Seeed Studio reComputer J2012 – Edge-KI-Gerät mit Jetson Xavier NX 16 GB Modul (EOL)

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Aufgrund eines Komponentenmangels wurde der J2012 eingestellt. Wir empfehlen den reComputer J2021 als leistungsstarke Alternative für Ihre nächste KI-Anwendungsentwicklung und -ber eitstellung. Dieses aktualisierte Modell basiert auf dem Jetson Xavier NX 8GB Modul und verfügt über ein Carrier-Board mit umfangreichen E/A-Schnittstellen. Um Spitzenleistung und Langlebigkeit zu gewährleisten, ist es mit einem Aluminiumgehäuse und einem Kühllüfter ausgestattet und wird mit vorinstalliertem JetPack-System für den sofortigen Einsatz geliefert. Beschreibung Hinweis: Aufgrund von Komponentenmangel wird der J2012 eingestellt, wir empfehlen reComputer J2022 als Alternative. Wenn Sie nach einem Komplettsystem mit Xavier NX 8GB Modul und industrieller Kommunikation wie RS232/RS485 suchen, sehen Sie sich bitte unsere neuen industriellen Mini-PCs A203 und A205-E an, die mit vorinstalliertem Jetpack 5.0.2, 128GB SSD und WIFI/BT-Modul sowie industriellen Schnittstellen ausgestattet sind. A203 Mini-PC: 1xRS232, 1 x RJ45 Gigabit-Ethernet, 1x HDMI, 1x Audio-Klinke, 2x USB 3, 1x Micro-USB, CAN, microSD-Kartenslot, Reset-Taste. Lüfterloser A205-E Mini-PC: 1x RS485, 1x RS232, 2xHDMI, 2x GbE, 4x USB3, CAN. Funktionen Handliches Edge-KI-Gerät, basierend auf dem Jetson Xavier NX 16GB Produktionsmodul, mit 384 NVIDIA CUDA®-Kernen, liefert bis zu 21 TOPs KI-Leistung bei einem kleinen Formfaktor von 130mm x 120mm x 50mm. Alternative zum NVIDIA Jetson Xavier NX Dev Kit: Das Carrier-Board bietet umfangreiche E/A-Schnittstellen, darunter einen Gigabit-Ethernet-Port, 4 USB 3.0 Typ-A-Ports, einen HDMI-Port und einen DP-Port. Vorinstalliertes NVIDIA JetPack, unterstützt den gesamten Jetson-Software-Stack und verschiedene Entwickler-Tools zum Erstellen schneller und robuster KI-Anwendungen von Seeed Edge AI-Partnern. Dies hilft bei der Entwicklung innovativer KI-Lösungen für Fertigung, Logistik, Einzelhandel, Service, Landwirtschaft, Smart City, Gesundheitswesen und Biowissenschaften usw. Energieeffizient: nur 10 Watt Leistungsaufnahme bei gleichzeitig hoher Performance für präzise, multimodale KI-Inferenz am Edge. Erweiterbar mit den Onboard-Schnittstellen und dem reComputer-Gehäuse, wandmontagefähig durch Montagelöcher auf der Rückseite. Beschreibung Die reComputer-Serie für Jetson sind kompakte Edge-Computer, die mit fortschrittlichen NVIDIA AI-Embedded-Systemen ausgestattet sind: J10 (Nano 4GB) und J20 (Jetson Xavier NX 8GB und Jetson Xavier 16GB). Mit umfangreichen Erweiterungsmodulen, industriellen Peripheriegeräten und Thermomanagement ist der reComputer für Jetson bereit, Sie bei der Beschleunigung und Skalierung von KI-Produkten der nächsten Generation zu unterstützen. Dies geschieht durch den Einsatz gängiger DNN-Modelle und ML-Frameworks am Edge sowie Hochleistungs-Inferenz für Aufgaben wie