Firefly EC-AGXOrin представляет собой систему для AI-инференса на базе NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB , аналогичную AAEON BOXER-8645AI и Vecow RAC-1000 rugged Edge AI systems , и предназначенную для периферийных AI-приложений, таких как бортовые вычисления, управление роботами, машинное зрение, интеллектуальный видеоанализ и мобильные роботы.
Устройство оснащено восемью коннекторами GMSL2 (ввод через два 4-контактных интерфейса Mini FAKRA) и поддерживает декодирование видео до 22 каналов 1080p или 8K, 30 кадров/с H.265. Оно обеспечивает производительность AI 275 TOPS благодаря модулю NVIDIA и интегрирует 64 ГБ оперативной памяти LPDDR5, 64 ГБ встроенной памяти eMMC, а также предлагает варианты хранения данных на M.2 NVMe и картах MicroSD. Другие порты включают разъем 10GbE RJ45, пять разъемов GbE RJ45, USB 3.0, HDMI 2.0, RS232, RS485, CAN, а система также поддерживает WiFi 6, Bluetooth 5.2, сотовую связь 4G/5G и GPS/GNSS.
Характеристики Firefly EC-AGXOrin:
- Модуль SoM – Jetson AGX Orin с
- ЦП – 12-ядерный процессор Arm Cortex-A78AE v8.2 64-бит с кэшем 3 МБ L2 + 6 МБ L3
- ГП / AI-акселераторы
- Архитектура NVIDIA Ampere с 2048 ядрами NVIDIA CUDA и 64 тензорными ядрами @ 1.3 ГГц
- Акселератор Глубокого Обучения – 2x NVDLA v2.0
- Визуальный акселератор – PVA v2.0 (Programmable Vision Accelerator)
- Производительность AI – До 275 TOPS (INT8) @ 60 Вт
- Кодирование видео – 2x 4K60 | 4x 4K30 | 8x 1080p60 | 16x 1080p30 (H.265)
- Декодирование видео – 1x 8K30 | 3x 4K60 | 7x 4K30 | 11x 1080p60| 22x 1080p30 (H.265)
- Системная память – 64 ГБ 256-бит LPDDR5 @ 204.8 ГБ/с
- Хранилище – 64 ГБ флеш-памяти eMMC 5.1
- Хранилище
- Сокет M.2 2280 M-Key поддерживает NVMe SSD 2280
- Слот для карт MicroSD
- Видеовыход – Порт HDMI 2.0 до 4K при 60 Гц
- Интерфейсы камер – 8x GMSL2 (Gigabit Multimedia Serial Link 2) с совместимыми коннекторами FAKRA
- Аудио – Аудиоразъем 3.5 мм (поддержка записи с микрофона, CTIA)
- Сетевое подключение
- Порт 10GbE RJ45
- 5 портов Gigabit Ethernet RJ45
- Опционально WiFi и Bluetooth через сокет M.2 (см. раздел Расширения)
- Опционально 4G LTE через сокет Mini PCIe (см. раздел Расширения) и слоты для SIM-карт
- Опционально 5G через M.2 B-KEY
- Опциональная поддержка GNSS (предположительно через модуль 4G LTE?)
- 7 отверстий для антенн
- USB
- 4 порта USB 3.0 Type-A
- 2 порта Type-C USB с поддержкой отладки и OTG
- Последовательные интерфейсы – 1x RS-232 и RS-485 через коннектор Phoenix
- Расширения
- Сокет M.2 2230 E-Key для WiFi/BT
- Сокет M.2 B-Key для 4G LTE
- Сокет M.2 2280 M-Key для NVMe SSD
- Сокет Mini PCIe для поддержки 4G
- 8x DIO через коннектор DB-9
- Коннектор Phoenix (2×12-контактный, шаг 3.5 мм) с 1x RS485, 1x RS232, 2x CAN 2.0, 1x UART, IO, контакты 3.3В и 5В
- Прочее
- Кнопки Питание, Сброс и Восстановление
- Светодиодные индикаторы Работа и Питание
- Блок питания – 24В постоянного тока через разъем DC 5.5 × 2.1 мм
- Габариты – 277.95 × 136.09 × 88.0 мм
- Диапазон температур – Рабочий: от -20°C до 60°C; хранения: от -20°C до 70°C
- Влажность – 10 ~ 90%, без конденсации
Firefly упоминает, что устройство работает под управлением Ubuntu 22.04 и предлагает полноценную среду Linux для рабочих станций с графическим ускорением и поддержкой библиотек CUDA, TensorRT и cuDNN. Оно поддерживает робототехнические модели на базе ROS, такие как DeepSeek-R1, Llama, ChatGLM, Qwen и Phi, а также модели компьютерного зрения, такие как EfficientViT, NanoSAM и TAM. Оно также запускает локальные модели генерации изображений, включая Flux и Stable Diffusion XL, что делает его подходящим для периферийного AI, робототехники и творческих приложений.
Система также поддерживает Ollama для локального запуска больших моделей, ComfyUI для визуальных AI-воркфлоу и фреймворки глубокого обучения, такие как PyTorch, TensorFlow, MATLAB и PaddlePaddle, все с ускорением через cuDNN. Она также поддерживает разработку пользовательских операторов и контейнеризацию Docker, упрощая развертывание и обновления. Обычно здесь упоминалось бы, что дополнительные детали доступны на странице Wiki и что все необходимое программное обеспечение можно найти в разделе загрузок продукта, но, судя по всему, они все еще находятся в разработке.
Ранее e-con Systems представила NVIDIA Jetson Xavier AGX kit с поддержкой до шести камер с кабелями длиной 15 метров. Firefly EC-AGXOrin можно рассматривать как обновление, обладающее более мощным модулем Jetson AGX Orin и поддержкой до восьми входов для камер GMSL2.
Firefly еще не предоставила информацию о ценах на систему для AI-инференса EC-AGXOrin. Дополнительная информация доступна на странице продукта .
Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.