Zavod.devсоздан инженерами для инженеров
Seeed Studio

Модуль NVIDIA Jetson AGX Orin 64 ГБ

366 748 ₽

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
Seeed Studio
Модель
NVIDIA Jetson AGX Orin Module 64GB
Артикул
206001694
Категория
AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA)
Память
64 ГБ

Описание

Модуль NVIDIA Jetson AGX Orin емкостью 64 ГБ обеспечивает производительность искусственного интеллекта до 275 TOPS при мощности, настраиваемой от 15 до 60 Вт. Это обеспечивает более чем восьмикратную производительность Jetson AGX Xavier при том же компактном форм-факторе для робототехники и других случаев использования автономных машин.

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

Характеристики

Память64 ГБ
Процессор/SoCJetson AGX Orin
Производительность ИИ275 TOPS
ПроизводительSeeed Studio

О товаре

Модуль NVIDIA Jetson AGX Orin 64 ГБ — в наличии в каталоге AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA) бренда Seeed Studio, модель NVIDIA Jetson AGX Orin Module 64GB.

Развернуть текст

Технические параметры: Память: 64 ГБ; Процессор/SoC: Jetson AGX Orin; Производительность ИИ: 275 TOPS; Производитель: Seeed Studio. Цена — 366 749 ₽. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.

Отзывы

По товару «Модуль NVIDIA Jetson AGX Orin 64 ГБ» 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.