Нвидиа Джетсон ТХ2 НХ

Этот модуль специально создан для встраиваемых приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, которым требуется небольшой форм-фактор с превосходной вычислительной производительностью. Благодаря мощному оборудованию, обширной поддержке программного обеспечения и стабильности промышленного уровня Нвидиа Джетсон ТХ2 НХ является идеальным выбором для робототехники, компьютерного зрения, автономных устройств, умных городов и интеллектуальных решений IoT.

Как надежный поставщик Нвидиа Джетсон ТХ2 НХ в Китае, Telefly предлагает клиентам по всему миру возможность покупать модули Jetson оптом со скидками, обновленным прайс-листом, быстрой доставкой и многолетней гарантийной поддержкой. Независимо от того, являетесь ли вы стартапом, производителем, интегратором или образовательным учреждением, Telefly — ваш надежный партнер по периферийным вычислительным модулям NVIDIA.

Обзор Нвидиа Джетсон ТХ2 НХ – Компактная вычислительная мощность ИИ

Джетсон ТХ2 НХ сочетает производительность Джетсон ТХ2 НХ с компактным форм-фактором Jetson Nano, предлагая лучшее из обоих миров. Он оснащен 256-ядерным графическим процессором NVIDIA Pascal™, двухъядерным процессором NVIDIA Denver 2 + четырехъядерным процессором ARM Cortex-A57 и обеспечивает до 1,33 терафлопс вычислительной производительности FP16 в энергоэффективном корпусе. Это делает его идеальным для периферийных развертываний ИИ, где размер, мощность и производительность имеют значение.

Основные технические характеристики включают:

256-ядерный графический процессор NVIDIA Pascal™

8 ГБ памяти LPDDR4

16 ГБ флэш-памяти eMMC 5.1

Двухъядерный процессор Denver 2 + четырехъядерный процессор ARM Cortex-A57

Интерфейсы Gigabit Ethernet, PCIe, CSI, I2C, SPI, UART, PWM

260-контактный разъем SODIMM, совместимый с Jetson Nano

Потребляемая мощность: от 7,5 Вт до 15 Вт

Работает под управлением Linux (NVIDIA L4T на базе Ubuntu) с JetPack SDK

Это делает его гибкой платформой для разработчиков и системных интеграторов, стремящихся развернуть ИИ-вывод в реальном времени на периферии.

Преимущества и конкурентное преимущество

Нвидиа Джетсон ТХ2 НХ предлагает уникальное сочетание функций, которые выделяют его:

Компактный дизайн: с тем же размером, что и Jetson Nano, он идеально подходит для приложений с ограниченным пространством

Высокая производительность: более мощный, чем Jetson Nano или TX2 4 ГБ, что позволяет использовать сложные модели и несколько входов камеры

Энергоэффективность: обеспечивает высокую производительность вычислений на ватт, идеально подходит для мобильных и удаленных развертываний

Промышленная надежность: разработан для суровых и критически важных сред

Программная экосистема: запускает JetPack SDK, что позволяет быстро разрабатывать с помощью TensorFlow, PyTorch, OpenCV и ROS

Масштабируемость: переход между Jetson Nano, TX2 NX и Xavier NX на одной и той же несущей плате для гибкой линейки продуктов

Приложения в разных отраслях

Нвидиа Джетсон ТХ2 НХ доверяют инженеры, разработчики и предприятия в разных отраслях для поддержки своих решений на основе ИИ:

Интеллектуальное наблюдение: распознавание лиц на основе ИИ, обнаружение номерных знаков, отслеживание аномалий

Робототехника: обеспечивает навигацию в реальном времени, SLAM, визуально-инерциальную одометрию и манипуляцию

Медицинская визуализация: обработка на основе ИИ на основе ИИ для портативных диагностических устройств

Автономные дроны и Транспортные средства: обнаружение объектов с малой задержкой и обход препятствий

Умная розничная торговля: анализ поведения, управление очередями, умная реклама

Промышленная автоматизация: используется в системах умных заводов для проверки и контроля качества

Системы дорожного движения: анализ потока движения, оптимизация управления сигналами, умные перекрестки

Сельское хозяйство: автоматизированный мониторинг урожая, обнаружение вредителей и точное земледелие

Возможность локального выполнения выводов глубокого обучения на периферии сокращает задержку, повышает конфиденциальность и обеспечивает непрерывную работу даже в условиях ограниченного подключения.