{"title":"Entwicklungskits für Computer","description":"\u003cp\u003eCompute-Boards, die für die Evaluierung und Softwareentwicklung gebündelt sind; überprüfen Sie die Modul-, Träger- und Zubehöroptionen.\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"dfrobot-lattepanda-mu-kit-x86-module-n100-8-16gb-or-i3-n305-16gb-lite-full-carrier-64gb-emmc-win10-11-ubuntu","title":"DFRobot LattePanda Mu Kit – x86 Modul (N100 8\/16GB oder i3-N305 16GB), Lite\/Full Carrier, 64GB eMMC, Win10\/11\/Ubuntu","description":"\u003ch2 data-start=\"168\" data-end=\"179\"\u003eÜbersicht\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"180\" data-end=\"799\"\u003eLattePanda Mu ist ein \u003cstrong data-start=\"199\" data-end=\"215\"\u003e69,6 × 60 mm\u003c\/strong\u003e Mikro x86 Computer-on-Module, das für eingebettete und Edge-Geräte entwickelt wurde. Das Mu Kit ermöglicht es Ihnen, das \u003cstrong data-start=\"316\" data-end=\"335\"\u003eComputer-Modul\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"337\" data-end=\"354\"\u003eTrägerboard\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"356\" data-end=\"367\"\u003eKühlung\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"369\" data-end=\"386\"\u003eNetzteil\u003c\/strong\u003e und \u003cstrong data-start=\"392\" data-end=\"403\"\u003eDisplay\u003c\/strong\u003e auszuwählen, die zu Ihrem Projekt passen. Alle Mu-Varianten enthalten \u003cstrong data-start=\"451\" data-end=\"468\"\u003e64GB eMMC 5.1\u003c\/strong\u003e, bieten umfangreiche Hochgeschwindigkeits-I\/O (bis zu \u003cstrong data-start=\"509\" data-end=\"530\"\u003e9× PCIe 3.0 Lanes\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"532\" data-end=\"547\"\u003e2× SATA 3.0\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"549\" data-end=\"569\"\u003ebis zu 4× USB 3.2\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"571\" data-end=\"585\"\u003e8× USB 2.0\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"587\" data-end=\"616\"\u003ebis zu 3× HDMI\/DisplayPort\u003c\/strong\u003e, erweiterbare \u003cstrong data-start=\"629\" data-end=\"638\"\u003eGPIOs\u003c\/strong\u003e) und unterstützen \u003cstrong data-start=\"653\" data-end=\"670\"\u003eWindows 10\/11\u003c\/strong\u003e und \u003cstrong data-start=\"675\" data-end=\"685\"\u003eUbuntu\u003c\/strong\u003e. TDP ist \u003cstrong data-start=\"694\" data-end=\"722\"\u003ekonfigurierbar von 6–35 W\u003c\/strong\u003e, was stille, lüfterlose Builds oder leistungsstärkere aktiv gekühlte Systeme ermöglicht.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-start=\"180\" data-end=\"799\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-start=\"801\" data-end=\"821\"\u003eWarum es heraussticht\u003c\/h2\u003e\n\u003cul data-start=\"822\" data-end=\"1388\"\u003e\n\u003cli data-start=\"822\" data-end=\"979\"\u003e\n\u003cp data-start=\"824\" data-end=\"979\"\u003e\u003cstrong data-start=\"824\" data-end=\"848\"\u003eSkalierbare Leistung\u003c\/strong\u003e: wählen Sie \u003cstrong data-start=\"855\" data-end=\"890\"\u003eIntel® N100 (4C, bis zu 3.4 GHz)\u003c\/strong\u003e mit \u003cstrong data-start=\"896\" data-end=\"918\"\u003e8GB oder 16GB LPDDR5\u003c\/strong\u003e oder \u003cstrong data-start=\"922\" data-end=\"976\"\u003eIntel® Core™ i3-N305 (8C, bis zu 3,8 GHz) mit 16GB\u003c\/strong\u003e.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"980\" data-end=\"1093\"\u003e\n\u003cp data-start=\"982\" data-end=\"1093\"\u003e\u003cstrong data-start=\"982\" data-end=\"996\"\u003eKartenformat\u003c\/strong\u003e Rechenleistung für enge Räume; in benutzerdefinierte Hardware einfügen mit Open-Source-Trägerschablonen.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1094\" data-end=\"1227\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1096\" data-end=\"1227\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1096\" data-end=\"1118\"\u003eFlexible Erweiterung\u003c\/strong\u003e auf Trägerplatinen, einschließlich PCIe, SATA, USB 3.2\/2.0, HDMI\/DP, UART (RS-232), I²C und \u003cstrong data-start=\"1206\" data-end=\"1224\"\u003ebis zu 64 GPIOs\u003c\/strong\u003e.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1228\" data-end=\"1331\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1230\" data-end=\"1331\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1230\" data-end=\"1257\"\u003eVerstellbarer TDP (6–35 W)\u003c\/strong\u003e mit passenden Kühlkörper-\/Lüfteroptionen zur Balance von Wärme und Leistung.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1332\" data-end=\"1388\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1334\" data-end=\"1388\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1334\" data-end=\"1346\"\u003eMulti-OS\u003c\/strong\u003e: Windows 10\/11 und Ubuntu sofort einsatzbereit.\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-start=\"1390\" data-end=\"1439\"\u003eKonfigurationsoptionen (wählbar in diesem Kit)\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"1440\" data-end=\"1459\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1440\" data-end=\"1459\"\u003eComputer-Modul\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"1460\" data-end=\"1590\"\u003e\n\u003cli data-start=\"1460\" data-end=\"1481\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1462\" data-end=\"1481\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1462\" data-end=\"1479\"\u003eN100, 8GB RAM\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1482\" data-end=\"1504\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1484\" data-end=\"1504\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1484\" data-end=\"1502\"\u003eN100, 16GB RAM\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1505\" data-end=\"1561\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1507\" data-end=\"1561\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1507\" data-end=\"1559\"\u003eN100, 8GB RAM mit Windows 11 Enterprise-Lizenz\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1562\" data-end=\"1590\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1564\" data-end=\"1590\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1564\" data-end=\"1590\"\u003eCore i3-N305, 16GB RAM\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-start=\"1592\" data-end=\"1609\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1592\" data-end=\"1609\"\u003eTrägerplatine\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"1610\" data-end=\"1846\"\u003e\n\u003cli data-start=\"1610\" data-end=\"1748\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1612\" data-end=\"1748\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1612\" data-end=\"1628\"\u003eLite-Träger\u003c\/strong\u003e – schnelle Entwicklung mit wesentlichen Schnittstellen.\u003cbr data-start=\"1674\" data-end=\"1677\"\u003e\u003cem data-start=\"1679\" data-end=\"1686\"\u003eHinweis:\u003c\/em\u003e der **PCIe-Slot ist nur verfügbar, wenn er mit \u003cstrong data-start=\"1737\" data-end=\"1745\"\u003e12 V\u003c\/strong\u003e betrieben wird.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1749\" data-end=\"1846\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1751\" data-end=\"1846\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1751\" data-end=\"1787\"\u003eVollfunktionsfähige Evaluierungs-Trägerplatine\u003c\/strong\u003e – stellt \u003cstrong data-start=\"1798\" data-end=\"1813\"\u003ealle Mu-Pins\u003c\/strong\u003e für umfassende HW\/SW-Tests zur Verfügung.\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-start=\"1848\" data-end=\"1869\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1848\" data-end=\"1869\"\u003eKühlungslösungen\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"1870\" data-end=\"2130\"\u003e\n\u003cli data-start=\"1870\" data-end=\"1982\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1872\" data-end=\"1982\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1872\" data-end=\"1892\"\u003ePassivkühlkörper\u003c\/strong\u003e (groß) – unterstützt den Betrieb mit niedrigem TDP (≈10 W passiv; höherer TDP erfordert einen externen Lüfter).\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1983\" data-end=\"2057\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1985\" data-end=\"2057\"\u003e\u003cstrong data-start=\"1985\" data-end=\"2002\"\u003eDünner Kühlkörper\u003c\/strong\u003e (ultra-flach) – Verwendung mit externem Lüfter (≈15 W).\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"2058\" data-end=\"2130\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2060\" data-end=\"2130\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2060\" data-end=\"2077\"\u003eAktiver Kühler\u003c\/strong\u003e – LattePanda Standardkühler für bis zu \u003cstrong data-start=\"2117\" data-end=\"2125\"\u003e35 W\u003c\/strong\u003e TDP.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-start=\"2132\" data-end=\"2169\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2132\" data-end=\"2169\"\u003eNetzteil \u0026und Display (optional)\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"2170\" data-end=\"2325\"\u003e\n\u003cli data-start=\"2170\" data-end=\"2239\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2172\" data-end=\"2239\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2172\" data-end=\"2199\"\u003e19 V 90 W AC\/DC-Adapter\u003c\/strong\u003e (Delta; kompatibel mit Mu-Trägersystemen).\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"2240\" data-end=\"2325\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2242\" data-end=\"2325\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2242\" data-end=\"2275\"\u003e7\" 1024×600 eDP-Touchdisplay\u003c\/strong\u003e; \u003cstrong data-start=\"2277\" data-end=\"2286\"\u003e11.6\"\u003c\/strong\u003e Option auch für größere HMIs verfügbar.\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-start=\"2327\" data-end=\"2347\"\u003eLeistungsnotizen\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"2348\" data-end=\"2644\"\u003eMu liefert starke Ergebnisse bei Einzel- und Mehrkern-Tests der Geekbench-Klasse, mit \u003cstrong data-start=\"2429\" data-end=\"2444\"\u003eN305 \u0026gt; N100\u003c\/strong\u003e, und beide übertreffen Boards wie den Raspberry Pi 5 in den gezeigten Vergleichen. Verwenden Sie eine niedrigere TDP (≈6–10 W) für leise, effiziente Builds oder erhöhen Sie auf \u003cstrong data-start=\"2592\" data-end=\"2600\"\u003e35 W\u003c\/strong\u003e mit aktiver Kühlung für maximale Durchsatz.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-start=\"2646\" data-end=\"2663\"\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3 data-start=\"2665\" data-end=\"2692\"\u003eVarianten des Compute-Moduls\u003c\/h3\u003e\n\u003cdiv class=\"_tableContainer_1rjym_1\"\u003e\n\u003cdiv class=\"group w-fit _tableWrapper_1rjym_13 flex flex-col-reverse\" tabindex=\"-1\"\u003e\n\u003ctable data-start=\"2693\" data-end=\"3133\" class=\"w-fit min-w-(--thread-content-width)\"\u003e\n\u003cthead data-start=\"2693\" data-end=\"2785\"\u003e\n\u003ctr data-start=\"2693\" data-end=\"2785\"\u003e\n\u003cth data-start=\"2693\" data-end=\"2699\" data-col-size=\"sm\"\u003eSKU\u003c\/th\u003e\n\u003cth data-start=\"2699\" data-end=\"2705\" data-col-size=\"sm\"\u003eCPU\u003c\/th\u003e\n\u003cth data-start=\"2705\" data-end=\"2725\" data-col-size=\"sm\"\u003eKerne \/ Max Turbo\u003c\/th\u003e\n\u003cth data-start=\"2725\" data-end=\"2758\" data-col-size=\"sm\"\u003eRAM (LPDDR5 4800 MT\/s, IB ECC)\u003c\/th\u003e\n\u003cth data-start=\"2758\" data-end=\"2765\" data-col-size=\"sm\"\u003eeMMC\u003c\/th\u003e\n\u003cth data-start=\"2765\" data-end=\"2785\" data-col-size=\"sm\"\u003eKonfigurierbare TDP\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody data-start=\"2812\" data-end=\"3133\"\u003e\n\u003ctr data-start=\"2812\" data-end=\"2918\"\u003e\n\u003ctd data-start=\"2812\" data-end=\"2826\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2814\" data-end=\"2825\"\u003eDFR1146\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2826\" data-end=\"2854\" data-col-size=\"sm\"\u003eIntel® Prozessor \u003cstrong data-start=\"2845\" data-end=\"2853\"\u003eN100\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2854\" data-end=\"2879\" data-col-size=\"sm\"\u003e4C \/ bis zu \u003cstrong data-start=\"2867\" data-end=\"2878\"\u003e3,4 GHz\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2879\" data-end=\"2889\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2881\" data-end=\"2888\"\u003e8GB\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2889\" data-end=\"2904\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2891\" data-end=\"2903\"\u003e64GB 5.1\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2904\" data-end=\"2918\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2906\" data-end=\"2916\"\u003e6–35 W\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr data-start=\"2919\" data-end=\"3026\"\u003e\n\u003ctd data-start=\"2919\" data-end=\"2933\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2921\" data-end=\"2932\"\u003eDFR1147\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2933\" data-end=\"2961\" data-col-size=\"sm\"\u003eIntel® Prozessor \u003cstrong data-start=\"2952\" data-end=\"2960\"\u003eN100\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2961\" data-end=\"2986\" data-col-size=\"sm\"\u003e4C \/ bis zu \u003cstrong data-start=\"2974\" data-end=\"2985\"\u003e3,4 GHz\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2986\" data-end=\"2997\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2988\" data-end=\"2996\"\u003e16GB\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"2997\" data-end=\"3012\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"2999\" data-end=\"3011\"\u003e64GB 5.1\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3012\" data-end=\"3026\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3014\" data-end=\"3024\"\u003e6–35 W\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr data-start=\"3027\" data-end=\"3133\"\u003e\n\u003ctd data-start=\"3027\" data-end=\"3041\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3029\" data-end=\"3040\"\u003eDFR1149\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3041\" data-end=\"3068\" data-col-size=\"sm\"\u003eIntel® Core™ \u003cstrong data-start=\"3056\" data-end=\"3067\"\u003ei3-N305\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3068\" data-end=\"3093\" data-col-size=\"sm\"\u003e8C \/ bis zu \u003cstrong data-start=\"3081\" data-end=\"3092\"\u003e3,8 GHz\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3093\" data-end=\"3104\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3095\" data-end=\"3103\"\u003e16GB\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3104\" data-end=\"3119\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3106\" data-end=\"3118\"\u003e64GB 5.1\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3119\" data-end=\"3133\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3121\" data-end=\"3131\"\u003e9–35 W\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ch3 data-start=\"3135\" data-end=\"3168\"\u003eErweiterung \u0026und I\/O (über Träger)\u003c\/h3\u003e\n\u003cul data-start=\"3169\" data-end=\"3421\"\u003e\n\u003cli data-start=\"3169\" data-end=\"3204\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3171\" data-end=\"3204\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3171\" data-end=\"3184\"\u003ePCIe 3.0:\u003c\/strong\u003e bis zu \u003cstrong data-start=\"3191\" data-end=\"3202\"\u003e9 Lanes\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3205\" data-end=\"3240\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3207\" data-end=\"3240\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3207\" data-end=\"3220\"\u003eSATA 3.0:\u003c\/strong\u003e bis zu \u003cstrong data-start=\"3227\" data-end=\"3238\"\u003e2 Ports\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3241\" data-end=\"3290\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3243\" data-end=\"3290\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3243\" data-end=\"3251\"\u003eUSB:\u003c\/strong\u003e \u003cstrong data-start=\"3252\" data-end=\"3272\"\u003ebis zu 4× USB 3.2\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"3274\" data-end=\"3288\"\u003e8× USB 2.0\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3291\" data-end=\"3337\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3293\" data-end=\"3337\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3293\" data-end=\"3305\"\u003eAnzeige:\u003c\/strong\u003e \u003cstrong data-start=\"3306\" data-end=\"3335\"\u003ebis zu 3× HDMI\/DisplayPort\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3338\" data-end=\"3421\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3340\" data-end=\"3421\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3340\" data-end=\"3359\"\u003eSerielle \u0026und Busse:\u003c\/strong\u003e \u003cstrong data-start=\"3360\" data-end=\"3380\"\u003e4× UART (RS-232)\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"3382\" data-end=\"3392\"\u003e4× I²C\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"3394\" data-end=\"3421\"\u003eerweiterbar auf 64× GPIOs\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3 data-start=\"3423\" data-end=\"3459\"\u003eThermische Optionen (angepasst an TDP)\u003c\/h3\u003e\n\u003cdiv class=\"_tableContainer_1rjym_1\"\u003e\n\u003cdiv class=\"group w-fit _tableWrapper_1rjym_13 flex flex-col-reverse\" tabindex=\"-1\"\u003e\n\u003ctable data-start=\"3460\" data-end=\"3735\" class=\"w-fit min-w-(--thread-content-width)\"\u003e\n\u003cthead data-start=\"3460\" data-end=\"3509\"\u003e\n\u003ctr data-start=\"3460\" data-end=\"3509\"\u003e\n\u003cth data-start=\"3460\" data-end=\"3474\" data-col-size=\"sm\"\u003eKühlung SKU\u003c\/th\u003e\n\u003cth data-start=\"3474\" data-end=\"3481\" data-col-size=\"sm\"\u003eTyp\u003c\/th\u003e\n\u003cth data-start=\"3481\" data-end=\"3509\" data-col-size=\"md\"\u003eTypische Kapazität \/ Hinweise\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody data-start=\"3524\" data-end=\"3735\"\u003e\n\u003ctr data-start=\"3524\" data-end=\"3572\"\u003e\n\u003ctd data-start=\"3524\" data-end=\"3538\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3526\" data-end=\"3537\"\u003eFIT0981\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3538\" data-end=\"3554\" data-col-size=\"sm\"\u003eAktiver Kühler\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3554\" data-end=\"3572\" data-col-size=\"md\"\u003eBis zu \u003cstrong data-start=\"3562\" data-end=\"3570\"\u003e35 W\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr data-start=\"3573\" data-end=\"3667\"\u003e\n\u003ctd data-start=\"3573\" data-end=\"3587\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3575\" data-end=\"3586\"\u003eFIT0989\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3587\" data-end=\"3612\" data-col-size=\"sm\"\u003eGroßer lüfterloser Kühlkörper\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3612\" data-end=\"3667\" data-col-size=\"md\"\u003e\n\u003cstrong data-start=\"3614\" data-end=\"3631\"\u003e≈10 W lüfterlos\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"3633\" data-end=\"3665\"\u003ebis zu 35 W mit externem Lüfter\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr data-start=\"3668\" data-end=\"3735\"\u003e\n\u003ctd data-start=\"3668\" data-end=\"3682\" data-col-size=\"sm\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3670\" data-end=\"3681\"\u003eFIT0982\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3682\" data-end=\"3704\" data-col-size=\"sm\"\u003eUltradünner Kühlkörper\u003c\/td\u003e\n\u003ctd data-start=\"3704\" data-end=\"3735\" data-col-size=\"md\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3706\" data-end=\"3733\"\u003e≈15 W mit externem Lüfter\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ch3 data-start=\"3737\" data-end=\"3757\"\u003eFormfaktor \u0026und Betriebssystem\u003c\/h3\u003e\n\u003cul data-start=\"3758\" data-end=\"3856\"\u003e\n\u003cli data-start=\"3758\" data-end=\"3795\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3760\" data-end=\"3795\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3760\" data-end=\"3776\"\u003eModulgröße:\u003c\/strong\u003e \u003cstrong data-start=\"3777\" data-end=\"3793\"\u003e69.6 × 60 mm\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3796\" data-end=\"3856\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3798\" data-end=\"3856\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3798\" data-end=\"3813\"\u003eOS-Unterstützung:\u003c\/strong\u003e \u003cstrong data-start=\"3814\" data-end=\"3828\"\u003eWindows 10\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"3830\" data-end=\"3844\"\u003eWindows 11\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"3846\" data-end=\"3856\"\u003eUbuntu\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-start=\"3858\" data-end=\"3873\"\u003eKit-Inhalt\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"3874\" data-end=\"4111\"\u003eVariiert je nach Ihren Auswahlmöglichkeiten; mindestens enthält es das \u003cstrong data-start=\"3928\" data-end=\"3967\"\u003egewählte LattePanda Mu Compute-Modul\u003c\/strong\u003e und \u003cstrong data-start=\"3972\" data-end=\"3998\"\u003eausgewählte Trägerplatine\u003c\/strong\u003e. Optionale Auswahlmöglichkeiten fügen die \u003cstrong data-start=\"4028\" data-end=\"4048\"\u003eKühlungslösung\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong data-start=\"4050\" data-end=\"4071\"\u003e19 V\/90 W Adapter\u003c\/strong\u003e und \u003cstrong data-start=\"4077\" data-end=\"4110\"\u003e7\" oder 11.6\" eDP-Touch-Display\u003c\/strong\u003e hinzu.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-start=\"4113\" data-end=\"4136\"\u003eTypische Anwendungen\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"4137\" data-end=\"4335\"\u003eHandheld-Terminals, kompakte Kioske und HMIs, Service- oder Interaktionsroboter, Edge-AI-Gateways, industrielle Steuerungen und benutzerdefinierte Embedded-PCs, bei denen x86-Kompatibilität und Hochgeschwindigkeits-I\/O erforderlich sind.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-start=\"4337\" data-end=\"4375\"\u003eEntwicklerressourcen \u0026und Anpassung\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"4376\" data-end=\"4611\"\u003eLattePanda bietet \u003cstrong data-start=\"4396\" data-end=\"4445\"\u003eOpen-Source-Trägerplatinen-Dateien und Bibliotheken\u003c\/strong\u003e an, um das Design benutzerdefinierter Träger zu beschleunigen.Das Team bietet auch \u003cstrong data-start=\"4504\" data-end=\"4573\"\u003ebenutzerdefinierte Trägerplatinen, Boot-Bildschirme, BIOS-Funktionen und OS-Images\u003c\/strong\u003e auf Anfrage (\u003ca rel=\"noopener\" data-start=\"4586\" data-end=\"4609\" class=\"decorated-link cursor-pointer\"\u003esolution@lattepanda.com\u003cspan class=\"ms-0.5 inline-block align-middle leading-none\" aria-hidden=\"true\"\u003e\u003csvg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"20\" viewbox=\"0 0 20 20\" height=\"20\" fill=\"currentColor\" data-rtl-flip=\"\" class=\"block h-[0.75em] w-[0.75em] stroke-current stroke-[0.75]\"\u003e\u003cpath d=\"M14.3349 13.3301V6.60645L5.47065 15.4707C5.21095 15.7304 4.78895 15.7304 4.52925 15.4707C4.26955 15.211 4.26955 14.789 4.52925 14.5293L13.3935 5.66504H6.66011C6.29284 5.66504 5.99507 5.36727 5.99507 5C5.99507 4.63273 6.29284 4.33496 6.66011 4.33496H14.9999L15.1337 4.34863C15.4369 4.41057 15.665 4.67857 15.665 5V13.3301C15.6649 13.6973 15.3672 13.9951 14.9999 13.9951C14.6327 13.9951 14.335 13.6973 14.3349 13.3301Z\"\u003e\u003c\/path\u003e\u003c\/svg\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/a\u003e).\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv id=\"Introduction\" class=\"content Introduction\"\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2902.html\" target=\"_blank\"\u003eN305 Octa-Core-Prozessor (16 GB RAM)\u003c\/a\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eMit einem Intel N305-Prozessor, der über eine verbesserte Rechenleistung verfügt, ist diese Version für\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003cb\u003e anspruchsvolle Aufgaben konzipiert, die eine höhere Rechenleistung erfordern.\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eBietet ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Leistung und Energieeffizienz, geeignet für Anwendungen mit intensiveren Arbeitslasten.\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cimg title=\"LattePanda Mu x86 compute module outperforming benchmark\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/lattepanda-mu-kit-EoXGb.webp?v=1757907755\" alt=\"LattePanda Mu x86 compute module outperforming benchmark\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/collections\/dfrobot\"\u003eDFRobot\u003c\/a\u003e LattePanda Mu Benchmark-Ergebnisse vergleichen die Multi-Core- und Single-Core-Leistung verschiedener Prozessoren, einschließlich Intel Core i3-N305, N100, Raspberry Pi 5, Celeron N5105 und Atom x5-Z8350, mit Ergebnissen von Geekbench 6.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cimg title=\"LattePanda Mu x86 compute module selection guide\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-uRbwX.webp?v=1757907761\" alt=\"LattePanda Mu Kit, LattePanda Mu x86 compute module selection guide\"\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eKartenformat\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eTrotz seiner kompakten Größe von 69,6 mm x 60 mm ermöglicht die Taschenformat des LattePanda Mu x86-Computermoduls die Integration in platzbeschränkte Geräte und bietet leistungsstarke Berechnungen, ohne viel Platz zu beanspruchen.\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cimg title=\"Card-Sized LattePanda Mu x86 compute module\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/lattepanda-mu-kit-fXWV7.webp?v=1757907768\" alt=\"LattePanda Mu Kit, Card-Sized LattePanda Mu x86 compute module\"\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eFlexibilität in Leistung und Energie\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDie TDP des Prozessors kann von 6W auf 35W eingestellt werden, was Flexibilität bei der Stromnutzung und Wärmeabgabe bietet. Die 6W-Einstellung ermöglicht einen effizienten Betrieb mit minimaler Wärme und geräuschloser passiver Kühlung, während die 35W-Einstellung eine robuste Leistung bietet, aber aktive Kühlung erfordert.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cimg title=\"LattePanda Mu x86 compute module Thermal Design Power\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-MRe27.webp?v=1757907782\" alt=\"LattePanda Mu x86 compute module Thermal Design Power\"\u003e\n\u003cp\u003eDrei Kühlungslösungen für LattePanda Mu: FIT0981 (35W Lüfterkühler), FIT0989 (10W lüfterlos, 35W mit Lüfter), FIT0982 (15W mit externem Lüfter). Zu den Merkmalen gehören Standard-, große Kühlkörper und ultradünne Designs.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eFlexible Erweiterungs-Pins\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eLattePanda Mu bietet umfangreiche Pins, wie 3 HDMI\/DisplayPort, 8 USB 2.0, bis zu 4 USB 3.2, 9 PCIe 3.0 Lanes, 2 SATA 3.0 und 64 erweiterbare GPIOs. Dies bietet unvergleichliche Flexibilität und Erweiterbarkeit, sodass Sie die spezifische Lösung erstellen können.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cimg title=\"LattePanda Mu x86 compute module with Rich Expansion Pins\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-XnsAf.webp?v=1757907792\" alt=\"LattePanda Mu Kit, LattePanda Mu x86 compute module with Rich Expansion Pins\"\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eTrägerplatinen - Unendliche Möglichkeiten erweitern\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDFRobot bietet eine\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2822.html\" target=\"_blank\"\u003eLite-Trägerplatine für den LattePanda Mu\u003c\/a\u003e, die eine schnelle Entwicklungsplattform mit wesentlichen Schnittstellen für eine effiziente Designverifizierung bietet.Zusätzlich ist ein\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2821.html\" target=\"_blank\"\u003evollfunktionsfähiges Evaluierungs-Trägerboard\u003c\/a\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003everfügbar, das alle Pins des LattePanda Mu für umfangreiche Hardware- und Softwaretests zugänglich macht.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eHinweis: Der PCIe-Slot des Lite-Trägers ist nur verfügbar, wenn ein 12V-Netzteil verwendet wird.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cimg title=\"LattePanda Mu x86 compute module Carrier Boards\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/LattePanda-Mu-Kit-ZpTsD.webp?v=1757907801\" alt=\"LattePanda Mu Kit, LattePanda Mu x86 compute module Carrier Boards\"\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eTräger einfacher und leichter gestalten\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eLattePanda bietet Open-Source-Trägerboard-Dateien und Bibliotheken als Referenzmaterialien an, die es Ihnen ermöglichen, das Design des Trägerboards an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen und die Entwicklungszeit erheblich zu verkürzen.\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cimg title=\"LattePanda Mu x86 compute module open-source carrier board files and libraries\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-PfueJ.webp?v=1757907815\" alt=\"LattePanda Mu x86 compute module open-source carrier board files and libraries\"\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eMulti-System-Unterstützung\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDer LattePanda Mu x86 Computer-on-Module unterstützt mehrere Betriebssysteme, einschließlich Windows 10, Windows 11 und Ubuntu, und stellt sicher, dass immer eines vorhanden ist, das Ihren Bedürfnissen entspricht.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cimg title=\"LattePanda Mu x86 compute module supports multiple operating systems\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-je5yq.webp?v=1757907834\" alt=\"LattePanda Mu x86 compute module supports multiple operating systems\"\u003e\n\u003cp\u003eDas LattePanda Mu Kit unterstützt mehrere Betriebssysteme und Softwareplattformen wie Windows, Ubuntu und Debian. Der Hintergrund zeigt Computercode und serverbezogene Chats, was das technologieorientierte Design hervorhebt.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eMaßgeschneiderte Lösungen\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDas LattePanda-Team bietet maßgeschneiderte Dienstleistungen an, einschließlich angepasster Trägerplatinen, Boot-Bildschirme, BIOS-Funktionalität, Betriebssysteme usw. Wenn Sie spezifische Anforderungen haben, zögern Sie bitte nicht, uns unter\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003ca href=\"http:\/\/solution@lattepanda.com\/\" target=\"_blank\"\u003esolution@lattepanda.com\u003c\/a\u003e zu kontaktieren.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDas LattePanda-Team ist bestrebt, zeitnahe und professionelle Unterstützung zu bieten, um Ihre Anpassungsbedürfnisse zu erfüllen.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-3Fbxe.webp?v=1757907845\" alt=\"LattePanda Mu Kit, Customized solutions include carrier boards, boot screens, BIOS adjustments, and operating systems.\"\u003e\n\u003cp\u003eMaßgeschneiderte Lösungen: Trägerplatinen, Boot-Bildschirme, BIOS-Anpassungen, Betriebssysteme.\u003c\/p\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003eWeitere Zubehörteile, die Sie in diesem Kit auswählen können\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2827.html\" target=\"_blank\"\u003e19V 90W AC\/DC Adapter (Kompatibel mit LattePanda Mu)\u003c\/a\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDer Delta 19V 90W AC\/DC Adapter ist ein vielseitiger, hochwertiger Netzadapter mit einer Vielzahl von Steckertypen, der zuverlässige und stabile Energie für verschiedene Geräte, einschließlich des LattePanda Mu Trägers, bereitstellt.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2827.html\" target=\"_blank\"\u003e\u003cimg title=\"19V 90W AC\/DC Adapter (Compatible with LattePanda MU)\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-0YuwO.webp?v=1757907858\" alt=\"19V 90W AC\/DC Adapter (Compatible with LattePanda MU)\"\u003e\u003c\/a\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2827.html\" target=\"_blank\"\u003e\u003c\/a\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp\u003e\u003cb\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2763.html\" target=\"_blank\"\u003e7'' 1024x600 Touch-Display (eDP) für LattePanda Mu \/ LattePanda Sigma\u003c\/a\u003e\u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eDas Touch-Display für LattePanda Sigma ist ein hochwertiges, vielseitiges Display, das für HMI- und tragbare Projekte entwickelt wurde und hervorragende visuelle Effekte, weite Betrachtungswinkel, Multi-Touch-Funktionalität und nahtlose Integration mit dem LattePanda Sigma-Modell bietet.\u003ca href=\"https:\/\/www.dfrobot.com\/product-2763.html\" target=\"_blank\"\u003e\u003cimg title=\"7'' 1024x600 Touch Display (eDP) for LattePanda Mu \/ LattePanda Sigma\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/lattepanda-mu-kit-l4Vcb.webp?v=1757907870\" alt=\"7'' 1024x600 Touch Display (eDP) for LattePanda Mu \/ LattePanda Sigma\"\u003e\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv id=\"Applications\" class=\"content Applications\"\u003e\n\u003ch4\u003eAnwendungen\u003c\/h4\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cp\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/latte-panda-mu-kit-X1A03.webp?v=1757907883\" alt=\"LattePanda Mu Kit, Cooling solutions for low-power devices, including fanless heatsinks that support up to 10W without fans.\"\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv id=\"Documents\" class=\"content Documents\"\u003e\n\u003ch4\u003eDokumente\u003c\/h4\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003ca href=\"https:\/\/github.com\/LattePandaTeam\/LattePanda-Mu\" target=\"_blank\"\u003eOpen-Source-Repository\u003c\/a\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp data-start=\"4376\" data-end=\"4611\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cp data-start=\"4376\" data-end=\"4611\"\u003e \u003c\/p\u003e","brand":"DFRobot","offers":[{"title":"N100 CPU 8GB RAM \/ 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Es kombiniert eine Ampere-Architektur-GPU (1.024 CUDA-Kerne, 32 Tensor-Kerne) mit einer 6-Kern Arm Cortex-A78AE CPU, um mehrere gleichzeitige AI-Pipelines mit niedriger Leistung und niedriger Latenz zu ermöglichen. Das handliche Design (100 mm x 79 mm x 21 mm) integriert umfangreiche I\/O-Anschlüsse, darunter 4x USB 3.2 Gen2, DP 1.2, 2x M.2 Key M für SSD, einen M.2 Key E-Slot mit einem vorinstallierten Wi-Fi\/Bluetooth-Modul, microSD, 2x MIPI CSI-2, Gigabit Ethernet und einen 40-poligen Erweiterungsheader. Ein Kühlkörper mit Lüfter und ein Netzadapter sind im Lieferumfang enthalten.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003eHauptmerkmale\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eBis zu 67 TOPS INT8 (Sparse) AI-Leistung auf Jetson Orin Nano 8GB; Ampere GPU und 6-Kern Arm CPU für hochdurchsatzfähige Inferenz.\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eKompakte Abmessungen: 100mm x 79mm x 21mm; enthält Kühlkörper mit Lüfter und Netzadapter.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eReiche I\/O für Erweiterungen: 4x USB 3.2 Gen2, 1x USB Typ‑C (UFP), DP 1.2 (+MST), 2x MIPI CSI‑2 (22‑Pin), 1x Gigabit Ethernet, 1x 40‑Pin Erweiterungsheader, 1x 12‑Pin Steuer-\/UART-Header, 1x CAN, 1x 4‑Pin Lüfter (5V PWM).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eSpeicher und drahtlos: 1x microSD-Slot; 2x M.2 Key M für SSD (PCIe Gen3); 1x M.2 Key E mit einem vorinstallierten Wi‑Fi\/Bluetooth-Kombimodul.