIDIA Jetson AGX Orin 32 ГБ Модуль

Name: Модуль NVIDIA Jetson AGX Orin 32 ГБ Модуль
Brand: Seeed Studio
SKU: 206001693
Price: 120069 RUB
Availability: InStock

120 069 ₽

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

В наличии

На складе0 шт.

Производитель: Seeed Studio
Модель: NVIDIA Jetson AGX Orin Module 32GB
Артикул: 206001693
Категория: AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA)
Память: 32 ГБ

Описание

NVIDIA Jetson AGX Orin емкостью 32 ГБ обеспечивает производительность искусственного интеллекта до 200 TOPS при мощности, настраиваемой от 15 до 40 Вт. Это дает вам более чем в 6 раз большую производительность, чем Jetson AGX Xavier, при том же компактном форм-факторе для робототехники и других вариантов использования автономных машин.

Характеристики

Память	32 ГБ
Процессор/SoC	Jetson AGX Orin
Производительность ИИ	200 TOPS
Производитель	Seeed Studio

О товаре

Модуль NVIDIA Jetson AGX Orin 32 ГБ Модуль — в наличии в каталоге AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA) бренда Seeed Studio, модель NVIDIA Jetson AGX Orin Module 32GB.

Развернуть текст

Технические параметры: Память: 32 ГБ; Процессор/SoC: Jetson AGX Orin; Производительность ИИ: 200 TOPS; Производитель: Seeed Studio. Цена — 120 069 ₽. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.