Zavod.devсоздан инженерами для инженеров
DFRobot

LattePanda Sigma — одноплатный компьютерный сервер x86 Windows/Linux (16 ГБ ОЗУ, 500 ГБ SSD, WiFi 6E)

122 515 ₽

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
DFRobot
Модель
LattePanda Sigma - x86 Windows / Linux Single Board Computer Server (16GB RAM, 500GB SSD, WiFi 6E)
Артикул
2672
Категория
Одноплатные компьютеры (Raspberry Pi, Rock Pi, Orange Pi)
Оперативная память
32 ГБ

Описание

Изучите LattePanda Sigma SBC с процессором Intel Core i5, графикой Iris Xe и 32 ГБ оперативной памяти. Идеально подходит для серверов, проектов искусственного интеллекта и Интернета вещей. Начните сегодня!

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

Характеристики

Оперативная память32 ГБ
Память32 ГБ
ПроизводительDFRobot

О товаре

LattePanda Sigma — одноплатный компьютерный сервер x86 Windows/Linux (16 ГБ ОЗУ, 500 ГБ SSD, WiFi 6E) — в наличии в каталоге Одноплатные компьютеры (Raspberry Pi, Rock Pi, Orange Pi) бренда DFRobot, модель LattePanda Sigma - x86 Windows / Linux Single Board Computer Server (16GB RAM, 500GB SSD, WiFi 6E).

Развернуть текст

Технические параметры: Оперативная память: 32 ГБ; Память: 32 ГБ; Производитель: DFRobot. Цена — 122 516 ₽. Доставка по России, отгрузка для юридических лиц, КП по запросу.

Отзывы

По товару «LattePanda Sigma — одноплатный компьютерный сервер x86 Windows/Linux (16 ГБ ОЗУ, 500 ГБ SSD, WiFi 6E)» 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.