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eHinweise\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eFirmware: Die Geräte werden mit älterer Werksfirmware geliefert, die NICHT mit JetPack 6.x kompatibel ist. Aktualisieren Sie auf die neueste Firmware, bevor Sie eine microSD-Karte verwenden, die mit einem JetPack 6.x-Image geflasht wurde. Laden Sie Software und Updates unter \u003ca href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/embedded\/jetpack\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003ediesem Link\u003c\/a\u003e herunter.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVerwandte Referenz: \u003ca href=\"https:\/\/www.seeedstudio.com\/reComputer-Super-J4012-p-6443.html\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003ereComputer Super J4012\u003c\/a\u003e verwendet ein Jetson Orin NX 16GB-Modul und liefert bis zu 157 TOPS im MAXN Super Modus.\u003c\/li\u003ehtml\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eKonfigurationsvergleich\u003c\/h3\u003e\n\u003ctable\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Jetson Orin Nano Entwicklerkit (original)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Jetson Orin Nano Super Entwicklerkit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Ampere-Architektur; 1.024 CUDA-Kerne; 32 Tensor-Kerne; 635 MHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Ampere-Architektur; 1.024 CUDA-Kerne; 32 Tensor-Kerne; 1.020 MHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKI-Leistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e40 INT8 TOPS (Sparse); 20 INT8 TOPS (Dense); 10 FP16 TFLOPs\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e67 TOPS (Sparse); 33 TOPS (Dense); 17 FP16 TFLOPs\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit CPU; 1,5 GHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit CPU; 1.\n7 GHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128‑bit LPDDR5; 68GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128‑bit LPDDR5; 102GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eModulleistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W | 15W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W | 15W | 25W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch3\u003eJetson Orin Nano System on Module\u003c\/h3\u003e\n\u003ctable\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKI-Leistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Orin Nano 8GB mit SD-Kartensteckplatz auf dem Modul – 67 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Ampere-Architektur mit 1.024 NVIDIA® CUDA®-Kernen und 32 Tensor-Kernen\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6‑Kern Arm® Cortex®‑A78AE v8.2 64‑bit CPU; 1,5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128‑bit LPDDR5; 102 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Encoder\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1080p30 unterstützt von 1–2 CPU-Kernen\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Dekoder\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x 4K60 (H.265) | 2x 4K30 (H.265) | 5x 1080p60 (H.265) | 11x 1080p30 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLeistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W–25W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch3\u003eTrägerplatine\u003c\/h3\u003e\n\u003ctable\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x microSD-Slot (UHS‑1 Karten bis zu SDR104-Modus)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNetzwerk\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x Gigabit Ethernet (10\/100\/1000M)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eM.2 Schlüssel M: 4x PCIe GEN3; 2x PCIe GEN3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eM.2 Schlüssel E\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x M.2 Schlüssel E (vorinstalliertes 1x Wi‑Fi\/Bluetooth-Kombimodul); PCIe (x1), USB 2.0, UART, I2S und I2C\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x Typ‑A USB 3.2 Gen2; 1x Typ‑C für UFP\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCSI-Kamera\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x MIPI CSI‑2 (22-Pin)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAnzeige\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x DP 1.2 (+MST) Anschluss\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVentilator\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x 4‑Pin Ventilatoranschluss (5V PWM)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCAN\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x CAN\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eErweiterung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x 40‑Pin Erweiterungsheader; 1x 12‑Pin Steuer- und UART-Header; RTC 2‑Pin (unterstützt CR1220, nicht enthalten)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eStromversorgung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e9V–19V DC\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAbmessungen (B x T x H)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e100mm x 79mm x 21mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eProduktgewicht\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e0.176 kg\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGarantie\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1 Jahr Garantie nur für Entwicklungszwecke\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch2\u003eWas ist enthalten\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ex1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e19V Netzadapter\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ex1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTyp B (US, JP, CA, PH) Netzkabel\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ex1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTyp I (CN) Netzkabel\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ex1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUPC-Etikett\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ex1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSchnellstart- und Supportanleitung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ex1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch3\u003eNicht enthaltene Artikel\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003emicroSD-Karte (64GB UHS‑1 oder größer empfohlen)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB-Tastatur und -Maus\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComputerdisplay\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB-Kabel\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNVMe SSD-Karte\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eAnwendungen\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eKI-Videoanalytik\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMaschinenvision\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eAutonomer Mobiler Roboter (AMR)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eGenerative KI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eDokumente\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/wiki\/reComputer-Jetson\/jetson-orin-datasheet-nano-developer-kit-3575392-r2.pdf\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eNVIDIA® Jetson Orin™ Nano Super Developer Kit\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/wiki\/Seeed_Jetson\/Seeed-NVIDIA_Jetson_Catalog_V1.4.pdf\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eSeeed NVIDIA Jetson Hardware Katalog\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/media-cdn.seeedstudio.com\/media\/wysiwyg\/certification\/EUDOC.png\"\u003e\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin Nano Dev Kit, The design integrates rich I\/O including USB, DP, M.2, microSD, MIPI CSI-2, Ethernet, and an expansion header.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/NVIDIA-Jetson-Orin-Nano-Dev-Kit-T8Ljb.png?v=1759841539\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/media-cdn.seeedstudio.com\/media\/wysiwyg\/certification\/UKDOC.png\"\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Seeed Studio","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47839072288992,"sku":"102110839","price":749.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/2-102110839-nvidia-jetson-orin-nano-developer-kit.jpg?v=1759840753"},{"product_id":"nvidia-jetson-agx-orin-64gb-developer-kit","title":"NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB Entwicklerkit – 275 TOPS Edge AI, 12-Kern-CPU, 64GB LPDDR5, 64GB eMMC, PCIe Gen4, 10GbE","description":"\u003ch2\u003eÜbersicht\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eDas NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB Entwicklerkit stellt einen bedeutenden Fortschritt für Robotik und Edge AI dar. Dieses Entwicklerkit bietet bis zu 275 TOPS AI-Leistung in einem kompakten Formfaktor mit einem konfigurierbaren Leistungsbereich von 15W–60W – und bietet mehr als das 8-fache der AI-Leistung des Jetson AGX Xavier für den Bau fortschrittlicher Roboter, autonomer Maschinen und Echtzeitanalysesysteme. Entwickler können große, komplexe Modelle für das Verständnis natürlicher Sprache, 3D-Wahrnehmung und Multi-Sensor-Fusion auf derselben Plattform bereitstellen.\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eWichtige Funktionen\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eEdge AI-Leistung: bis zu 275 TOPS; mehr als das 8-fache der Leistung des Jetson AGX Xavier; konfigurierbare Leistung von 15W–60W.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOnboard-Speicher und -Speicher: 64GB eMMC mit 64GB DRAM und 204 GB\/s Speicherbandbreite.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHochgeschwindigkeits-I\/O für Multi-Sensor-Workloads: 22 Lanes PCIe Gen4, 1× 10GbE, DisplayPort, 16 Lanes MIPI CSI‑2, USB 3.2 und ein 40-poliger Header.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eJetPack 6.0 Unterstützung: basierend auf Linux 36.2 Bereitstellung des Linux-Kernels 5.15, UEFI-basiertem Bootloader, Ubuntu 22.04 Root-Dateisystem, NVIDIA-Treiber, erforderliche Firmware, Toolchain und mehr.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHinweis: Das Jetson AGX Orin Developer Kit wurde mit 64 GB Speicher aufgerüstet. Die Leistung ist die gleiche wie bei der ursprünglichen 32-GB-Version, mit Ausnahme der Speicherkapazität.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eJetson AGX Orin Modul (System on Module)\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKI-Leistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson AGX Orin 64GB – 275 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Ampere-Architektur mit 2048 NVIDIA CUDA-Kernen und 64 Tensor-Kernen\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit CPU; 3MB L2 + 6MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDL-Beschleuniger\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2× NVDLA v2.0\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVision-Beschleuniger\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePVA v2.0\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e64GB 256-Bit LPDDR5, 204.8GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e64GB eMMC 5.1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Encoding (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2× 4K60 | 4× 4K30 | 8× 1080p60 | 16× 1080p30\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Decoding (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1× 8K30 | 3× 4K60 | 6× 4K30 | 12× 1080p60 | 24× 1080p30\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eModul-Leistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e15W–60W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003eTrägerplatine\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1× M.2 Key M (4× PCIe Gen4); SSD-Modul nicht enthalten\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNetzwerk – Ethernet\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1× RJ45, bis zu 10GbE\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNetzwerk – M.2 Key E\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1× PCIe Gen4, USB 2.0, UART, I2S (Drahtlosmodul enthalten)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2× USB 3.2 Gen2 Typ‑C; 2× USB 3.2 Gen2 Typ‑A; 2× USB 3.2 Gen1 Typ‑A; USB 2.0 Micro‑B\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKamera\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16‑poliger MIPI CSI‑2 Anschluss\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAnzeige\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDisplayPort 1.4a (+MST)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVentilator\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1× 4-poliger Lüfteranschluss\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003ePCIe Slot\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16× PCIe Slot, der 8× PCIe Gen4 unterstützt\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRTC\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2-poliger RTC-Batterie-Backup-Anschluss\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003emicroSD\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUHS‑I Karten bis zu SDR104 Modus\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eWeitere I\/O\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e40-poliger Anschluss (I2C, GPIO, SPI, CAN, I2S, UART, DMIC); 12-poliger Automatisierungsanschluss; 10-poliger Audio-Panel-Anschluss; 10-poliger JTAG-Anschluss; DC-Stromanschluss; Power-, Force Recovery- und Reset-Tasten\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEingangsstrom\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12–36V\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAbmessungen\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e110mm × 110mm × 71.65 mm (Höhe einschließlich Füße, Trägerplatine, Modul und thermische Lösung)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eWas ist enthalten\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/collections\/nvidia-jetson\" title=\"NVIDIA Jetson\"\u003eNVIDIA Jetson\u003c\/a\u003e AGX Orin Entwicklerkit ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNetzadapter AC Power Brick 90W ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB‑C Kabel ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTyp B (US, CA, JP) Netzkabel ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTyp I (CN) Netzkabel ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTyp B (TW) Netzkabel ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUPC-Etikett ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eKurzanleitung und Support-Leitfaden ×1\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eAnwendungen\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eAnwendungsbereiche\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eKI-Videoanalytik\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMaschinenvision\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAutonomer mobiler Roboter (AMR)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eGenerative KI\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003eIn der Lage, Generative KI an den Edge zu bringen\u003c\/h3\u003e\u003cp\u003eErstellen Sie KI-Agenten, die Live- oder archivierte Videos und Bilder mithilfe von Vision-Sprachmodellen (e.g., LLaVA) verarbeiten, um Zusammenfassungen zu erstellen, zu suchen und Erkenntnisse über natürliche Sprache zu extrahieren.\u003c\/p\u003e\u003ch3\u003eErstellen Sie mehrsträngige KI-Videoanalysen\u003c\/h3\u003e\u003cp\u003eJetson Orin-Plattformen integrieren den NVIDIA Multi-Standard Video Decoder, um die Video-Dekodierung für SD-, HD- und UltraHD (8K\/4K)-Inhalte in mehrsträngigen Analyse-Pipelines zu beschleunigen.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eSchnelle Bereitstellungsressourcen sind über Community-Beispiele verfügbar, um generative KI (e.g., Ollama, Llama3) und Computer Vision (e.g., YOLOv8) mit einer Ein-Kommando-Einrichtung auszuführen.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ciframe height=\"543\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/AdpT0kwcPHo\" width=\"966\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eDokumente\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/wiki\/JetsonOrin\/Jetson_AGX_Orin_DevKit_Carrier_Board_Specification_SP-10900-001_v1.0.pdf\" target=\"_blank\"\u003eNVIDIA Jetson AGX Orin Spezifikation\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/wiki\/JetsonOrin\/00_top_lvl_p3737_01142022.stp.zip\" target=\"_blank\"\u003eNVIDIA Jetson AXG Orin 3D-Datei\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eECCN\/HTS\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8517180050\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8517180050\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEUHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8471707000\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCOO\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eCHINA\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Orin Developer Kit, Unusual situation occurred in aisle 324 with shelf collapse and box blocking at 3.30 PM\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Orin-Developer-Kit-INxaA.webp?v=1759847194\"\u003e\u003cp\u003eDas Konto ist besorgt über ein ungewöhnliches Vorkommen in Gang 324, wo ein Regal um 15:30 Uhr zusammengebrochen ist.\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Orin Developer Kit, DeepStream detects cars in real-time on Jetson AGX Orin, displaying confidence scores, FPS, performance metrics, and system logs in the terminal.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Orin-Developer-Kit-Ob29z.webp?v=1759847219\"\u003e\u003cp\u003eDeepStream-Anwendung erkennt Autos mit Vertrauenswerten. Das Terminal zeigt Leistungskennzahlen, FPS und Systemprotokolle an. Jetson AGX Orin Entwicklerkit verarbeitet den Video-Stream in Echtzeit.\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Orin Developer Kit with AI tools and applications.