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.

NVIDIA

Модуль NVIDIA Jetson Xavier NX 16 ГБ

Name: Модуль NVIDIA Jetson Xavier NX 16 ГБ
Brand: NVIDIA
SKU: 900-83668-0030-000
Price: 132938 RUB
Availability: OutOfStock

132 938 ₽

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: NVIDIA
Модель: NVIDIA Jetson Xavier NX 16GB Module
Артикул: 900-83668-0030-000
Категория: AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA)
Платформа: NVIDIA Jetson

Описание

NVIDIA Jetson Xavier NX 16 ГБ обеспечивает высочайшую производительность суперкомпьютера в компактной системе-на-модуле (SOM), размер которой меньше кредитной карты. Энергоэффективный модуль Jetson Xavier NX обеспечивает производительность серверного класса: до 14 TOPS при мощности 10 Вт или 21 TOPS при мощности 15 или 20 Вт. Это уникальное сочетание форм-фактора, производительности и мощности открывает двери для инновационных периферийных устройств в полевых условиях.

Характеристики

Платформа	NVIDIA Jetson
Тип	Robotics
Память	16 ГБ
Процессор/SoC	Jetson Xavier NX
Производительность ИИ	14 TOPS
Производитель	NVIDIA

О товаре

Модуль NVIDIA Jetson Xavier NX 16 ГБ — под заказ в каталоге AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA) бренда NVIDIA, модель NVIDIA Jetson Xavier NX 16GB Module.

Развернуть текст

Технические параметры: Платформа: NVIDIA Jetson; Тип: Robotics; Память: 16 ГБ; Процессор/SoC: Jetson Xavier NX; Производительность ИИ: 14 TOPS. Цена — 132 938 ₽. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.