Echtzeit-Klassifizierung, Objekterkennung, Posenschätzung, semantische Segmentierung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Bei Seeed Studio finden Sie alles, was Sie für die Arbeit mit der NVIDIA Jetson-Plattform benötigen – offizielle NVIDIA Jetson Dev Kits, von Seeed entwickelte Carrier-Boards und Edge-Geräte sowie Zubehör. Besuchen Sie gerne unser kostenloses Edge AI-Partnerprogramm. Wir freuen uns darauf, lokale und globale Ressourcen zu nutzen, um gemeinsam mit Ihnen KI-Produkte der nächsten Generation zu beschleunigen. Vergleich zwischen der reComputer J20-Serie und offiziellen Dev Kits Produkt NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit reComputer J2012 reComputer J2021 reComputer J2022 Modul Xavier NX (nicht die Produktionsversion) Xavier NX 16GB (Produktionsversion) Jetson Xavier NX 8 GB Jetson Xavier NX 16GB KI-Leistung 21 TOPS GPU 384-Kern NVIDIA Volta™ GPU CPU 6-Kern NVIDIA Carmel ARM®v8.2 64-Bit CPU 6 MB L2 + 4 MB L3 Speicher 8 GB 128-Bit LPDDR4x @ 51.2GB/s 16 GB 128-Bit LPDDR4x @ 59.7GB/s 8 GB 128-Bit LPDDR4x @ 59.7GB/s 16 GB 128-Bit LPDDR4x 59.7GB/s Speicherplatz MicroSD (Karte nicht enthalten) 16 GB eMMC 5.1 Video-Encoder 2x 4K @ 30 | 6x 1080p @ 60 | 14x 1080p @ 30 (H.265/H.264) 2x 4K60 | 4x 4K30 | 10x 1080p60 | 22x 1080p30 (H.265)2x 4K60 | 4x 4K30 | 10x 1080p60 | 20x 108p30 (H.264) Video-Decoder 2x 4K @ 60 | 4x 4K @ 30 | 12x 1080p @ 60 | 32x 1080p @ 30 (H.265)2x 4K @ 30 | 6x 1080p @ 60 | 16x 1080p @ 30 (H.264) 2x 8K30 | 6x 4K60 | 12x 4K30 | 22x 1080p60 | 44x 1080p30 (H.265)2x 4K60 | 6x 4K30 | 10x 1080p60 | 22x 1080p30 (H.264) Gigabit-Ethernet 1*RJ45 Gigabit-Ethernet-Anschluss (10/100/1000) USB 4 * USB 3.1 Typ A Anschluss;1 * Micro-USB-Port für Device-Modus; 4 * USB 3.0 Typ A Anschluss;1 * Micro-USB-Port für Device-Modus; 4 * USB 3.1 Typ A Anschluss；1* USB Typ-C (Device-Modus) CSI-Kamera-Anschluss 2*CSI-Kamera (15 Pos, 1mm Pitch, MIPI CSI-2) Display 1*HDMI Typ A; 1*DP Lüfter 1* Lüfter (5V PWM) M.2 KEY E 1*M.2 Key E (WiFi/BT enthalten) 1*M.2 Key E M.2 KEY M 1*M.2 Key M RTC - 1*RTC-Sockel RTC 2-PinRTC-Sockel Multifunktions-Port 1* 40-Pin-Header Stromanforderungen DC-Buchse 19V 4.75A (MAX 90W) 12V/5A (Hohlstecker 5.5/2.5mm) Mechanik 103 mm x 90.5 mm x 31 mm 130mm x 120mm x 50mm Hinweis Bei Verwendung einiger GPIO-Bibliotheken, die eine schwebende Spannung von 1,2V~2V verursachen, können GPIO-Probleme auf dem Carrier-Board auftreten, da die normale Spannung 3V betragen sollte.Dies ist eine häufige Situation bei Carrier-Boards, sowohl für die reComputer-Serie als auch für das offizielle Nvidia Jetson Developer Kit.Daher tritt der Kundendienst / die Garantie bezüglich dieses Problems nicht in Kraft.Weitere Informationen finden Sie im offiziellen NVIDIA-Dokument. Anwendung Es ist sowohl für Anfänger als auch für Experten konzipiert und hilft Ihnen dabei, Ihre autonome Maschine der nächsten Generation am Edge zu bauen. Edge-KI-Anwendungen Die reComputer J20-Serie, angetrieben von Xavier NX, ist ideal für den Aufbau autonomer