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Orin-Developer-Kit-V8M3U.webp?v=1759847239\"\u003e\u003cp\u003eJetson AGX Orin Entwicklerkit mit KI-Tools und Anwendungen.\u003c\/p\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/media-cdn.seeedstudio.com\/media\/wysiwyg\/certification\/EUDOC.png\"\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Orin Developer Kit, Documents detailing NVIDIA Jetson AGX Orin specification and ECCN\/HTS codes for international trade compliance.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Orin-Developer-Kit-fROPn.png?v=1759847258\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/media-cdn.seeedstudio.com\/media\/wysiwyg\/certification\/UKCA.png\"\u003e","brand":"Seeed Studio","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47839159582944,"sku":"102110842","price":5399.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/102110842.png?v=1759846557"},{"product_id":"raspberry-pi-compute-module-5-development-kit-us","title":"Raspberry Pi Compute Module 5 Entwicklungskit (US) — Kabelloses CM5 4GB\/32GB eMMC, IO-Board, Gehäuse, Kühler, 27W USB-C","description":"\u003ch2\u003eÜbersicht\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eDas Raspberry Pi Compute Module 5 Entwicklungskit (USA) bietet eine ideale Umgebung für die Prototypenerstellung von Embedded-Lösungen. Das Kit kombiniert ein Raspberry Pi Compute Module 5 Wireless, 4GB RAM, 32GB eMMC (CM5104032) mit der Raspberry Pi Compute Module 5 IO-Platine (bereits im IO-Gehäuse montiert) und enthält alle wesentlichen Zubehörteile, um das Produktdesign zu beschleunigen.\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eHauptmerkmale\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eEnthält Raspberry Pi Compute Module 5 Wireless (CM5104032) mit 4GB RAM und 32GB eMMC\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRaspberry Pi Compute Module 5 IO-Board, vorinstalliert im speziellen IO-Gehäuse\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRaspberry Pi Kühler für das thermische Management\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRaspberry Pi Antennen-Kit für drahtlose Konnektivität\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRaspberry Pi 27W USB-C PD Netzteil (US)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eZwei Raspberry Pi HDMI-zu-HDMI-Kabel\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEin Raspberry Pi USB-A-zu-USB-C-Kabel\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eWas ist enthalten\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e1x Raspberry Pi Compute Module 5 Wireless, 4GB RAM, 32GB eMMC (CM5104032)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1x Raspberry Pi Compute Module 5 IO-Board (vorinstalliert im IO-Gehäuse)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1x Raspberry Pi IO-Gehäuse für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1x Raspberry Pi Kühler für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1x Raspberry Pi Antennen-Kit\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1x Raspberry Pi 27W USB-C PD Netzteil (US)\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e2× Raspberry Pi HDMI auf HDMI Kabel\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e1x Raspberry Pi USB-A auf USB-C Kabel\u003c\/li\u003e  \n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eBitte beziehen Sie sich auf die einzelnen Produktbeschreibungen für detaillierte Spezifikationen:\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/cm5-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Compute Module 5 Wireless, 4GB RAM, 32GB eMMC (CM5104032)\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/cm5io-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Compute Module 5 IO Board\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/io-case-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi IO Gehäuse für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/cooler-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Kühler für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/antenna-kit-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Antennen-Kit\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/power-supply\/27w-usb-c-power-supply-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi 27W USB Typ-C PD Netzteil\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eDokumente\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.raspberrypi.com\/news\/compute-module-5-on-sale-now\/\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Compute Module 5 Entwicklungskit-Ankündigung\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/dev-kit-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Compute Module 5 Entwicklungskit Produktbeschreibung\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.raspberrypi.com\/documentation\/computers\/compute-module.html\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi 5 Compute Module 5 Dokumentation\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eECCN\/HTS\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8471504090\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8473309100\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUPC\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eEUHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8471707000\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCOO\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eVEREINIGTES KÖNIGREICH\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\u003cimg alt=\"Raspberry Pi Compute Module 5 Dev Kit, Raspberry Pi Compute Module 5 Wireless development kit with various accessories and documentation.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Raspberry-Pi-Compute-Module-5-Dev-Kit-jzpa9.webp?v=1760276988\"\u003e","brand":"Seeed Studio","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47867817591008,"sku":"110061661","price":195.0,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/1-110061661.jpg?v=1760275373"},{"product_id":"raspberry-pi-compute-module-5-development-kit-eu","title":"Raspberry Pi Compute Module 5 Entwicklungsset (EU) – CM5 Wireless 4GB\/32GB, IO-Board, Gehäuse, Antenne, 27W USB‑C PD","description":"\u003ch2\u003eÜbersicht\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eDas Raspberry Pi Compute Module 5 Entwicklungskit (EU) bietet eine ideale Umgebung für die Prototypenerstellung von Embedded-Lösungen. Dieses umfassende Kit enthält ein Compute Module 5 Wireless (4GB RAM, 32GB eMMC, CM5104032) und die Compute Module 5 IO-Platine, zusammen mit wichtigen Zubehörteilen, um den Produktdesignprozess zu beschleunigen. Diese EU-Version wird mit dem Raspberry Pi 27W USB‑C PD-Netzteil (EU) geliefert.\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eHauptmerkmale\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eEnthält Raspberry Pi Compute Module 5 Wireless, 4GB RAM, 32GB eMMC (CM5104032)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCompute Module 5 IO Board (vorinstalliert im IO-Gehäuse)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRaspberry Pi IO-Gehäuse für CM5, Kühler und Antennen-Kit\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRaspberry Pi 27W USB‑C PD-Netzteil (EU)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRaspberry Pi HDMI-zu-HDMI-Kabel (2×) und USB‑A-zu-USB‑C-Kabel (1×)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eWas ist enthalten\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e1× Raspberry Pi Compute Module 5 Wireless, 4GB RAM, 32GB eMMC (CM5104032)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1× Raspberry Pi Compute Module 5 IO Board (vorinstalliert im IO-Gehäuse)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1× Raspberry Pi IO-Gehäuse für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1× Raspberry Pi Kühler für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1× Raspberry Pi Antennen-Kit\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1× Raspberry Pi 27W USB‑C PD-Netzteil (EU)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2× Raspberry Pi HDMI-zu-HDMI-Kabel\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1× Raspberry Pi USB‑A-zu-USB‑C-Kabel\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eTechnische Daten\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCompute-Modul\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi Compute-Modul 5 Wireless (CM5104032)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4GB RAM\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eOn-Board-Speicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e32GB eMMC\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eIO-Board\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi Compute-Modul 5 IO-Board (vorinstalliert im IO-Gehäuse)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGehäuse\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi IO-Gehäuse für Compute-Modul 5\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKühlung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi Kühler für Compute-Modul 5\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAntenne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi Antennen-Kit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNetzteil\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 27W USB Typ-C PD Netzteil (EU)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideokabel\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2× Raspberry Pi HDMI zu HDMI Kabel\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDaten-\/Stromkabel\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1× Raspberry Pi USB-A zu USB-C Kabel\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eDokumente\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.raspberrypi.com\/news\/compute-module-5-on-sale-now\/\" target=\"_blank\"\u003eAnkündigung des Raspberry Pi Compute Module 5 Development Kit\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/dev-kit-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eProduktübersicht des Raspberry Pi Compute Module 5 Development Kit\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.raspberrypi.com\/documentation\/computers\/compute-module.html\" target=\"_blank\"\u003eDokumentation des Raspberry Pi 5 Compute Module 5\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSpezifikationsreferenzen\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/cm5-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Compute Module 5 Wireless, 4GB RAM, 32GB eMMC (CM5104032)\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/cm5io-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Compute Module 5 IO Board\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/io-case-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi IO Gehäuse für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/cooler-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Kühler für Raspberry Pi Compute Module 5\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/cm5\/antenna-kit-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi Antennen-Kit\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/datasheets.raspberrypi.com\/power-supply\/27w-usb-c-power-supply-product-brief.pdf\" target=\"_blank\"\u003eRaspberry Pi 27W USB Typ‑C PD Netzteil\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eECCN\/HTS\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8471504090\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8473309100\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eEUHSCODE\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8471707000\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUrsprungsland\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eVEREINIGTES KÖNIGREICH\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eDetails\u003c\/h2\u003e","brand":"Seeed Studio","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47869425975520,"sku":"110061662","price":175.0,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/1_23.jpg?v=1760316037"},{"product_id":"d-robotics-rdk-s100-s100p-developer-kit","title":"D-Robotics RDK S100\/S100P Entwicklerkit für verkörperte Roboter, 80\/128 TOPS BPU, LPDDR5, M.2","description":"\u003ch2\u003eÜbersicht\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eD-Robotics RDK S100\/S100P Entwicklerkit ist ein integriertes Rechen- und Steuerungs-Roboterentwicklungskit, das für verkörperte intelligente Roboter entwickelt wurde. Es verwendet eine vom Menschen inspirierte Dual-Gehirn-Architektur, die eine Hochleistungs-CPU, eine Brain Processing Unit (BPU) mit 80 TOPS \/ 128 TOPS (neue Nash-Architektur) und eine Echtzeit-MCU kombiniert, um die KI-Wahrnehmung\/Entscheidungsfindung mit einer latenzarmen Bewegungssteuerung auszugleichen.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEs integriert drei Kerneinheiten: eine CPU (6x Cortex-A78AE, 100K DMIPS), eine BPU (Brain Processing Unit) (neue Nash-Architektur, 80 TOPS\/128 TOPS) und eine MCU (4x Cortex-R52, 6K+ DMIPS). Die CPU übernimmt die Echtzeitplanung und latenzarme Aufgaben; die BPU ist für CNN\/Transformer optimiert und unterstützt 160+ ONNX-Operatoren, um die Energieeffizienz der KI-Inferenz zu verbessern; die MCU ermöglicht eine hochfrequente Gelenksteuerung und bildet eine „Gehirn-Kleinhirn“-Kooperationsarchitektur, die Intelligenz und Echtzeitleistung ausbalanciert.\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eHauptmerkmale\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDrei-Chip-heterogene Zusammenarbeit:\u003c\/strong\u003e CPU + BPU (Brain Processing Unit) + MCU „super heterogene hocheffiziente Zusammenarbeit“.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eZusammenarbeit von großen und kleinen Modellen:\u003c\/strong\u003e Vision-\/Punktwolken-Erkennung, großes Sprachmodell, visuelles Sprachmodell, Bewegungssteuerungsmodell und Wahrnehmungs-Entscheidungs-Kontroll-Workflow.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEnd-to-End-Millisekunden-Reaktions-Closed-Loop:\u003c\/strong\u003e visuelle Daten-Semantikerkennung (LLM\/VLM) und Zustandsanalyse über BPU + CPU; Bewegungssteuerungsmodell-Inferenz über BPU; Hochfrequenz-gemeinsame Closed-Loop-Ausführung über MCU.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eFrei erweiterbare Schnittstellen:\u003c\/strong\u003e 40-Pin-Klassikschnittstelle, Kamera-Erweiterungsschnittstelle, duale M.2 Key-Schnittstellen, Type-C-Schnellverbindung und integrierter 64GB eMMC.\u003c\/li\u003e\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOpen-Source-Ökosystem:\u003c\/strong\u003e 200+ Open-Source-Algorithmen und Anwendungsbeispiele; unterstützt hardwarebeschleunigtes ROS2-Feature-Paket; offiziell an beliebte KI-Modelle angepasst.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eM.2 SSD-Erweiterungsunterstützung:\u003c\/strong\u003e Onboard 64GB eMMC ist vorhanden; SSD kann über die Onboard-M.2-Schnittstelle für Bereitstellungen mit höherer Kapazität installiert werden (e.g. , große Sprachmodelle \/ multimodale Modelle).\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSpezifikationen\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eSerie\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRDK S100 \/ RDK S100P\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eCPU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6-Kern ARM Cortex-A78AE (100K DMIPS)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eBPU (Brain Processing Unit)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNeue BPU Nash-Architektur: 80 TOPS (S100) \/ 128 TOPS (S100P)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eMCU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4-Kern ARM Cortex-R52 (6K+ DMIPS)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eSpeicher\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12\/24GB LPDDR5, 96-bit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eOnboard-Speicher\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e64GB eMMC\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eUSB\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x USB 3.0 Anschlüsse\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eEthernet\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDual Gigabit Ethernet\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eErweiterung\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e40-Pin-Schnittstelle; dual M.2 Schlüssel-Erweiterungsschnittstellen; unterstützt JTAG-Debugging, Kameraerweiterung und MCU-Schnittstellen\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eRDK-Serie Entwicklungsboard-Vergleich (wie bereitgestellt)\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eArtikel\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eRDK S100P\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eRDK S100\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eRDK X5\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eRDK X3\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRechenleistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e128 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e80 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6x ARM Cortex-A78AE@2.0GHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6x ARM Cortex-A78AE@1.5GHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8x ARM Cortex-A55@1.5GHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x ARM Cortex-A55@1.5GHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eBPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x BPU Nash (Nash@128 TOPS)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x BPU Nash (Nash@80 TOPS)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x Bayes-e@10 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x bernoulli2@5 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMCU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x ARM Cortex-R52+ (1x DCLS, 1x Split-Lock)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x