El kit Jetson AGX Xavier H01 está construido con el módulo Jetson AGX Xavier, que ofrece un rendimiento de IA de 32 TOP, así como una placa portadora que incluye PCIe X16, Gigabit Ethernet, 2x USB 3.0, USB 2.0, HDMI, M.2 Key M y M.2. Key E, Wi-Fi de 2,4/5 GHz, Bluetooth, (16x) carriles CSI-2, UART, conector de 40 pines. El kit viene preinstalado con el sistema JetPack, un ventilador de refrigeración y una carcasa de aluminio. El kit Jetson AGX Orin Dev de próxima generación también está disponible en Electrónica Embajadores (contacte con nosotros), ofrece un rendimiento de IA 8 veces mayor y el mismo factor de forma que el kit Jetson AGX Xavier Dev.
Jetson AGX Xavier H01 es ideal para robots, drones y otras máquinas autónomas. Con esta computadora compacta con IA, puede crear e implementar fácilmente aplicaciones autónomas de IA de extremo a extremo para fabricación, entrega, venta minorista, agricultura y más.
Con el respaldo de los SDK NVIDIA JetPack y DeepStream, así como CUDA®, cuDNN y Bibliotecas de software TensorRT, el kit proporciona todas las herramientas que necesita para comenzar de inmediato.
Características
Alternativa al kit de desarrollo NVIDIA Jetson AGX Xavier, construido con el módulo Jetson AGX Xavier y la misma placa portadora de factor de forma, preinstalado con el sistema JetPack, ventilador de refrigeración y carcasa de aluminio.
Implemente redes neuronales más rápido en dispositivos periféricos, ejecutándose como tan solo 10 W y ofrece un rendimiento de IA de hasta 32 TOP.
Arquitectura potente: GPU Volta de 512 núcleos con Tensor Cores y CPU ARM v8.2 de 8 núcleos de 64 bits, 8 MB L2 + 4 MB L3.
Interfaces: PCIe X16, RJ45, 2Xusb3,1. DP, carriles CSI-2 (16X), NVMe, PCIe x1, 2xUSB 3.0, USB 2.0, Wi-Fi de 2,4/5 GHz, Bluetooth, UART y GPIO de 40 pines.
Almacenamiento suficiente para cargas de trabajo complejas de IA: LPDDR4x de 32 GB y 256 bits - 137 GB/s, eMMC 5.1 de 32 GB, admite almacenamiento expandido NVMe.
Desarrollo rápido de productos, compatible con los SDK NVIDIA JetPack y DeepStream, así como CUDA®, cuDNN y bibliotecas de software TensorRT.