Anwendungen und komplexer KI-Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung, Posenschätzung, semantische Segmentierung, Videoverarbeitung und vieles mehr. Verkehrsmanagement Nummernschilderkennung Fahrzeugerkennung Fußgängererkennung Industrie 4.0: Helmerkennung, Schutzhelmerkennung und kundenspezifische PSA-Erkennung Visuelle Anomalieerkennung mit NVIDIA Deepstream IoT Einzelhandel: Sentiment-Analyse (Webinar: Lernen Sie Ihre Kunden mit KI durch die Zenus Smart Kamera kennen), Artikelerkennung im Einzelhandel Robotik: Unter-Eis-Sensing ROV Lager-Schlepproboter Edge-KI in der freien Natur: Waldbranderkennung Landwirtschaft: Unkrautjätmaschine, Traktoren, Viehbestand-Erkennung Gesundheitswesen: Analyse medizinischer Bildgebung Auf der Seite Jetson Community Resources finden Sie Tools und Tutorials, die von der Community erstellt wurden, um Ihre Entwicklungserfahrung zu unterstützen. Besuchen Sie auch die Seite Community Projects, um sich für Ihr nächstes Projekt inspirieren zu lassen! KI-Lernzentrum für Anfänger Wenn Sie wichtige KI-Fähigkeiten erwerben und in Deep Learning eintauchen möchten, ist das Deep Learning Institute (DLI) von NVIDIA eine gute Wahl. Es bietet praktische, praxisnahe Schulungen und Zertifizierungen im Bereich Edge-KI für Entwickler, Pädagogen, Studenten und lebenslang Lernende. Sie können sogar Zertifikate erwerben, um Ihr Verständnis von Jetson und KI nach Abschluss dieser kostenlosen Open-Source-Kurse unter Beweis zu stellen. Bitte besuchen Sie auch den Seeed Wiki-Leitfaden, der den Einstieg in Jetson Nano sowie den Aufbau verschiedener Projekte umfasst. Entwickler-Tools Vorinstalliertes Jetpack für schnelle Entwicklung und Edge-KI-Integration Der Jetson Software-Stack beginnt mit dem NVIDIA JetPack™ SDK, das eine vollständige Entwicklungsumgebung bietet und CUDA-X beschleunigte Bibliotheken sowie andere NVIDIA-Technologien enthält, um Ihre Entwicklung zu starten. JetPack umfasst das Jetson Linux Driver Paket, das den Linux-Kernel, Bootloader, NVIDIA-Treiber, Flash-Dienstprogramme, Beispiel-Dateisysteme und Toolchains für die Jetson-Plattform bereitstellt. Es enthält auch Sicherheitsfunktionen, Over-the-Air-Update-Funktionen und vieles mehr. Computer Vision und Embedded Machine Learning Edge-KI No-Code-Vision-Tool, das neueste Open-Source-Projekt von Seeed zur Bereitstellung von KI-Anwendungen mit nur 3 Knoten. NVIDIA DeepStream SDK bietet ein komplettes Toolkit für Streaming-Analysen zur KI-basierten Multi-Sensor-Verarbeitung sowie Video- und Bildverständnis auf Jetson. NVIDIA TAO Toolkit, basierend auf TensorFlow und PyTorch, ist eine Low-Code-Version des NVIDIA TAO Frameworks, die das Modelltraining beschleunigt. alwaysAI: Erstellen, trainieren und implementieren Sie Computer-Vision-Anwendungen direkt am Edge des reComputers. Erhalten Sie kostenlosen Zugriff auf über 100 vortrainierte Computer-Vision-Modelle und trainieren Sie benutzerdefinierte KI-Modelle in der Cloud mit nur wenigen Klicks über ein