ARM Cortex-R52+ (1x DCLS, 1x Split-Lock)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\u003ctd\u003eARM Mali-G78AE@100GFLOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eARM Mali-G78AE@100GFLOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e32GFLOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRAM\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e24GB LPDDR5, 96-BIT\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12GB LPDDR5, 96-BIT\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4GB\/8GB optional\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2GB\/4GB optional\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e64GB eMMC, bietet ein M.2 Key M NVMe Festplattenschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e64GB eMMC, bietet eine M.2 Key M NVMe Festplattenschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eExterne TF-Karte\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eExterne TF-Karte\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVerbindungsschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x USB 3.0 Typ-A; 1x USB 2.0 Typ-C; 1x 1G adaptive Schnittstelle; 1x 40-Pin GPIO; 1x MCU Schnittstellenerweiterung; 1x 12-Pin Motherboard-Autosteuerungsschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x USB 3.0 Typ-A; 1x USB 2.0 Typ-C; 1x 1G adaptive Schnittstelle; 1x 40-Pin GPIO; 1x MCU Schnittstellenerweiterung; 1x 12-Pin Motherboard-Autosteuerungsschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x USB 3.0 Typ-A; 1x USB 2.0 Typ-C; 1x 40-Pin GPIO\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x USB 3.0 Typ-A; 1x USB 2.0 Typ-C; 1x 40-Pin GPIO\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDisplay\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x HDMI Typ-A, maximale Unterstützung 2560x1440@60Hz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x HDMI Typ-A, maximale Unterstützung 2560x1440@60Hz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x HDMI maximale Unterstützung 1080p60\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x HDMI maximale Unterstützung 1080p60\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKamera\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x Kamera-Erweiterungsplatinen-Schnittstelle, bietet 3x 4-Lane MIPI CSI-2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x Kamera-Erweiterungsplatinen-Schnittstelle, bietet 3x 4-Lane MIPI CSI-2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x 4-Lane MIPI CSI\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x 2-Lane MIPI CSI\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAudio\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x I2S\/PCM\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x I2S\/PCM\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x 3,5mm Kopfhörerbuchse, unterstützt Ausgabe und Eingabe\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eNetzwerk\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x RJ45, unterstützt 1000M Ethernet\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x RJ45, unterstützt 1000M Ethernet\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x RJ45 Gigabit Ethernet, unterstützt PoE-Stromversorgung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x RJ45 Gigabit Ethernet\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDrahtlos\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eThe M.2 Key E-Schnittstelle ermöglicht die Verbindung zu Wi-Fi 6 und BT\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDie M.2 Key E-Schnittstelle ermöglicht die Verbindung zu Wi-Fi 6 und BT\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x Dual-Band WiFi und Bluetooth 5.4\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x Dual-Band WiFi und Bluetooth 4.2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eStromversorgung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUnterstützt 12-20V DC, Max. 150W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUnterstützt 12-20V DC, Max. 150W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5V\/5A\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5V\/3A\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGröße\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e120x121x51mm (mit Acrylgehäuse)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e85*85*20mm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e85*56*20mm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e85*56*20mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eKamera \/ Modul Hinweise (wie bereitgestellt)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eHD USB-Kamera:\u003c\/strong\u003e kein Treiber erforderlich; 2MP Auflösung; 120FPS hohe Bildrate; vorgesehen für die Entwicklung von Hochleistungs-Visualisierungsanwendungen auf der RDK S100\/S100P Plattform.\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMIPI HD-Kamera:\u003c\/strong\u003e verwendet Sony IMX219 Lösung; 77° Sichtfeld.Kann nicht alleine verwendet werden und muss mit der RDK S100\/S100P Kamera-Erweiterungsplatine gepaart werden.\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eRDK GS130W Stereo-Tiefenkamera:\u003c\/strong\u003e MIPI-Schnittstelle; zwei SC132GS Global Shutter Sensoren; unterstützt binokulare synchronisierte Belichtung und externe Auslösung. Kann nicht unabhängig verwendet werden und erfordert die RDK S100\/S100P Kamera-Erweiterungsplatine.\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAI Large Model Voice Module (optionales Zubehör gezeigt):\u003c\/strong\u003e integriert ein Mikrofon und einen Resonanzlautsprecher; unterstützt Fernfeld-Spracherkennung, Echounterdrückung und Umgebungsgeräuschreduzierung.\u003c\/li\u003e \n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eTutorials \u0026amp; Ressourcen\u003c\/h2\u003e \u003cp\u003e\u003cstrong\u003eTutorial-Link:\u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"https:\/\/www.yahboom.net\/study\/RDK_S100\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\"\u003ehttps:\/\/www.yahboom.net\/study\/RDK_S100\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eDie bereitgestellten Materialien umfassen (Beispiele gezeigt): Grundeinstellungen, TogetherROS.Bot Vision-Anwendungen, YOLO26 Fortgeschrittenen-Tutorial, OpenClaw Fortgeschrittenen-Entwicklungsmaterialien und einen ROS2 Grundkurs (auch mit englischen Untertiteln gezeigt). Materialien werden als kontinuierlich aktualisiert angezeigt (vermerkt als aktualisiert im März 2026) und beinhalten ein kostenloses Systemabbild für die YOLO26-Entwicklungsumgebung.\u003c\/p\u003e \u003cp\u003eFür Produktauswahlberatung oder After-Sales-Support kontaktieren Sie \u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\"\u003ehttps:\/\/rcdrone.top\/\u003c\/a\u003e oder senden Sie eine E-Mail an \u003ca href=\"mailto:support@rcdrone.top\"\u003e support@rcdrone.top\u003c\/a\u003e. \u003c\/p\u003e\u003cp style=\"text-align:center;\"\u003e\u003ciframe height=\"420\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/hZfEfOfZ5QA\" title=\"RDK S100 S100P Developer Board Kit with 12G\/24GB RAM(80TOPS\/128TOPS) for embodied intelligent robots\" width=\"600\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P developer kit for embodied robots with 80\/128 TOPS BPU and dual-brain architecture\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS.jpg?v=1782295224\"\u003e\u003cp\u003eRDK S100\/S100P bringt CPU + BPU + Echtzeit-MCU-Zusammenarbeit zur verkörperten Roboterwahrnehmung, Planung und Steuerung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"OpenClaw tutorials and system images for RDK S100\/S100P, including online and offline AI large model courses\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_ef2be493-92d7-49ce-8d0b-7de9323c4636.jpg?v=1782295232\"\u003e\u003cp\u003eStarten Sie schneller mit kuratierten Bereitstellungstutorials, einsatzbereiten Systemabbildern und kontinuierlich aktualisierten Lernmaterialien.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Certificate of authorization, product introduction, and RDK series development board comparison table\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_4e5f3d8b-14d4-4d30-ae6f-feced9c3f7ce.jpg?v=1782295239\"\u003e\u003cp\u003eOffizielle Autorisierung und ein schneller Vergleichsdiagramm helfen Ihnen, die richtige RDK-Serienplatine für Ihr Projekt auszuwählen.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"RDK S100\/S100P board underside highlighting onboard M.2 slot for SSD expansion beyond 64GB eMMC\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_02af0a05-dcd0-43b9-bf87-5f554de05853.jpg?v=1782295246\"\u003e\u003cp\u003eErweitern Sie den Speicher für große Sprach- oder multimodale Modelle, indem Sie eine SSD über die integrierte M.2-Schnittstelle hinzufügen.\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"RDK S100\/S100P connected to USB camera and MIPI HD camera module for vision development\" loading=\"lazy\" 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src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_9923601c-d19a-484e-8cf6-101097ff7df6.jpg?v=1782295276\"\u003e\u003cp\u003eFügen Sie Tiefenwahrnehmung mit einer binokularen Stereo-Kamera hinzu, die für synchronisierte Belichtung und externe Auslösung ausgelegt ist.\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Matte gray aluminum alloy enclosure for RDK S100\/S100P with camera mount, antenna hole, and ventilation\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_42a962af-2d49-480b-8814-4c71e826f2b9.jpg?v=1782295291\"\u003e\u003cp\u003eEin robustes Aluminiumlegierungsgehäuse verbessert den Schutz und die Wärmeableitung, während die Anschlüsse zugänglich bleiben.\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"AI large model voice module with microphone board and speaker connected to the RDK S100\/S100P developer kit\" loading=\"lazy\" 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KI-Inferenz von der Echtzeit-Bewegungssteuerung für eine geschlossene Regelung auf Millisekundenebene.\u003c\/p\u003e\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Mainstream development board comparison plus RDK S100\/S100P interface overview with 40-pin header, M.2, USB, and Ethernet\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_55e3f31d-3769-4093-91de-9461fca137ac.jpg?v=1782295355\"\u003e\u003cp\u003eSchnell erweitern mit 40-Pin GPIO, dualen M.2 Key-Schnittstellen, Kameraerweiterung, USB 3.0 und dualem Gigabit Ethernet.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P developer kit promo graphic with all-in-one development and application deployment features\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_c47bbd2b-0ed9-40ef-8597-193b22e9e351.jpg?v=1782295362\"\u003e\u003cp\u003eDas RDK S100\/S100P Entwicklerkit ist für eine All-in-One-Entwicklung mit offizieller Unterstützung, Hardwarebeschleunigung und schnellen Anwendungsbereitstellungsressourcen positioniert.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P developer kit board layout with labeled interfaces, dimensions, and spec table\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_298ee8c4-18d1-45ae-81af-ec2d8992bd91.jpg?v=1782295369\"\u003e\u003cp\u003eDas D-Robotics RDK S100\/S100P Entwicklerkit enthält ein beschriftetes Schnittstellenlayout und Größenparameter, um bei der Planung der Verkabelung und Gehäuseanpassung zu helfen.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P expansion boards with labeled ports, including camera connectors and MCU I\/O terminals.\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_3474557e-89f7-4b31-87da-eaa2c5e30a48.jpg?v=1782295377\"\u003e\u003cp\u003eDie RDK S100\/S100P Kamera- und MCU-Port-Erweiterungsboards bieten dedizierte Kamerasteckverbinder sowie CAN- und I\/O-Terminalzugang für Prototyping.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P developer kit board with cooling fan, multiple I\/O ports, and related accessories\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_575513ac-bd3f-4304-8f21-9f0c80337c1b.jpg?v=1782295385\"\u003e\u003cp\u003eDas RDK S100\/S100P Entwicklerkit bietet eine kompakte Hauptplatine mit einem Kühlventilator, mehreren Peripherieanschlüssen und optionalen Zubehörmodulen zur Erweiterung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"RDK S100\/S100P robot accessories set with interface boards, sensor modules, and compact peripheral devices\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_337b5920-34fa-44f2-9e0e-0a5661bfbae6.jpg?v=1782295392\"\u003e\u003cp\u003eRDK S100\/S100P-kompatible Zubehörteile umfassen Schnittstellenboards und Zusatzmodule, um den Bau eines Roboters zu erweitern und anzupassen.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Orange banner button reading “More robot accessories for RDK S100\/S100 P, View More”\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS.webp?v=1782295398\"\u003e\u003cp\u003eMehr Roboterzubehör ist für das RDK S100\/S100P Entwicklerkit erhältlich, um Ihr Setup zu erweitern.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P developer board with heatsink fan, USB ports, HDMI, and Ethernet connectors\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_2dc63c72-7775-4998-a3eb-acd9e862bbad.jpg?v=1782295405\"\u003e\u003cp\u003eDas RDK S100\/S100P Entwicklerkit verwendet einen großen aktiven Kühlkörper und ein zugängliches Port-Layout für schnelles Bench Bring-up und Verkabelung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Shipping list for D-Robotics RDK S100\/S100P developer kit with cover, power adapter, USB-C cable, HDMI, Wi‑Fi card and camera options\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_7c249814-bff3-48c1-b38d-cbe259397645.jpg?v=1782295412\"\u003e\u003cp\u003eRDK S100\/S100P Kit-Optionen umfassen die Kernplatine plus eine Schutzabdeckung oder eine Aluminiumlegierungsbox, Netzadapter, USB‑C-Kabel und Add-ons wie HDMI, Wi‑Fi-Karte\/Antennen und USB- oder MIPI-Kameras.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P developer kit bundles with case, 220V adapter, USB-C\/HDMI cables, and expansion options\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_13164de1-f0c5-4c4e-80c1-8ecb5420e8f1.jpg?v=1782295419\"\u003e\u003cp\u003eD-Robotics RDK S100\/S100P Kit-Optionen umfassen ein Gehäuse, 220V Netzadapter, USB‑C- und HDMI-Kabel, eine drahtlose Netzwerkkarte, sowie Add-ons wie eine Stereo-Kamera, MCU-Schnittstellenplatine oder 256GB SSD.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"D-Robotics RDK S100\/S100P developer kit contents list with board, case, power adapter, SSD, camera and cables\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/D-Robotics-RDK-S100-S100P-Developer-Kit-80TOPS128TOPS_64a6c19e-7b34-421c-8a33-5ab6d57a3131.jpg?v=1782295426\"\u003e\u003cp\u003eDas RDK S100\/S100P Kit bündelt die Hauptplatine mit einem Aluminiumgehäuse, 220V Netzadapter, Type‑C- und HDMI-Kabeln, einer 256GB SSD, einer Wi‑Fi-Karte mit Antenne und einer USB-Kamera.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"S100 \/ Entwickler-Kit","offer_id":53135670444256,"sku":"3000101296-1","price":963.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"S100 \/ 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Es bietet bis zu \u003cstrong\u003e2070 FP4 TFLOPS\u003c\/strong\u003e an KI-Rechenleistung und wird als \u003cstrong\u003e7,5x\u003c\/strong\u003e leistungsstärker als die vorherige Generation Jetson AGX Orin spezifiziert, mit \u003cstrong\u003e3,5x\u003c\/strong\u003e höherer Energieeffizienz. Das Kit ist mit \u003cstrong\u003e128GB LPDDR5x\u003c\/strong\u003e Speicher (256-Bit) mit \u003cstrong\u003e273GB\/s\u003c\/strong\u003e Bandbreite ausgestattet, um große Transformer-Inferenzen, hochkonkurrierende Video-Codierung\/Dekodierung und Multi-Sensor-Datenfusion zu unterstützen.