NVIDIA Jetson Orin Nano Super 8GB Development Kit - zestaw deweloperski z ARM Cortex-A78AE + 8GB RAM

Opis

NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit to zestaw deweloperski dedykowany do tworzenia nowoczesnych rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję. Wyznacza nowy standard w tworzeniu robotów, inteligentnych dronów i aplikacji wizyjnych wykorzystujących AI. Kompaktowa konstrukcja, mnóstwo interfejsów i do 67 TOPS wydajności AI sprawiają, że jest to idealny zestaw do nauki i rozwoju projektów opartych o uczenie maszynowe, w tym zaawansowane modele wykorzystywane w robotyce.

Zestaw deweloperski składa się z modułu Jetson Orin Nano 8GB i płytki bazowej, która może łączyć się ze wszystkimi wersjami modułów Orin Nano i Orin NX. Jest idealną platformą do tworzenia prototypów produktów edge-AI nowej generacji. Jetson Orin Nano ma procesor graficzny o architekturze Ampere z 1024 rdzeniami NVIDIA CUDA i 32 rdzeniami tensor oraz 6-rdzeniowy procesor ARM Cortex-A78AE v8.2, a także 8 GB 128-bitowej pamięci RAM LPDDR5 68 GB/s. 

Płyta bazowa jest przeznaczona do połączenia z Jetson Orin Nano poprzez 260-pinowe złącze SO-DIMM. Zawiera wiele złączy i interfejsów, w tym USB typu C, Gigabit Ethernet, wyjście VESA DisplayPort i eDP, złącza kamery CSI, złącza M.2 Key E i M, złącze rozszerzeń GPIO 40-pin, UI i wskaźniki LED oraz opcjonalne złącza RTC i CAN. Jest zasilana przez gniazdo DC napięciem o zakresie od 9 do 20V, a także posiada opcjonalne złącze Ethernet PoE.

Na platformie NVIDIA Jetson Orin Nano Super działa stos oprogramowania NVIDIA AI, z wieloma dostępnymi frameworkami aplikacji dostosowanymi do konkretnych zastosowań. Należą do nich między innymi NVIDIA Isaac™, DeepStream dla robotyki, DeepStream dla wizyjnej sztucznej inteligencji oraz Riva dla sztucznej inteligencji wykorzystującej przetwarzanie mowy. Użytkownika może zaoszczędzić znacznie czas dzięki programowi NVIDIA Omniverse™ Replicator do generowania danych syntetycznych (SDG) oraz NVIDIA TAO Toolkit do dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli AI z katalogu NGC™. Moduły Jetson Orin Nano Super są niezrównane pod względem wydajności i efektywności dla robotów i innych autonomicznych maszyn.

Właściwości

Moduł Jetson Orin Nano 8 GB

• Architektura NVIDIA Ampere z 1024 rdzeniami NVIDIA CUDA i 32 rdzeniami tensor
• 6-rdzeniowy Arm® Cortex-A78AE v8.2, 64-bitowy CPU
• Wydajność AI: 67 TOPS
• 8 GB 128-bitowej pamięci LPDDR5 102 GB/s
• Wsparcie dla zewnętrznego NVMe
• Kodowanie wideo: 1080p30 obsługiwane przez 1-2 rdzenie CPU
• Dekodowanie wideo: 1x 4K60 (H.265), 2x 4K30 (H.265), 5x 1080p60 (H.265), 11x 1080p30 (H.265)
• Moc: 7 do 25 W

Płytka bazowa

• Połączenie z Jetson Orin Nano: 260-pinowe złącze SO-DIMM
• USB:
  • USB typu C: Obsługuje tryb Recovery
  • Hub USB 3.2 (Gen2x1) do 4x typ A (tylko host)
• Gigabit Ethernet (złącze RJ45 z diodami LED i opcją PoE)
• Wyświetlacz: VESA® DisplayPort™ (DP v1.2 (+MST) i eDP v1.4)
• Złącza kamery:
  • 2x 22-pozycyjne złącza flex
  • CSI (2,5 Gbps): 1, x2 lub x4 i 1, x2
• Złącze M.2 Key E:
  • PCIe (Gen3) x1 Lane, USB 2.0
  • I2S, UART, I2C
  • Sterowanie
• Złącze M.2 Key M (x2):
  • PCIe (Gen3) x4
  • PCIe (Gen3) x2
• Złącze rozszerzeń:
  • GPIO 40-pin (2x20)
  • I2C (x2), SPI (x2), UART
  • I2S, GPIO, PWM
• UI i wskaźniki LED:
  • Złącze przycisków: Power, reset, force recovery, debug UART, Auto-Power-On disable
  • Diody LED: Power
• Inne:
  • Złącze wentylatora: 5V, PWM i tach
  • Opcjonalne złącze RTC
  • Opcjonalne złącze CAN
• Zasilanie
  • Gniazdo DC: 9-20 V
  • Opcjonalne złącze Ethernet PoE
  • Główny stabilizator 5,0 V: GS9230 (lub A0Z2264), Zapewnia VDD_IN dla modułu
  • Główne zasilanie 3.3V: GS9230 (lub A0Z2264)
  • Główne zasilanie 1,8V: GS7116S5
  • Zasilanie 3.3V AO (always on): GS7116S5
  • Przełączniki obciążenia USB VBUS: AP22811AW5-7 (x2)
  • Przełącznik zasilania DP 3.3V: APL3552ABI-TRG
• Zakres temperatur pracy zestawu deweloperskiego: - 0⁰C do 35⁰C
• Wymiary: 100 x 79 x 21 mm

W zestawie

• Moduł Jetson Orin Nano 8GB z radiatorem i płytką bazową
• Zasilacz DC
• Kontroler bezprzewodowego interfejsu sieciowego 802.11ac/abgn
• Instrukcja obsługi