Unternehmensabonnement. Besuchen Sie unseren Wiki-Leitfaden für den Einstieg in alwaysAI. Edge Impulse: Die einfachste Embedded Machine Learning Pipeline zur Bereitstellung von Audio-, Klassifizierungs- und Objekterkennungsanwendungen am Edge, ohne Abhängigkeiten von der Cloud. Roboflow bietet Tools zum Konvertieren von Rohbildern in ein individuell trainiertes Computer-Vision-Modell für Objekterkennung und Klassifizierung sowie zur Bereitstellung des Modells für die Verwendung in Anwendungen. Lesen Sie die vollständige Dokumentation zur Bereitstellung auf NVIDIA Jetson mit Roboflow. YOLOv5 von Ultralytics: Nutzen Sie Transfer Learning für Few-Shot-Objekterkennung mit YOLOv5, das nur sehr wenige Trainingsbeispiele benötigt. Sehen Sie sich unsere Schritt-für-Schritt Wiki-Tutorials an. Deci: Optimieren Sie Ihre Modelle auf NVIDIA Jetson Nano. Sehen Sie sich das Webinar bei Deci an: Automatically Benchmark and Optimize Runtime Performance on NVIDIA Jetson Nano and Xavier NX Devices. Sprach-KI NVIDIA® Riva ist ein GPU-beschleunigtes SDK zum Erstellen von Sprach-KI-Anwendungen, die für Ihren Anwendungsfall angepasst sind und Echtzeit-Performance liefern. Remote-Flottenmanagement Ermöglichen Sie sichere OTA-Updates und Remote-Geräteverwaltung mit Allxon. Schalten Sie eine 90-tägige kostenlose Testversion mit dem Code H4U-NMW-CPK frei. Roboter- und ROS-Entwicklung NVIDIA Isaac ROS GEMs sind hardwarebeschleunigte Pakete, die es ROS-Entwicklern erleichtern, Hochleistungslösungen auf NVIDIA-Hardware zu erstellen. Erfahren Sie mehr über NVIDIA Developer Tools. Cogniteam Nimbus ist eine cloudbasierte Lösung, die es Entwicklern ermöglicht, autonome Roboter effektiver zu verwalten. Die Nimbus-Plattform unterstützt NVIDIA® Jetson™ sowie ISAAC SDK und GEMs standardmäßig. Sehen Sie sich unser Webinar an: Verbinden Sie Ihr ROS-Projekt mit der Cloud über Nimbus. Vergleich NVIDIA Jetson Nano und Jetson Xavier NX Mit Jetson Nano können Entwickler hochpräzise vortrainierte Modelle aus dem TAO Toolkit verwenden und mit DeepStream bereitstellen. Jetson Nano erreicht 11 FPS für PeopleNet-ResNet34 (Personenerkennung), 19 FPS für DashCamNet-ResNet18 (Fahrzeugerkennung) und 101 FPS for FaceDetect-IR-ResNet18 (Gesichtserkennung). Jetson Xavier NX erreicht 172 FPS für PeopleNet-ResNet34 (Personenerkennung), 274 FPS für DashCamNet-ResNet18 (Fahrzeugerkennung) und 1126 FPS for FaceDetect-IR-ResNet18 (Gesichtserkennung). Benchmark-Details finden Sie auf der DeepStream SDK-Website von NVIDIA®. Referenz: Jetson Serie Benchmark für Deepstream: End-to-End-Anwendungsleistung von Datenerfassung, Dekodierung, Bildverarbeitung bis hin zur Inferenz Wenn Sie eine Anwendung entwickeln, die die Verarbeitung mehrerer Videostreams in hoher Auflösung erfordert, während gleichzeitig ASR/NLP oder andere GPU-bezogene Aufgaben (z. B. CUDA-fähiges SLAM) ausgeführt werden, können die Deep-Learning-Beschleuniger die CNN-Inferenz übernehmen und die GPU für andere Aufgaben freihalten – hier