Lieferung nur an Gewerbetreibende, Institutionen und Behörden.Delivery only to businesses, institutions, and government agencies.Das NVIDIA Jetson Orin Nano 4GB-Modul bietet bis zu 20 TOPS KI-Leistung im kleinsten Jetson-Formfaktor, mit konfigurierbarer Leistung von 5 W bis 10 W. Dadurch erhalten Sie die bis zu 40-fache Leistung von NVIDIA Jetson Nano und legen die neue Basis für Edge AI der Einstiegsklasse fest.Bringen Sie die Leistung der nächsten Stufe in Ihre nächste Edge-KI oder Roboterinnovation in einem kleinen, energieeffizienten Formfaktor, der für den Edge entwickelt wurde. Sie erhalten bis zu 20 TOPS an KI-Leistung im kleinsten NVIDIA Jetson ™ -Formfaktor mit Leistungsoptionen zwischen 5 W und 15 W. Alles in einem leistungsstarken KI-Supercomputer mit dem ursprünglichen Jetson Nano ™ -Footprint.• 512-Kern-NVIDIA-Ampere• Architektur GPU mit 16 Tensorkerne• 6-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2• 4 GB 64-Bit LPDDR5• unterstützung für externes NVMeTechnische Daten• KI-Leistung: 20 TOPS• GPU: 512-Kern-GPU mit NVIDIA-Ampere-Architektur und 16 Tensorkernen @625 MHz• CPU: 6-Kern-Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit-CPU 1,5 MB L2 + 4 MB L3 @1500 MHz• Arbeitsspeicher: 4 GB 64-Bit LPDDR5 34 GB/s• Speicher: 0 GB (Unterstützt externes NVMe)• Kamera: bis zu 4 Kameras (8 über virtuelle Kanäle*) 8 MIPI CSI-2 Lanes D-PHY 2.1 (bis zu 20 Gbit/s)• Videokodierung: 1080p30 wird von 1-2 CPU-Kernen unterstützt• Videodekodierung: 1x 4K60 (H.265) 2x 4K30 (H.265) 5x 1080p60 (H.265) 11x 1080p30 (H.265)• PCIe: 1 x4 + 3 x1 (PCIe Gen3, Root-Port und Endpunkt)• USB: 3x USB 3.2 Gen2 (10 Gbit/s) / 3x USB 2.0• LAN: 1x GbE• Anzeige: 1x 4K30 Multimode DP 1.2 (+MST)/eDP 1.4/HDMI 1.4• weitere I/Os: 3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC & DSPK, PWM, GPIOs• Anschluss: 260-poliger SO-DIMM-Anschluss• Leistung: 7 - 10 W• Maße (LxB): 69,6 x 45 mmHersteller Informationen & Softwarehttps://developer.nvidia.com/embedded/jetson-moduleshttps://developer.nvidia.com/embedded/learn/getting-started-jetsonhttps://developer.nvidia.com/embedded/jetpackhttps://developer.nvidia.com/embedded/downloads
