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.

нет фото

DFRobot

NVIDIA Jetson Thor Developer Kit for Robotics & Embedded Edge AI (2070 FP4 TFLOPS, 14 Cores, Discontinued)

Name: NVIDIA Jetson Thor Developer Kit for Robotics & Embedded Edge AI (2070 FP4 TFLOPS, 14 Cores, Discontinued)
Brand: DFRobot
SKU: DFR1251
Availability: Discontinued

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).

В наличии

Запросить цену

На складе0 шт.

Производитель: DFRobot
Артикул: DFR1251
Категория: Наборы разработчика (dev kits)
AI Performance: 2070 TFLOPS (FP4, sparse)
GPU: 2560-core NVIDIA Blackwell architecture GPU with 96 fifth-gen Tensor Cores

Описание

NVIDIA Jetson Thor Developer Kit for Robotics & Embedded Edge AI (2070 FP4 TFLOPS, 14 Cores, Discontinued)

Характеристики

AI Performance	2070 TFLOPS (FP4, sparse)
GPU	2560-core NVIDIA Blackwell architecture GPU with 96 fifth-gen Tensor Cores
CPU	14-core Arm Neoverse-V3AE 64-bit CPU @ 1.6 GHz (1 MB L2 cache per core, 16 MB L3 cache)
Memory	128 GB 256-bit LPDDR5X (273 GB/s)
Storage	1 TB NVMe (on M.2 Key M slot)
Vision Accelerator	1x PVA v3
Video Encode	Up to 6x 4Kp60 (H.265), 12x 4Kp30 (H.265), 50x 1080p30 (H.265)
Video Decode	Up to 4x 8Kp30 (H.265), 10x 4Kp60 (H.265), 92x 1080p30 (H.265)
Networking	1x QSFP28 (for 4x 25 GbE) 1x 5 GbE RJ45 Connector
USB	2x USB-A 3.2 2x USB-C 3.1
Display	1x HDMI 2.0b 1x DisplayPort 1.4a
Power	Configurable: 40 W – 130 W
Dimensions	243.19 mm x 112.40 mm x 56.88 mm

Сравнение с аналогами

Характеристика	NVIDIA Jetson Thor Developer Kit for Robotics & Embedded Edge AI (2070 FP4 TFLOPS, 14 Cores, Discontinued)	NVIDIA Jetson TX2 Developer Kit (Discontinued)	NVIDIA Jetson Xavier NX Developer KIT (Discontinued)	Red Pitaya Diagnostic Kit (Discontinued)

AI Performance	2070 TFLOPS (FP4, sparse)	—	—	—
GPU	2560-core NVIDIA Blackwell architecture GPU with 96 fifth-gen Tensor Cores	—	NVIDIA Volta architecture with 384 NVIDIA CUDA cores and 48 Tensor Cores	—
CPU	14-core Arm Neoverse-V3AE 64-bit CPU @ 1.6 GHz (1 MB L2 cache per core, 16 MB L3 cache)	—	6-core NVIDIA Carmel ARM v8.2 64-bit CPU 6 MB L2 + 4 MB L3	—
Memory	128 GB 256-bit LPDDR5X (273 GB/s)	—	8 GB 128-bit LPDDR4x 51.2GB/s	—
Storage	1 TB NVMe (on M.2 Key M slot)	32 GB eMMC	microSD (card not included)	—
Vision Accelerator	1x PVA v3	—	7-Way VLIW Vision Processor	—
Video Encode	Up to 6x 4Kp60 (H.265), 12x 4Kp30 (H.265), 50x 1080p30 (H.265)	—	2x 4Kp30 \| 6x 1080p60 \| 14x 1080p30 (H.265/H.264)	—
Video Decode	Up to 4x 8Kp30 (H.265), 10x 4Kp60 (H.265), 92x 1080p30 (H.265)	—	2x 4Kp60 \| 4x 4Kp30 \| 12x 1080p60 \| 32x 1080p30 (H.265) 2x 4Kp30 \| 6x 1080p60 \| 16x 1080p30 (H.264)	—
Networking	1x QSFP28 (for 4x 25 GbE) 1x 5 GbE RJ45 Connector	—	—	—
USB	2x USB-A 3.2 2x USB-C 3.1	USB3.0 + USB 2.0	4x USB 3.1, USB 2.0 Micro-B	2.0
Display	1x HDMI 2.0b 1x DisplayPort 1.4a	HDMI	HDMI and DP	—
Power	Configurable: 40 W – 130 W	—	—	—

AI Performance

2070 TFLOPS (FP4, sparse)

—

GPU

2560-core NVIDIA Blackwell architecture GPU with 96 fifth-gen Tensor Cores

—

NVIDIA Volta architecture with 384 NVIDIA CUDA cores and 48 Tensor Cores

—

CPU

14-core Arm Neoverse-V3AE 64-bit CPU @ 1.6 GHz (1 MB L2 cache per core, 16 MB L3 cache)

—

6-core NVIDIA Carmel ARM v8.2 64-bit CPU 6 MB L2 + 4 MB L3

—

Memory

128 GB 256-bit LPDDR5X (273 GB/s)

—

8 GB 128-bit LPDDR4x 51.2GB/s

—

Storage

1 TB NVMe (on M.2 Key M slot)

32 GB eMMC

microSD (card not included)

—

Vision Accelerator

1x PVA v3

—

7-Way VLIW Vision Processor

—

Video Encode

Up to 6x 4Kp60 (H.265), 12x 4Kp30 (H.265), 50x 1080p30 (H.265)

—

2x 4Kp30 | 6x 1080p60 | 14x 1080p30 (H.265/H.264)

—

Video Decode

Up to 4x 8Kp30 (H.265), 10x 4Kp60 (H.265), 92x 1080p30 (H.265)

—

2x 4Kp60 | 4x 4Kp30 | 12x 1080p60 | 32x 1080p30 (H.265) 2x 4Kp30 | 6x 1080p60 | 16x 1080p30 (H.264)

—

Networking

1x QSFP28 (for 4x 25 GbE) 1x 5 GbE RJ45 Connector

—

USB

2x USB-A 3.2 2x USB-C 3.1

USB3.0 + USB 2.0

4x USB 3.1, USB 2.0 Micro-B

2.0

Display

1x HDMI 2.0b 1x DisplayPort 1.4a

HDMI

HDMI and DP

—

Power

Configurable: 40 W – 130 W

—

Отзывы

По товару «NVIDIA Jetson Thor Developer Kit for Robotics & Embedded Edge AI (2070 FP4 TFLOPS, 14 Cores, Discontinued)» 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.

NVIDIA Jetson Thor Developer Kit for Robotics & Embedded Edge AI (2070 FP4 TFLOPS, 14 Cores, Discontinued)

Описание

Характеристики

Сравнение с аналогами

Инженерный разбор

О товаре

С этим товаром покупают

Аналоги

Похожие товары

Отзывы

Вопросы о товаре

Частые вопросы