könnten TX2 oder Jetson Nano nicht ausreichen. Wir empfehlen reComputer J2012 und J2021. Lesen Sie unseren Vergleichs-Blog hier. Hardware-Übersicht Das schnittstellenreiche Referenz-Carrier-Board Nahezu das gleiche funktionale Design wie das Jetson Xavier NX Developer Kit Das Seeed Carrier-Board für den reComputer J2021 ist ein leistungsstarkes, schnittstellenreiches und mit NVIDIA Jetson Xavier NX kompatibles Board, das HDMI 2.0, Gigabit-Ethernet, USB 3.1 Gen2, M.2 Key E, M.2 Key M, CSI-Kamera, CAN, GPIO, I2C, I2S, Lüfter und andere umfangreiche Peripherieschnittstellen bietet. Es besitzt das gleiche funktionale Design und die gleiche Größe wie das Carrier-Board des NVIDIA® Jetson Xavier™ NX DEVELOPER KIT. Nutzen Sie den kleinen Formfaktor, die sensorreichen Schnittstellen und die hohe Leistung, um Ihren Embedded-KI- und Edge-Systemen neue Funktionen zu verleihen. Desktop, Wandmontage oder passt überall hin Mit einer Gesamtabmessung von 130 mm * 120 mm * 50 mm ist es nur etwa 1/10 so groß wie ein herkömmliches Computergehäuse, wodurch es sich hervorragend für Edge-KI-Szenarien eignet. Die rückseitigen Schraublöcher ermöglichen es Ihnen, das Produkt nach Bedarf aufzuhängen. Wir bieten auch andere Gehäuse-Editionen wie Blau, Silber und Silber-Metall an, deren stapelbare Struktur es Ihnen ermöglicht, sehr einfach weitere Zwischenschichten hinzuzufügen, um Platz zu schaffen. Globale Distributoren 1. Global (3) DigiKey Electronics Mouser Electronics RobotShop 2. Europa (7) Comet Electronics (Bulgarien) Tinytronics (Niederlande) Antratek Electronics (Niederlande, EU) Totonic (Schweiz, EU) Cenval S.L. (Spanien) Zonepi (Tschechische Republik) Unmanned Tech (Großbritannien) 3. Asien (9) Ozdisan Electronics (Türkei) Macfos (Indien) Hennes (Taiwan, China) iCShop (Taiwan, China) Switch Science (Japan) Marutsu (Japan) DigiWare (Indonesien) GJ Tech (Thailand) Cytron (Malaysia) 4. Ozeanien (1) • PB Tech (Neuseeland) Stückliste 1 x Acrylabdeckung 1 x Aluminiumrahmen 1 x Jetson Xavier NX 16GB Modul 1 x Kühlkörper 1 x Carrier-Board 1 x 19V/4.75A (MAX 90W) Netzteil (Stromkabel nicht im Lieferumfang enthalten) Ein Stromkabel ist nicht enthalten; bitte wählen Sie ein für Ihr Land passendes Kabel aus.Eine 3V RTC-Batterie (CR1220) ist nicht enthalten. Hinweis Namensänderung: 'reComputer Jetson-20-1-H1' wurde in 'reComputer J2011' geändert. Das JetPack 4.6 System ist bereits auf dem reComputer vorinstalliert und kann nach dem Einschalten direkt verwendet werden. Bitte besuchen Sie unser Wiki zum Neu-Flashen von Jetpack und zur Erweiterung des Speichers. Wir freuen uns über Ihr Feedback. Besuchen Sie gerne unseren Discord-Kanal, um Ihre Gedanken zu teilen (Jetson Edge KI). Dokumente reComputer J202x Datenblatt.pdf reComputer J202 Carrier-Board Datenblatt.pdf Überlegungen zur Verwendung des 40-Pin-Erweiterungsheaders für Jetson Nano Developer Kit Zertifizierung HS-CODE 8471419000 US-HS-CODE 8517180050 UPC EU-HS-CODE 8471707000 COO (Herkunftsland) CHINA Show more