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eBlackwell \u003cstrong\u003eMulti-Instance-GPU (MIG)\u003c\/strong\u003e wird unterstützt, sodass eine einzelne GPU in mehrere isolierte Instanzen für gleichzeitige Arbeitslasten wie Umgebungsbewusstsein, Sprachinteraktion und Aktionsplanung partitioniert werden kann.Die Plattform integriert sich in das CUDA-Ökosystem und unterstützt NVIDIA-Software-Stacks, einschließlich \u003cstrong\u003eIsaac\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong\u003eIsaac GR00T\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong\u003eMetropolis\u003c\/strong\u003e, und \u003cstrong\u003eHoloscan\u003c\/strong\u003e. \u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eHauptmerkmale\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eKI-Leistung:\u003c\/strong\u003e bis zu 2070 FP4 TFLOPS\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGPU-Architektur:\u003c\/strong\u003e NVIDIA Blackwell\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eCPU:\u003c\/strong\u003e 14-Kern Arm Neoverse V3AE\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eSpeicher:\u003c\/strong\u003e 128GB LPDDR5x, 256-Bit; Speicherbandbreite 273GB\/s\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eStromverbrauch:\u003c\/strong\u003e 40–130W (130W auch für 2070 FP4 TFLOPS Betrieb angegeben)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eSpeicher (vermerkt):\u003c\/strong\u003e 1TB NVMe SSD; SSD-Gehäuse wird für das Schreiben eines Systemabbilds bereitgestellt\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDrahtlos (an Bord):\u003c\/strong\u003e Wi‑Fi (2.4GHz\/5GHz\/6GHz) bis zu 2402Mbps; Bluetooth 5.3; vor dem Versand im Gerät installiert\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eSystemabbild (vermerkt):\u003c\/strong\u003e SSD wird mit einem vorinstallierten Systemabbild geliefert; das Systemabbild erwähnt KI-Visionsfunktionen, ROS-Fälle, Offline-Großmodellfälle und OpenClaw-Kursinhalte\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSpezifikationen\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eProdukt\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson AGX Thor Entwicklerkit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Jetson T5000 mit Blackwell GPU\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKI-Rechenleistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eBis zu 2070 FP4 TFLOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e14 Kerne (Arm Neoverse V3AE)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e128GB LPDDR5x, 256-Bit\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicherbandbreite\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e273GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eStromverbrauch\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e40–130W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKühlung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eKühlkörper und Lüfter (Lüfter und Kühler)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher (vermerkt)\u003c\/td\u003e\u003ctd\u003e1TB NVMe SSD\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDrahtlos\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eWi‑Fi 2.4GHz\/5GHz\/6GHz bis zu 2402Mbps; BT 5.3; Wi‑Fi 6E Modul notiert\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eExterne I\/O (notiert)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x USB‑A; 2x USB‑C; RJ45-Anschluss (5GbE); DP-Anschluss; HDMI 2.1-Anschluss; QSFP28-Anschluss\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eTasten\/Indikatoren\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eEin-\/Ausschalter; Blinktaste; Reset-Taste; Betriebsanzeige\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eInterne Header \/ Schnittstellen (notiert)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAudio (10Pin); Automatisierungsschnittstelle (12Pin); CAN-Bus (2x13Pin); USB Type‑C Debugging-Schnittstelle; JTAG (10Pin); RTC (2Pin)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGehäuseabmessungen\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e243 x 112,40 x 56,88 mm (Einheiten: mm); auch notierte Länge 240.86 mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e3D-Modell\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e3D-Modell-Datei wird bereitgestellt\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eLeistungsdaten (wie angegeben)\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eVergleichsnotizen zur generativen Argumentation\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eIm Vergleich zu Jetson AGX Orin bietet Jetson AGX Thor bis zu \u003cstrong\u003e5x\u003c\/strong\u003e schnellere generative Argumentation. \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMit \u003cstrong\u003eFP4\u003c\/strong\u003e und  \u003cstrong\u003espekulativem Decoding\u003c\/strong\u003e, wird Entwicklern eine zusätzliche \u003cstrong\u003e2x\u003c\/strong\u003e Leistungsbeschleunigung auf Jetson AGX Thor zugesprochen. \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEchtzeit-Multimodale KI-Beispielnotizen: Bei Verwendung von Qwen2.5‑VL‑3B VLM und Llama3.2 3B LLM wird angegeben, dass die anfänglichen Token (TTFT)-Antworten unter \u003cstrong\u003e200 ms\u003c\/strong\u003e, liegen und die Ausgabezeit jedes Tokens (TPOT) weit unter \u003cstrong\u003e50 ms\u003c\/strong\u003e. liegt.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003eTokens\/s Tabelle (Jetson AGX Orin vs Jetson AGX Thor)\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eFamilie\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eModell\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson AGX Orin (Tokens\/s)\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson AGX Thor (Tokens\/s)\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eBeschleunigungsmultiplikator\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLlama\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eLlama 3.1 8B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e112.33\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e150.8\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1.34\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLlama\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eLlama 3.3 70B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7.38\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12.64\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1.71\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eQwen\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eQwen3-30B-A3B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e76.69\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e226.42\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2.95\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eQwen\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eQwen3-32B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16.84\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e79.1\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4.7\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDeepSeek\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e180.41\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e304.76\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1.69\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDeepSeek\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16.96\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e82,63\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4,87\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eQwen (VLM)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eQwen2.5-VL-3B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e216\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e356,86\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1,65\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eQwen (VLM)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eQwen2.5-VL-7B\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e154,02\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e252\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1,64\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLlama (VLM)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eLlama 3.2 11B Vision\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e44,22\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e69,63\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1,57\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGR00T (VLA)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGR00T N1\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e18,5\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e46,7\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2,52\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGR00T (VLA)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGR00T N1.5\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e15,2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e41,5\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2.74\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003ePorts \u0026amp; Funktionale Verteilung (wie beschriftet) \u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eGleichstromversorgung\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB Type‑C Schnittstelle (kann als Stromeingangsschnittstelle verwendet werden)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHDMI\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB Type‑A Schnittstelle\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDP Schnittstelle\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEthernet-Anschluss\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eQSFP28-Anschluss\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLüfter und Kühler\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSystemabbild \u0026amp; Softwareumgebung (wie angegeben) \u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eSSD hat vorinstalliertes Systemabbild.\u003c\/strong\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eJetson AGX Thor wird mit einer \u003cstrong\u003e1TB leeren SSD vor dem Versand geliefert\u003c\/strong\u003e und ein  \u003cstrong\u003eSSD-Gehäuse\u003c\/strong\u003e wird zum Schreiben der Systemabbilddatei bereitgestellt. \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEine \u003cstrong\u003e2TB SSD\u003c\/strong\u003e mit einer Systemabbilddatei wird ebenfalls erwähnt.Wenn Sie das 2TB SSD-Version Kit wählen, wird die ursprüngliche 1TB SSD, die mit dem offiziellen Kit geliefert wird, beibehalten; die 2TB SSD im Paket muss vom Benutzer ersetzt werden, und die Originalverpackung wird standardmäßig nicht entfernt. \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eUbuntu 24.04-basiertes\u003c\/strong\u003e Jetson-Systemabbild wird angegeben, mit Unterstützung für  \u003cstrong\u003eNVIDIA CUDA 13.0\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong\u003eTensorRT 10.13\u003c\/strong\u003e, \u003cstrong\u003ecuDNN 9.12\u003c\/strong\u003e, und \u003cstrong\u003eOpenCV 4.13\u003c\/strong\u003e. \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eOptionale \/ Unterstützte Module (wie beschrieben)\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eAI-Großmodell-Sprachmodul (Unterstützung angegeben)\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eHochleistungsmikrofon und Kavitationslautsprecher\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFernfeldaufnahme, Echounterdrückung und Umgebungsgeräuschreduzierung\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003eUSB-Industriekamera (Unterstützung angegeben)\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e5MP\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUnterstützt stabile Ausgabe von 30fps bei 2592 x 1944\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e105° diagonales Sichtfeld (horizontal 81.8°, vertikal 66°C wie angegeben)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVerzerrungsfreie Bilder; staubdichtes Gehäuse (wie angegeben)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eAnleitungsvideo\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003e\u003ciframe height=\"751\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/-20a1fotbZA\" title=\"Jetson AGX Thor: 2070 TFLOPS of Edge AI Power (Full Demo)\" width=\"1335\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eSupport\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eFür technische Fragen oder Hilfe bei der Auswahl der richtigen Konfiguration für das Jetson AGX Thor Entwicklerkit, kontaktieren Sie den Support unter \u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/\"\u003ehttps:\/\/rcdrone.top\/\u003c\/a\u003e oder  \u003ca href=\"mailto:support@rcdrone.top\"\u003esupport@rcdrone.top\u003c\/a\u003e. \u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson AGX Thor developer kit with 1TB NVMe system image note and onboard Wi‑Fi 6E card detail\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4.jpg?v=1782281427\"\u003e\u003cp\u003eDie mitgelieferte 1TB NVMe SSD wird mit einem vorinstallierten Systemabbild geliefert, und die integrierte WLAN-Karte unterstützt Wi‑Fi 6E plus Bluetooth 5.3.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor course and tutorial portal screen, listing developer kit learning categories and resources\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_cf2878a0-9f1b-4390-98f4-5b4c97cba6c9.jpg?v=1782281433\"\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor training outline with ROS, vision, LLM, and OpenClaw course modules listed in a long table\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_827b4494-4e1a-476c-8b46-ff97c7257ae5.jpg?v=1782281439\"\u003e\u003cimg alt=\"Folders for detailed tutorials and open-source code, plus basic setup, vision, and ROS advanced tutorial lists\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_23740e96-5bcb-49cd-b6d8-1e44ed4eb5a0.jpg?v=1782281446\"\u003e\u003cimg alt=\"Offline and online AI large model development materials with demos for text-to-picture, vision, and localization tasks\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_1bf3064d-c203-4573-99b9-5080d7c42d61.jpg?v=1782281452\"\u003e\u003cimg alt=\"Offline generative AI application materials with example projects like storytelling, cooking assistant, homework, and animation\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_79e3a071-2214-4073-b2d6-e45d706a3fc0.jpg?v=1782281458\"\u003e\u003cimg alt=\"OpenClaw advanced AI development materials with examples for file management, camera control, browser control, and coding\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_8cc625d4-7292-446e-a945-86275f35f03f.jpg?v=1782281465\"\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor kit connected to AI voice module and USB industrial camera, highlighting supported accessories\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_ee3e36a0-fc30-467e-9211-039c8c78a480.jpg?v=1782281471\"\u003e\u003cp\u003eBauen Sie sprachgesteuerte Assistenten oder Vision-Pipelines mit unterstützten Peripheriegeräten wie einem KI-Sprachmodul und USB-Industriekameras.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor developer kit angled view with rear I\/O ports visible and AI model ecosystem logos above\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_ff8c71db-a82a-42cd-867c-d8db436f32cd.jpg?v=1782281476\"\u003e\u003cimg alt=\"Performance charts comparing Jetson AGX Thor vs Orin for generative reasoning and real-time multimodal token response\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_8367d40c-19ef-4fb0-90fa-1a3cd1800c15.jpg?v=1782281483\"\u003e\u003cp\u003eLeistungsdiagramme fassen die generativen Denkgewinne und multimodalen Durchsatzziele für Edge-Inferenz-Workloads zusammen.\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor benchmark table and key specs callout: up to 2070 FP4 TFLOPS, 128GB LPDDR5x, 14-core CPU\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_e9874dc8-80b9-4291-b15c-6b084274332f.jpg?v=1782281489\"\u003e\u003cp\u003eZu den wichtigsten Merkmalen der Plattform gehören bis zu 2070 FP4 TFLOPS AI-Rechenleistung, 128GB LPDDR5x Speicher und eine 14-Kern Arm CPU.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Robotics and edge AI stack overview for Jetson AGX Thor, with sensor processing, low-latency pipeline, and software icons\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_cf37e8be-768c-4f5f-9aea-8760a6d88b4c.jpg?v=1782281495\"\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor functional distribution diagram labeling ports, buttons, cooling, and internal headers like CAN and JTAG\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_e41af2f0-4be5-494a-b1ba-7178e1dcef64.jpg?v=1782281501\"\u003e\u003cp\u003eEine klare Port- und Header-Karte hilft bei der Planung der Integration, von USB- und Display-Ausgängen bis hin zu CAN-Bus, Debugging und anderen internen Schnittstellen.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor dimensions drawing in millimeters with 3D model availability note beneath the chassis rendering\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_0e9d0655-207f-4002-9208-904f5d3cfc0a.jpg?v=1782281507\"\u003e\u003cp\u003eMechanische Zeichnungen listen die Gehäuseabmessungen in Millimetern auf, und eine 3D-Modell-Datei ist für das Gehäusedesign verfügbar.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"System image screen noting Ubuntu 24.04-based Jetson system with CUDA, TensorRT, cuDNN, and OpenCV versions listed\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_3d0c8588-4b33-4531-8b9e-1d3e91a1368f.jpg?v=1782281514\"\u003e\u003cp\u003eDas aktualisierte Systemabbild basiert auf Ubuntu 24.04 und verweist auf gängige beschleunigte Bibliotheken im CUDA-Software-Stack.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson full range comparison table highlighting Jetson AGX Thor column against Orin Nano, Orin NX, AGX Orin, and Xavier\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_109eba99-f3aa-4ced-ac4c-562999f256ff.jpg?v=1782281520\"\u003e\u003cimg alt=\"Continuation of Jetson comparison table with I\/O, networking, display, power, and dimensions across multiple Jetson models\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_2b32d987-a2f7-4961-8eee-93bb92945f25.jpg?v=1782281526\"\u003e\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor developer kit product photos with included power adapter and cables, plus retail box packaging\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_6521bc86-a135-4fba-bc9e-9930ab09f048.jpg?v=1782281531\"\u003e\u003cp\u003eIm Lieferumfang: das Jetson AGX Thor Entwicklerkit, Netzteil und notwendige Kabel für die erste Inbetriebnahme.\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Shipping list graphic for NVIDIA Jetson AGX Thor 128GB developer kit with power adapter, USB-C cable, optional SSD and accessories\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_1469dd01-c4e7-4e5e-bb60-8fd9e514ad56.jpg?v=1782281538\"\u003e\u003cp\u003eDas Jetson AGX Thor 128GB Entwicklerkit wird mit einem Netzadapter und einem USB‑C-Datenkabel geliefert, mit einer optionalen 1TB\/2TB SSD und SSD-Gehäuse, während das Vision Advanced Kit Artikel wie ein DP‑zu‑HDMI-Kabel, USB-Industriekamera hinzufügt.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson AGX Thor 128GB developer kit bundle contents with power adapter, USB-C cable, camera, hub, and accessories\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-AGX-Thor-Developer-Kit-with-128GB-RAM2070-FP4_da022928-5444-4766-a00b-a247ab31517e.jpg?v=1782281544\"\u003e\u003cp\u003eJetson AGX Thor 128GB Kit-Optionen bündeln das Board mit einem Netzadapter, USB‑C-Kabel, DP‑zu‑HDMI-Kabel, USB-Industriekamera, SSD-Gehäuse, USB 3.0-Hub und optionalen NVMe SSD und Touchscreen-Erweiterungen.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"1TB \/ Entwickler-Kit","offer_id":53135903555808,"sku":"6000101391-1","price":8003.