JETSON TX2

Hochleistungs-KI für Edge-Anwendungen

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NVIDIA® Jetson™ TX2 bietet außergewöhnliche Geschwindigkeit und Energieeffizienz in einem eingebetteten KI-Rechengerät. Dieser Supercomputer-on-a-Module ermöglicht echte KI-Rechenleistung für Edge-Anwendungen mit NVIDIA Pascal™-Grafikprozessoren, bis zu 8 GB Speicher, 59,7 GB/s Speicherbandbreite und einer breiten Palette an Standard-Hardwareschnittstellen, die die perfekte Anpassung an eine Vielzahl von Produkten und Formfaktoren möglich machen.

  • GRÖẞE
  • LEISTUNG
  • MACHT

MINIMIEREN SIE IHREN FUẞABDRUCK

Jetzt können Sie mit einem Modul von der Größe einer Kreditkarte eine außergewöhnlich hohe Rechenleistung, Genauigkeit und Energieeffizienz erreichen. Durch die geringe Größe von 50 x 87 mm sind echte Deep-Learning-Anwendungen in kleinen Formfaktorprodukten wie Drohnen und mehr möglich.

MAXIMIEREN SIE IHRE LEISTUNG

Erleben Sie mehr als die doppelte Leistung bzw. die doppelte Energieeffizienz des Jetson TX1. Möglich wird dies durch die NVIDIA Pascal-Architektur mit 256-Recheneinheiten des Jetson TX2 und 8 GB Speicher für schnellste Berechnung und Inferenz.

OPTIMIEREN SIE IHRE ENERGIEEFFIZIENZ

Mit Jetson TX2 können Sie jetzt große Deep Neural Networks für erhöhte Genauigkeit auf Edge-Geräten betreiben. Mit nur 7,5 Watt liefert er eine 25-mal höhere Energieeffizienz als andere hochmoderne Desktop-Grafikprozessoren. Somit ist er ideal für die Echtzeitverarbeitung in Anwendungen geeignet, bei denen Bandbreite und Latenz ein Problem darstellen können. Dazu gehören Fabrikroboter, kommerzielle Drohnen, Geräte für die Zusammenarbeit in Unternehmen und intelligente Kameras für Smart Cities.

NVIDIA Jetson Nano-Modul

EIN JETSON TX2 FÜR JEDE ANWENDUNG

NVIDIA hat die Jetson-Familie der eingebetteten Module mit dem neuen, kostengünstigeren Jetson TX2 4GB erweitert – für einen leistungsstarken Migrationspfad für Jetson TX1-Benutzer.

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JETSON TX2 (8 GB)

Die NVIDIA Pascal™-Architektur des Jetson TX2 sowie der kleine, energieeffiziente Formfaktor sind ideal für intelligente Edge-Geräte wie Roboter, Drohnen, intelligente Kameras und tragbare medizinische Geräte geeignet. Es werden sämtliche Funktionen des Jetson TX1-Moduls unterstützt, wodurch gleichzeitig größere und komplexere Deep Neural Networks (DNN) ermöglicht werden.

 

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JETSON TX2 4 GB

Jetson TX2 4GB ist mit den umfangreichen KI-Tools und -Workflows von NVIDIA kompatibel, sodass Entwickler neuronale Netze schnell trainieren und bereitstellen können. Sie können neuronale Netze jetzt mit doppelter Rechenleistung oder doppelter Energieeffizienz des Jetson TX1 betreiben – zum gleichen Preis.

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JETSON TX2i

Durch das robuste Design, den kleinen Formfaktor und den reduzierten Energieverbrauch ist das NVIDIA Jetson TX2i-Modul ideal für leistungsstarke Edge-Rechengeräte wie Industrieroboter, Kameras für maschinelles Sehen und tragbare medizinische Geräte geeignet.

TECHNISCHE DATEN

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  TX2 (8 GB) TX2 (4 GB) TX2i
GPU NVIDIA Pascal™-Architektur mit 256 NVIDIA CUDA-Recheneinheiten
CPU Dual-Core Denver 2 64-Bit-CPU und Quad-Core ARM A57 Complex
Arbeitsspeicher 8 GB, 128-Bit-LPDDR4 4 GB, 128-Bit-LPDDR4 8 GB, 128-Bit-LPDDR4
Datenspeicher 32 GB eMMC 5.1 16 GB eMMC 5.1 32 GB eMMC 5.1
Videokodierung 2x 4K bei 30 (HEVC)
Videodekodierung 2x 4K bei 30, 12-Bit-Unterstützung
Anschlüsse Integriertes WLAN Für WLAN ist ein externer Chip erforderlich.
Gigabit-Ethernet
Kamera 12 Spuren MIPI CSI-2, D-PHY 1.2 (30 Gbit/s)
Bildschirme HDMI 2.0/eDP 1.4/2 x DSI/2 x DP 1.2
UPHY Gen2 | 1 x 4 + 1 x 1 ODER 2 x 1 + 1 x 2, USB 3.0 + USB 2.0
Größe 87 mm x 50 mm
Mechanik 400-poliger Stecker mit Thermotransferleiste (TTP)
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NVIDIA JETSON TX2-ENTWICKLERKIT

Steigen Sie noch heute mit dem NVIDIA Jetson TX2-Entwicklerkit ein. Es enthält alles, damit Sie schnell einsatzbereit sind.

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Anschlüsse Entwicklerkit:
PCIe Gen2 | 1 x 4 + 1 x 1 ODER 2 x 1 + 1 x 2
USB USB 3.0 + USB 2.0
Kamera Bis zu 6 Kameras (2 Lane)
CSI2 D-PHY 1,2 (2,5 Gbit/s/Lane)
Anschlüsse Verbindung mit 801.11ac-WLAN und Bluetooth
Datenspeicher 32 GB eMMC
Bildschirme HDMI
Andere GPIO, I2 C, I2 S, SPI, CAN, UART

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