Кошик
+380 (68) 936-55-05
LUXOR.uno- інтернет магазин
Кошик

Плата розширення Seeedstudio reComputer J101 для Nvidia Jetson Nano

3 740 ₴

  • В наявності
  • Код: bot02348
Плата розширення Seeedstudio reComputer J101 для Nvidia Jetson Nano
Плата розширення Seeedstudio reComputer J101 для Nvidia Jetson NanoВ наявності
3 740 ₴
+380 (68) 936-55-05
Менеджер
+380 (68) 936-55-05
Менеджер
У компанії підключені електронні платежі. Тепер ви можете купити будь-який товар не покидаючи сайту.

Seeedstudio reComputer J101 — це плата розширення для модуля Nvidia Jetson Nano, що перетворює його на повноцінну платформу для розробки Edge AI. Вона має дизайн, близький до офіційного Dev Kit, але додає зручні інтерфейси та слоти для розширення можливостей.

  • Сумісність з Nvidia Jetson Nano 4 GB (версія для розробників)
  • Вбудована пам'ять 16 GB eMMC зі слотом microSD
  • Інтерфейси: HDMI 2.0, USB 3.0, 2x USB 2.0, Gigabit Ethernet
  • Слот M.2 Key E для модулів Wi-Fi / Bluetooth
  • Два з'єднувачі CSI для підключення камер
  • Живлення 5 V / 3 A через USB Type-C
  • Розміри 100 × 80 mm, дизайн як у Dev Kit

Готовність до роботи з AI

Плата створена спеціально для модуля Nvidia Jetson Nano (4 GB, версія для розробників) через 260-pin з'єднувач SODIMM. Це дозволяє швидко розпочати проєкти з комп'ютерного зору, розпізнавання об'єктів та обробки відео. Плата підтримує Nvidia JetPack, що містить бібліотеки CUDA, cuDNN та TensorRT для глибокого навчання.

Багатство інтерфейсів

На платі розміщено HDMI 2.0 для виведення відео, а також два порти USB 2.0 та один USB 3.0 для підключення периферії. Для мережевого з'єднання передбачено один порт Gigabit Ethernet. Наявність 40-pin GPIO та 12-pin з'єднувачів забезпечує сумісність із багатьма датчиками та модулями.

Розширення пам'яті та зв'язку

Вбудована пам'ять 16 GB eMMC може бути розширена за допомогою слота microSD (CLK 48 MHz). Для бездротового зв'язку передбачено слот M.2 Key E, куди можна встановити модулі Wi-Fi або Bluetooth. Це робить пристрій гнучким для IoT-застосувань.

Підключення камер та живлення

Плата має два з'єднувачі CSI для одночасної роботи двох камер, що важливо для задач класифікації зображень або сегментації. Живлення подається через USB Type-C з параметрами 5 V / 3 A. Також є з'єднувач для вентилятора охолодження та резервне гніздо RTC.

Готовність до роботи з AI та розширення можливостей Плата створена спеціально для модуля Nvidia Jetson Nano (4 GB, версія для розробників) через 260-pin з'єднувач SODIMM. Це дозволяє швидко розпочати проєкти з комп'ютерного зору, розпізнавання об'єктів та обробки відео. Плата підтримує Nvidia JetPack, що містить бібліотеки CUDA, cuDNN та TensorRT для глибокого навчання.

Багатство інтерфейсів На платі розміщено HDMI 2.0 для виведення відео, а також два порти USB 2.0 та один USB 3.0 для підключення периферії. Для мережевого з'єднання передбачено один порт Gigabit Ethernet. Наявність 40-pin GPIO та 12-pin з'єднувачів забезпечує сумісність із багатьма датчиками та модулями.

Розширення пам'яті та зв'язку Вбудована пам'ять 16 GB e

MMC може бути розширена за допомогою слота microSD (CLK 48 MHz). Для бездротового зв'язку передбачено слот M.2 Key E, куди можна встановити модулі Wi-Fi або Bluetooth. Це робить пристрій гнучким для IoT-застосувань.

Підключення камер та живлення Плата має два з'єднувачі CSI для одночасної роботи двох камер, що важливо для задач класифікації зображень або сегментації. Живлення подається через USB Type-C з параметрами 5 V / 3 A. Також є з'єднувач для вентилятора охолодження та резервне гніздо RTC.

Зручний форм-фактор та сумісність Плата має розміри 100 × 80 mm та дизайн, близький до офіційного Nvidia Jetson Nano B01 Developer Kit. Це спрощує інтеграцію в існуючі корпуси та проєкти. Seeedstudio reComputer J101 підходить інженерам та ентузіастам, які хочуть створити компактний пристрій для штучного інтелекту без зайвих перехідників.

Характеристики
Основні атрибути
ВиробникNvidia
ТипВентилятор
Користувальницькі характеристики
Вбудована пам'ять16 GB
Камера2x CSI
Розміри100 × 80 мм
Інформація для замовлення
  • Ціна: 3 740 ₴