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"1TB \/ Vision Advanced Kit","offer_id":53135903588576,"sku":"6000101391-2","price":8134.6,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"1TB \/ AI Großmodell-Kit","offer_id":53135903621344,"sku":"6000101391-3","price":8170.6,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"1TB \/ Ultimate Kit","offer_id":53135903654112,"sku":"6000101391-4","price":8500.6,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"2TB \/ Entwickler-Kit","offer_id":53135903686880,"sku":"6000101391-5","price":8459.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"2TB \/ Vision Advanced Kit","offer_id":53135903719648,"sku":"6000101391-6","price":8590.6,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"2TB \/ AI 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Es kann mehrere neuronale Netzwerke parallel für Anwendungen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Sprachverarbeitung ausführen und kann mit nur 5 Watt betrieben werden.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eDiese Jetson Nano Plattform verwendet einen Quad-Core ARM Cortex-A57 Prozessor und eine 128-Core Maxwell GPU mit 4GB LPDDR Speicher und unterstützt beliebte KI-Frameworks und Algorithmen wie TensorFlow, PyTorch, Caffe\/Caffe2, Keras und MXNet.\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eHauptmerkmale\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eCPU: Quad-Core ARM A57 @ 1,43 GHz\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eGPU: 128-Core Maxwell\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eKI-Rechenleistung: 473 GFLOPS (auch als 472 GFLOP im bereitgestellten Text angegeben)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNiedriger Stromverbrauch: nur 5 W (auch als 5 W–10 W im bereitgestellten Vergleichsmaterial gezeigt)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVideo-Codierung: 4K @ 30; 4x 1080p @ 30; 9x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVideo-Dekodierung: 4K @ 60; 2x 4K @ 30; 8x 1080p @ 30; 18x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eKameraschnittstelle: MIPI CSI-2 DPHY Kanal *2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAnzeige: HDMI und DP\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNetzwerk \/ Erweiterung: Gigabit Ethernet; M.2 Key E; unterstützt M.2 Dual-Band Hochgeschwindigkeits-Netzwerkkarte; unterstützt USB Hochgeschwindigkeits-Netzwerkkarte\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB: 4x USB 3.0; USB 2.0 Micro-B\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eWeitere I\/O aufgelistet: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eErwähnte Stromversorgungen: Micro USB, DC-Strom und PoE (wie im bereitgestellten Text angegeben)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSpezifikationen\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eQuad-Core ARM A57 @ 1,43 GHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e128 Kern Maxwell\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKI-Rechenleistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e473 GFLOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4 GB 64 Bit LPDDR4 25,6 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Encoder\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideodecoder\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H.264\/H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKameraschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eMIPI CSI-2 DPHY Kanal *2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVerbindung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGigabit Ethernet, M.2 Key E\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAnzeige\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eHDMI und DP\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4 USB 3.0, USB 2.0 Micro-B\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eInternet (wie angegeben)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUnterstützt USB-Hochgeschwindigkeitsnetzwerkkarte; Unterstützt M.2 Dualband-Hochgeschwindigkeits-Netzwerkkarten\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAndere\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eGPIO, I2C, I2S, SPI, UART\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGröße\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e100 mm x 80 mm x 29 mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eSpeicherhinweise (Offizielles Demo vs. SUB-Version)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDas bereitgestellte Vergleichsmaterial listet zwei Varianten auf: \u003cstrong\u003eJetson Nano 4GB Developer Kit (SUB)\u003c\/strong\u003e und \u003cstrong\u003eJetson Nano 4GB Developer Kit (Offizielles Demo)\u003c\/strong\u003e. \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eSUB-Speicher (angezeigt): \u003cstrong\u003e16GB eMMC\u003c\/strong\u003e. Das Material gibt an, dass das Board ohne externen Speicher gestartet werden kann und dass 16GB eMMC den regulären Entwicklungsanforderungen entspricht und mit der offiziellen Systemabbilddatei kompatibel ist.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOffizieller Demo-Speicher (angezeigt): \u003cstrong\u003emicroSD (Nicht enthalten)\u003c\/strong\u003e. Das Material gibt an, dass Benutzer eine TF-Karte (microSD) kaufen und die Systemabbilddatei schreiben müssen, um das Board zu starten.\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eWenn die Speicherkapazität für ein Projekt nicht ausreicht, kann die Kapazität laut Materialangaben mit einem USB-Disk oder einer TF-Karte erweitert werden.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eTF-Karte \/ Systemabbild Hinweis\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDas bereitgestellte Material besagt: „Die in der Versandliste enthaltenen TF-Karten sind alle mit dem Systemabbild beschrieben.“\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDas bereitgestellte Material besagt auch: „Alle Versionen des Kits enthalten eine 64GB TF-Karte.“\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEin weiterer Hinweis besagt, dass die Installation des offiziellen Systemabbilds + KI-Umgebungskonfiguration 32GB überschreiten kann, und es wird empfohlen, einen U-Disk\/TF-Karte von 64GB oder mehr zu verwenden.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eTutorial-Videos\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003e\u003ciframe height=\"751\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/c3X-oz8DKCA\" title=\"🦞OpenClaw Skills on Your Jetson nano B01 Board!\" width=\"1335\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ciframe height=\"695\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/1VGrsyxVahs\" title=\"Turn Your Jetson Nano into an AI Chatbot! #ai #AIChatbot #EdgeAI #JetsonNano\" width=\"1236\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eKurs- \/ Tutorial-Inhalte (wie bereitgestellt)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAktualisiert im Juni 2026\u003c\/strong\u003e: OpenClaw-Bereitstellungs- und Anwendungstutorials (NEU). Zwei Interaktionsmethoden werden angegeben: WAP und Sprachmodule.\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eFortgeschrittene ROS-Tutorials\u003c\/strong\u003e (HOT): Grundlagen von ROS1 und ROS2 sowie zugehörige Lernmaterialien werden gezeigt.\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eFortgeschrittene AI Vision Development Tutorials\u003c\/strong\u003e (HOT): umfasst Elemente wie On-Board-Kamera-Tutorial, USB-Externe-Kamera-Test, Jetson-Inference-Umgebungskonstruktion, DeepStream-Umgebungskonstruktion und mehr (wie unten im Überblick aufgeführt).\u003c\/li\u003e \n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003eJetson Nano B01 Kursübersicht (Auszug)\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eSchnell loslegen\u003c\/strong\u003e: 1. Lernen Sie die Route kennen; 2. Schnellstart-Tutorial\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eJetson Nano B01 Grundlegendes Tutorial\u003c\/strong\u003e: 1. Einführung in Jetson Nano B01; 2. Systemabbild flashen; 3. Geflashtes SD-Laufwerk erneut lesen; 4. Jetson Nano B01 startet; 5. Offizielles Abbild (SDK) schreiben\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eJetson Nano B01 SUB Board Grundlegendes Tutorial\u003c\/strong\u003e: 1. Einführung in das Jetson Nano B01 SUB Board; 2. EMMC-Systemabbild schreiben\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTF-Start\u003c\/strong\u003e: 1.Jetson Nano SUB TF-Kartenstart und -skalierung; 2. TF-Kartensystemabbild schreiben; 3. Geflashte SD erneut lesen; 4. TF-Kartenstart schreiben\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eU-Disk-Start\u003c\/strong\u003e: 1. EMMC-Start schreiben; 2. U-Disk-System schreiben; 3. Geflashte U-Disk erneut lesen; 4. Jetson Nano SUB-Start\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGrundlegendes System-Setup-Tutorial\u003c\/strong\u003e: 1. Einführung in das Jetson Nano B01-System und den Desktop; 2. SD-Kartenerweiterung; 3. Netzwerkkonfiguration; 4. SSH Telnet \u0026amp; Dateiübertragung; 5. VNC-Fernanmeldung; 6. Jetson Nano B01-System-Backup; 7. Jetson Nano B01-Swap-Speicher erhöht; 8. Installation und Verwendung von Jtop\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eGPIO-Hardware-Steuerungstutorial\u003c\/strong\u003e: 1. API-Nutzung von GPIO-Bibliotheken; 2. Jetson Nano B01-Hardware-Bibliothekskonfiguration; 3. Pin-Lesefunktion; 4. Pin-Pegel-Ausgabesteuerung; 5. LED steuern; 6. Jetson Nano B01 kommuniziert mit externen Geräte-Seriellen Ports; 7. Jetson Nano B01 I2C-Kommunikation\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAI-Fortgeschrittenes Visual-Tutorial\u003c\/strong\u003e: 1. On-Board-Kamera-Tutorial; 2. USB-Externe-Kamera-Test; 3. Jupyter Lab und Jetcham-Installation; 4. TensorFlow installieren (optional); 5. Jetson-Inference-Umgebungskonstruktion (optional); 6. Hallo AI Welt; 7. Bildklassifikationsbegründung; 8. Objekterkennungsbegründung; 9. Semantische Segmentierung; 10. Pose-Schätzung; 11. Aktionserkennung; 12. Hintergrundentfernung; 13. Monokulare Tiefenschätzung; 14. DeepStream-Umgebungskonstruktion (optional); 15. Automobilinspektion; 16. Einführung in yolo5; 17. YOLO5-Umgebungskonstruktion (optional); 18. Echtzeit-Erkennung von yolo5; 19. yolo5 + tensorrt-Beschleunigung; 20. yolo5 + tensorrt-Beschleunigung + Deep Stream (Kamera öffnen); 21. Mediapipe-Umgebungskonstruktion (optional); 22. Mediapipe-Entwicklung; 23. Lies Mich\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eYOLOv11 \/ YOLO26 Erweiterte Nutzung\u003c\/strong\u003e (NEU): 00. Muss vor dem Ausführen gelesen werden; 01. YOLOv11-Umgebungskonstruktion; 02. CLI-Nutzung; 03. Objekterkennung; 04. Instanzsegmentierung; 05. Pose-Schätzung; 06. Bildklassifizierung; 07. Objekt-Erkennung mit orientiertem Begrenzungsrahmen; 08. Modellkonvertierung\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS1 Grundkurs\u003c\/strong\u003e: 1. Einführung in ROS; 2. Projektdateistruktur; 3. Allgemeine Befehle und Werkzeuge; 4. Publisher; 5. Abonnenten; 6. Anpassen und Verwenden von Themennachrichten; 7. Client; 8. Server; 9. Anpassen und Verwenden von Dienstnachrichten; 10. TF-Veröffentlichung und Überwachung\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS1 visuelle Bildverarbeitungskurs\u003c\/strong\u003e: 1. AR Vision; 2. AR QR-Code; 3. ROS+OpenCV Grundlagen; 4. ROS+OpenCV Anwendung; 5. MediaPipe Entwicklung\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS2 Grundkurs\u003c\/strong\u003e: 1. Einführung in ROS2; 2. ROS2 Installation Humble; 3. ROS2 Entwicklungsumgebung; 4. ROS2 Arbeitsbereich; 5. ROS2 Funktionspaket; 6. ROS2 Knoten; 7. ROS2 Themenkommunikation; 8. ROS2 Dienstkommunikation; 9. ROS2 Aktionskommunikation; 10. ROS2 benutzerdefinierte Schnittstellennachricht; 11. ROS2 Parameterservice-Fall; 12. ROS2 Meta-Funktionspaket; 13. ROS2 verteilte Kommunikation; 14. ROS2 DDS; 15. ROS2 zeitbezogene API; 16. ROS2 allgemeine Befehlswerkzeuge; 17. ROS2 rviz2 Nutzung; 18. ROS2 rqt Werkzeugkasten; 19. ROS2 Launch Startdateikonfiguration; 20. ROS2 Aufnahme- und Wiedergabewerkzeug; 21. ROS2 URDF Modell; 22. ROS2 Gazebo Simulationsplattform; 23. ROS2 TF2 Koordinatentransformation\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDocker Kurs\u003c\/strong\u003e: 1. Überblick und Installation; 2. Allgemeine Befehle; 3. Bilder verstehen und veröffentlichen; 4. Hardware-Interaktionsdatenverarbeitung; 5. Docker-Container betreten; 6. Docker-Bilder aktualisieren\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOpenCV Bildverarbeitungskurs\u003c\/strong\u003e: 1. OpenCV Grundkurs; 2. ROS+opencv Anwendung; 3. QR-Code-Erkennung; 4. AR Vision; 5. Mediapipe\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOffline AI Großmodell-Tutorials\u003c\/strong\u003e: 0. AI Großmodell-Systembildanweisungen; 1. AI Großmodell-Umgebungsbereitstellung; 2. Großmodell-Dialogplattform installieren; 3. Meta AI Llama 3.2 Modell; 4. Alibaba Cloud Qwen2 Modell; 5. Alibaba Cloud Qwen3 Modell; 6. SUTD TinyLlama; 7. DeepSeek DeepSeek-R1 Modell; 8. Microsoft Phi-3; 9. Microsoft Orca Mini; 10. NVIDIA StarCoder2; 11. Google Gemma3 Visual Multimodal Large Model; 12. Offline Text to Speech (TTS); 13. Offline Speech to Text (ASR)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOnline große Modell-Tutorials\u003c\/strong\u003e: 1. OpenRouter große Modell-API-Aggregationsplattform; 2. Multimodale visuelle Verständnisanwendung; 3. Multimodale visuelle Lokalisierungsanwendung; 4. Multimodale Tabellenscan-Anwendung; 5. Multimodale autonome Proxy-Anwendung\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOnline großes Modell (Sprachinteraktion)\u003c\/strong\u003e: 0. Sprachinteraktions-Hardwareverbindung (ReadMe); 1. Offline Sprache zu Text (ASR); 2. Offline Text zu Sprache (TTS); 3. KI großes Modell Sprachinteraktion; 4. Multimodale visuelle Sprachverständnis-Interaktion; 5. Multimodale visuelle Positionsanwendung; 6. Multimodale Tabellenscan-Anwendung; 7. Multimodale autonome Proxy-Anwendung; 8. KI großes Modell Offline-Sprachassistent\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOpenClaw Bereitstellung und grundlegende Nutzung\u003c\/strong\u003e: 1.OpenClaw Bereitstellung; 2. OpenClaw WAP-Plugin-Anwendung; 3. OpenClaw WebChat-Interaktion; 4. OpenClaw TUI-Interaktion; 5. Einführung in die OpenClaw-Tools; 6. OpenClaw Gate Gateway-Benutzerhandbuch; 7. Überblick über die OpenClaw-Funktionen; 8. Einführung in den OpenClaw-Hub (Skill-Installation); 9. OpenClaw Anwendungs-Dateiverwaltung; 10. OpenClaw Anwendungs-Kamera; 12. OpenClaw Anwendungs-Skriptausführung; 13. OpenClaw Anwendungs-Programmierung (Peripherie \u0026amp; GPIO-Steuerung); 14. OpenClaw Anwendungs-dedizierter KI-Assistent\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOpenClaw Vorbereitung vor der Nutzung\u003c\/strong\u003e: 1. Peripherie-Hardware-Konfiguration; 2. OpenClaw API-KEY-Konfiguration; 3. OpenClaw Umschaltmodell; 4. OpenClaw Eingabeaufforderungen; 5. KI-Sprachinteraktionskonfiguration; 6. 3D-Schema-Konfigurationstests\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOpenClaw Peripherie-Akt Programmierung (Peripheriesteuerung)\u003c\/strong\u003e: 1. Servosteuerung; 2. RGB-Lichtleiste; 3. OLED\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOpenClaw Erweiterung fortgeschrittene Entwicklung\u003c\/strong\u003e: 1. Temperatur- und Feuchtigkeitssensoren; 2. Kameraanwendung; 1. Pflanzenpflege-Butler; 2. KI-Wärmeschätzung; 3. KI-Ratespiel Palm; 4. KI-Haustier; 5. KI-Wetterstation; 6. Temperatursensibilitätsmesser; 7. Geplante Aufgaben\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003ePackliste (Hinweise angezeigt)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eBereitgestelltes Material gibt an: Der Betrieb der separaten Platine erfordert ein Netzteil und eine 64G-Speicherkarte.\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eAnwendungen\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eEdge AI-Prototyping: Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung, Sprachverarbeitung\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eROS-Lernen und Robotik-Entwicklung (ROS-System \/ ROS-Roboter werden in den bereitgestellten Materialien als unterstützte Lernziele gezeigt)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComputer Vision und kamerabasierte Projekte über MIPI CSI-2 (2 Kanäle) oder USB-Kameras (wie im Kursplan angegeben)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003eFür Bestellbestätigung (Speichervariante, enthaltenes Zubehör) oder Integrationsfragen (M.2 Key E WiFi-Karten, Kameras, Strom), kontaktieren support@rcdrone.top or besuchen https:\/\/rcdrone.top\/ . \u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-NANO-4GB-B01-AI-Large-Model-Developer-Kit.jpg?v=1782279634\" loading=\"lazy\" alt=\"Jetson NANO 4GB B01 AI Large Model Developer Kit\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-NANO-4GB-B01-AI-Large-Model-Developer-Kit_73ba290c-450f-481c-9f6a-d08439efaf8c.jpg?v=1782279644\" loading=\"lazy\" alt=\"Jetson NANO 4GB B01 AI Large Model Developer Kit\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-NANO-4GB-B01-AI-Large-Model-Developer-Kit_504cb47e-8704-428d-9c77-ee582e003072.jpg?v=1782279649\" loading=\"lazy\" alt=\"Jetson NANO 4GB B01 AI Large Model Developer Kit\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-NANO-4GB-B01-AI-Large-Model-Developer-Kit_6753721e-1c76-4e2b-a075-c7606003124d.jpg?v=1782279655\" loading=\"lazy\" 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ROS","description":"\u003ch2\u003eÜberblick\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eDas Jetson Orin NANO SUPER Developer Kit ist ein Entwicklerkit, das auf einem NVIDIA Jetson Orin Nano Kernmodul und einer Jetson Orin Nano Trägerplatine basiert. Es sind Versionen mit 4GB und 8GB RAM verfügbar, die 34 TOPS (Orin Nano SUPER 4GB) oder 67 TOPS (Orin Nano SUPER 8GB) KI-Rechenleistung liefern. Die Yahboom Trägerplatine entspricht der offiziellen NVIDIA Trägerplatine in Leistung, Onboard-Ressourcen, Größe und Schnittstellenlayout.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eDieses Kit wird mit einem systembereiten Speicher-Setup geliefert (256GB M.2 SSD mit einem vorinstallierten Systemabbild), plus einer drahtlosen Netzwerkkarte und Antennen sowie einem Netzadapter.