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.

Little Bird

Комплект SparkFun JetBot AI на базе NVIDIA Jetson Nano

Name: Комплект SparkFun JetBot AI на базе NVIDIA Jetson Nano
Brand: Little Bird
SKU: SF-KIT-15365
Price: 114829 RUB
Availability: PreOrder

114 829 ₽

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: Little Bird
Модель: SparkFun JetBot AI Kit Powered by NVIDIA Jetson Nano
Артикул: SF-KIT-15365
Категория: AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA)
Тип: Robotics

Описание

Комплект SparkFun JetBot AI Kit — это роботизированная платформа, работающая на базе комплекта разработчика Jetson Nano от NVIDIA. Этот комплект SparkFun основан на NVIDIA JetBot с открытым исходным кодом! Мы понимаем, что не у всех есть доступ к нескольким 3D-принтерам на каждом этаже и целому складу электроники, поэтому мы хотели собрать комплект из готовых к сборке деталей, чтобы вы могли как можно быстрее приступить к работе. SparkFun J

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

Характеристики

Тип	Robotics
Процессор/SoC	Jetson Nano
Производитель	Little Bird

О товаре

Комплект SparkFun JetBot AI на базе NVIDIA Jetson Nano — AI SoM и вычислительные модули (Jetson, Coral, FPGA) от Little Bird, модель SparkFun JetBot AI Kit Powered by NVIDIA Jetson Nano.

Развернуть текст

Ключевые характеристики: Тип: Robotics; Процессор/SoC: Jetson Nano; Производитель: Little Bird. Цена — 114 830 ₽, под заказ. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.