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003ciframe height=\"580\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/6W86vzn0KI0\" title=\"Add OpenClaw on your NVIDIA Jetson ORIN NANO. 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Stromversorgung.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLeistungsmodi (SUPER): Der maximale Leistungsmodus unterstützt bis zu 25W (im Vergleich zu bis zu 15W vor dem Upgrade).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUnterstützt PoE-Stromversorgung (wie in den Kit-Feature-Highlights angegeben).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eVorinstallierter Systemspeicher: 256GB M.2 SSD mit einem vorinstallierten Systemabbild.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eInklusive drahtloser Verbindung: Dualband-Wireless-Netzwerkkarte unterstützt BT 5.0 und Dualband-Wi-Fi; enthält zwei 3dB Hochleistungsantennen; Übertragungsgeschwindigkeiten bis zu 867Mbps.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTutorial-Ressourcen für ROS und AI Vision bereitgestellt; Systemabbilder bereitgestellt.\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSpezifikationen\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eJetson Orin Nano SUPER Variante Spezifikationen (aus der bereitgestellten Vergleichstabelle)\u003c\/h3\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eParameter\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eOrin Nano SUPER 4GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eOrin Nano SUPER 8GB\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU-Architektur\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Ampere-Architektur\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eNVIDIA Ampere-Architektur\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCUDA \/ Tensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e512 CUDA-Kerne \/ 16 Tensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1.024 CUDA-Kerne \/ 32 Tensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMaximale GPU-Frequenz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1020 MHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1020 MHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKI-Rechenleistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e34 TOPS (Sparse), 17 TOPS (Dense)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e67 TOPS (Sparse), 33 TOPS (Dense)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e6-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit CPU\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMaximale CPU-Frequenz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1,7 GHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1.7 GHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSPEC int rate\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e118\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e118\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRAM\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4GB 64-bit LPDDR5 (51 GB\/s)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB\/s)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLeistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W \/ 10W \/ 25W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W \/ 15W \/ 25W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003eSD-Karte oder externes NVMe\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKameraschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e2-Kanal-CSI-Schnittstelle (22pin, 0,5mm Raster)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideoausgangsschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003eDP-Schnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDatenübertragungsschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003eType-C-Schnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eM.2 Key Schnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003eM.2 Key E + M.2 Key M*2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003eLeistungs-Upgrade-Hinweise (wie in den bereitgestellten Materialien angegeben)\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eRechenleistung um etwa 70% erhöht.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCPU-Frequenz um 13% erhöht.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eSpeicherbandbreite um 50% erhöht.\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eTutorials \u0026amp; Systemabbild\u003c\/h2\u003e \u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDas Systemabbild wird vor dem Versand auf die SSD geschrieben.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDa das Jetson Orin NANO Kernmodul keinen eMMC-Speicher hat, wird ein NVMe-Laufwerk für den Betrieb benötigt; eine SSD wird für eine schnellere und reibungslosere Erfahrung empfohlen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMaterialien sind als „Originalmaterialien \u0026amp; Kontinuierlich aktualisiert“ gekennzeichnet (aktualisiert im Juni 2026).\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003eEin kostenloses Systemabbild ist für die YOLO26 Entwicklungsumgebung angegeben (YOLO26).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAnzahl der Kurse angezeigt: Jetson Orin Nano Grundkurs (insgesamt 30 Kurse), Jetson Orin Nano ROS Entwicklungskurs (insgesamt 57 Kurse), Jetson Orin Nano KI-Visions-Entwicklungskurs für Fortgeschrittene (insgesamt 14 Kurse).\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eWas ist enthalten\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eNVIDIA Jetson Orin Nano Kernmodul + Jetson Orin Nano Trägerplatine (Entwicklungskit).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e256GB M.2 SSD mit vorinstalliertem Systemabbild.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDrahtlose Netzwerkkarte und Antennen (Dualband-Wi-Fi + BT 5.0; duale 3dB Hochleistungsantennen; bis zu 867Mbps).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNetzadapter.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eOptionen\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eOptional ohne SSD-Kit:\u003c\/strong\u003e Benutzer stellt eine SSD mit einer Kapazität von 256GB oder höher bereit.\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003eUnterstützte SSD-Schnittstelle angegeben: M.2 Key M und M.2 Key B+M Solid-State-Speichergeräte; Größe 2280 wird empfohlen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e„Kein SSD-Kit“ bedeutet, dass ein SSD-Flashing-Gehäuse zum Schreiben des bereitgestellten Systemabbilds auf eine vom Benutzer bereitgestellte SSD sowie Flashing-Tutorials enthalten sind.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHinweis zur drahtlosen Karte: Das Jetson Orin Nano SUPER 8GB offizielle Kit wird mit einer M.2-Netzwerkkarte geliefert; nur eine externe Antenne wird bereitgestellt.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eAnwendungen\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAI-Vision-Entwicklung, ROS-Lernen und -Entwicklung sowie Edge-Computing-Projekte.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOffline- und Online-Materialien zur Entwicklung großer AI-Modelle sind in den bereitgestellten Ressourcen verfügbar.\u003ct5461\u003e\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003eFür Auswahlberatung (4GB vs 8GB, SSD vs keine SSD-Option) und After-Sales-Support kontaktieren Sie https:\/\/rcdrone.top\/ oder senden Sie eine E-Mail an support@rcdrone.top . \u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson robotics application examples using NVIDIA Jetson developer kits for AI and ROS projects\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with.jpg?v=1782278105\"\u003e\u003cp\u003eNutzen Sie Jetson-basierte Rechenleistung, um mobile Roboter, Vierbeiner und visionsfähige Automatisierungsprojekte zu entwickeln.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Promo banner for Jetson Orin NX SUPER module with TOPS highlights and carrier board reference\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_e306293a-1cd7-4e48-a82f-7812feaa391f.jpg?v=1782278116\"\u003e\u003cimg alt=\"Promo banner for Jetson AGX Orin with 275 TOPS claim and compact developer kit enclosure\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_4bc0183b-56e2-4346-81bf-ce4da3fb4195.jpg?v=1782278121\"\u003e\u003cimg alt=\"Promo banner for Jetson AGX Thor with TFLOPS highlights and front I\/O ports on compact case\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_3c316912-9892-475e-88c3-4bc4f12200d9.jpg?v=1782278127\"\u003e\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin Nano SUPER Developer Kit package with carrier board, cooling fan, and key features icons\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_82f54d44-70a0-4786-a5ab-06b79f54214e.jpg?v=1782278134\"\u003e\u003cp\u003eWählen Sie 4GB oder 8GB RAM und erhalten Sie ein systembereites Kit mit integriertem I\/O, Kühlung und enthaltenem Zubehör für eine schnelle Inbetriebnahme.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Overview of included OpenCV example projects and continuously updated AI\/ROS learning materials\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_633fa0cb-9e00-404e-aaa8-103b2cf7b9fc.jpg?v=1782278141\"\u003e\u003cp\u003eTutorial-Ressourcen und Beispielcode helfen Ihnen, schnell mit KI-Visions, großen Modell-Demos und ROS-Entwicklungs-Workflows zu starten.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin Nano SUPER performance comparison table highlighting up to 67 TOPS and upgrade notes\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_37949445-b644-4466-8826-38de1aae5e50.jpg?v=1782278147\"\u003e\u003cp\u003eDas SUPER-Upgrade erhöht die verfügbare Rechenleistung und unterstützt höhere Leistungsmodi für anspruchsvollere KI-Workloads.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Bar charts comparing Orin Nano SUPER gains in TOPS, CPU frequency, and memory bandwidth versus earlier versions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_14709035-9a70-4703-8912-83d0755770db.jpg?v=1782278153\"\u003e\u003cimg alt=\"Power mode screenshots comparing Orin Nano SUPER 25W max power versus 15W before upgrade, with benchmark outputs\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_eea2379d-43ab-494a-a18b-fd49d7d78b30.jpg?v=1782278159\"\u003e\u003cp\u003eEin höherer maximaler Leistungsmodus (bis zu 25W) bietet zusätzlichen Leistungsspielraum, wenn Ihre Anwendung ihn benötigt.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"256GB M.2 SSD with pre-written system image and included dual-band Wi‑Fi\/Bluetooth card with antennas\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_536097fa-0411-423b-b2c2-51bceec49078.jpg?v=1782278165\"\u003e\u003cp\u003eEine vorinstallierte 256GB NVMe SSD plus Wi‑Fi\/BT-Hardware verkürzt die Einrichtungszeit, sodass Sie schneller booten und mit der Entwicklung beginnen können.\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Optional kit version without SSD, including SSD flashing enclosure and notes about supplying your own NVMe drive\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_606dacce-a5f2-4934-83c7-00f327e1fab7.jpg?v=1782278171\"\u003e\u003cp\u003eWenn Sie bereits ein NVMe-Laufwerk haben, unterstützt die Option ohne SSD das Flashen mit dem mitgelieferten Gehäuse und den Systemabbild-Downloads.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin Nano SUPER Developer Kit board image with Jetson computing power bar chart across models\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_184974b6-5a72-4296-9fbc-b68f22cd8971.jpg?v=1782278178\"\u003e\u003cimg alt=\"Course outline screenshot for Jetson Orin Nano SUPER tutorials and training materials download page\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_3256ec20-7be8-4c01-ad4d-d1f940ce8187.jpg?v=1782278184\"\u003e\u003cimg alt=\"Detailed syllabus page listing OpenCV, YOLO, and ROS lesson modules and development topics\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_852083bc-39c7-45f5-9920-3a169ebb383a.jpg?v=1782278190\"\u003e\u003cimg alt=\"Folder-style catalog of open-source code and tutorial sets, including ROS2 basics and YOLO\/vision topics\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_cba21dc3-98cb-4a41-afc5-b1edb018d7e3.jpg?v=1782278197\"\u003e\u003cp\u003eHerunterladbare Kursordner organisieren Beispiele nach Themen – von der grundlegenden Einrichtung bis hin zu ROS2 und Computer Vision Pipelines.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Offline\/online AI large-model development materials with visual understanding, text-to-picture, and localization demos\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_1994c679-7b2c-42b1-850d-d197095d68ac.jpg?v=1782278203\"\u003e\u003cp\u003eBeispielanwendungen decken multimodale KI-Aufgaben wie visuelles Q\u0026amp;A, Bilderzeugung und Lokalisierung auf Edge-Hardware ab.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"NVIDIA Isaac ROS development tutorial topics including DNN stereo depth, 3D mapping, object detection, and pose estimation\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_fe3c504c-570b-40ee-a7d4-92023c226fa0.jpg?v=1782278209\"\u003e\u003cp\u003eIsaac ROS-Tutorial-Inhalte unterstützen gängige Robotik-Wahrnehmungsstapel wie Tiefenwahrnehmung, Kartierung, Erkennung und Pose-Schätzung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"OpenCV advanced development materials featuring browser control, automation programming, and interactive demo examples\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_5647cbc4-32d3-430b-9575-df23b04c126b.jpg?v=1782278216\"\u003e\u003cimg alt=\"Banner showing an M.2 SSD and USB enclosure with note about writing the system image file to the SSD\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_a8c209a8-9187-4604-9df7-2f30e89cb480.jpg?v=1782278221\"\u003e\u003cp\u003eEin optionales M.2 SSD-Gehäuse kann verwendet werden, um die Systemabbilddatei auf die SSD für ein DIY-Setup zu schreiben.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Promotional slide for a Jetson LLM case, listing DeepSeek-R1, Qwen, Meta and LLaVA for multimodal vision and text demos\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_bc5bc572-5246-4bb5-b144-c0ff5738e142.jpg?v=1782278227\"\u003e\u003cp\u003eDie enthaltenen KI-Lernmaterialien decken multimodale LLM-Demos mit DeepSeek-R1, Qwen, Meta und LLaVA für semantisches Verständnis und visuelle Erkennung ab.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson Orin Nano SUPER performance infographic showing LLM, vision transformer, and VLM speedup benchmarks\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_89b6b29e-ee34-4ade-95a0-fca0e3e6a747.jpg?v=1782278233\"\u003e\u003cp\u003eDie Benchmark-Ergebnisse des Jetson Orin Nano SUPER fassen die relativen Leistungssteigerungen bei beliebten LLMs, Vision-Transformern und VLMs nach einem Upgrade im Vergleich zur Basiskonfiguration zusammen.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Acrylic and aluminum alloy mini case options for NVIDIA Jetson Orin Nano SUPER, with fan, RGB and OLED panel\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_ab068c88-4b16-44a5-9f44-4c539e2b10b1.jpg?v=1782278239\"\u003e\u003cp\u003eOptionale Mini-Gehäuse aus Acryl oder Aluminiumlegierung fügen einen Ein-\/Ausschalter, einen Kühlventilator, eine RGB-Lichtleiste und ein OLED-Display für ein ordentliches Jetson Orin Nano SUPER-Setup hinzu.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin Nano developer kit board with cooling fan, dual 22-pin CSI camera support and expansion module setup\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_3debfbeb-3475-450a-bdba-5dff11f5afe7.jpg?v=1782278252\"\u003e\u003cp\u003eDas Jetson Orin Nano Entwicklerkit unterstützt zwei 22-Pin-CSI-Kameras und kann mit Sprach- und OpenCV-Erweiterungsmodulen für Prototyping kombiniert werden.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin Nano SUPER dev kit board with fan, 40-pin GPIO, USB-C, dual USB 3.0, RJ45, DP and camera port\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_3d0cdebd-4df0-443f-9755-63c021f5651a.jpg?v=1782278257\"\u003e\u003cp\u003eDas Jetson Orin Nano SUPER Entwicklerkit bietet ein kompaktes Anschlusslayout mit USB-C, dualem USB 3.0, RJ45 Ethernet, DisplayPort, 40-Pin-GPIO und einer 22-Pin-Kameraschnittstelle.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Top and bottom view of NVIDIA Jetson Orin Nano SUPER developer kit showing ports, headers, and fan connector layout\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_0976101c-99ae-4ef5-9b8a-bf967d8b0d81.jpg?v=1782278264\"\u003e\u003cp\u003eDas Layout des Jetson Orin Nano SUPER Entwicklerkits umfasst HDMI, Ethernet, USB, CSI-Kameraanschluss, 40-Pin-Header und Stromschnittstellen für eine unkomplizierte Integration.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Jetson system image info listing Ubuntu 22.04 with CUDA 12.6, TensorRT 10.7, cuDNN 9.6.0 and OpenCV 4.10.0\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_1c4f34ab-511c-4036-99ad-a4d6f91a3bdf.jpg?v=1782278269\"\u003e\u003cp\u003eDas Jetson-Systemabbild basiert auf Ubuntu 22.04 und unterstützt NVIDIA CUDA 12.6, TensorRT 10.7, cuDNN 9.6.0 und OpenCV 4.10.0.\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Jetson full series comparison table listing Jetson Orin Nano Super 4GB\/8GB and other models with TOPS and RAM\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_d528fe5b-92de-47d9-ac20-9b01d830e0eb.jpg?v=1782278275\"\u003e\u003cp\u003eDer vollständige Vergleich der Jetson-Serie listet die wichtigsten Unterschiede zwischen den Jetson-Modulen auf, einschließlich der Optionen Orin Nano Super 4GB (34 TOPS) und 8GB (67 TOPS).\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Spec comparison table for NVIDIA Jetson Orin Nano and Orin NX modules with camera, PCIe, USB, display, and power details\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_d7a15abd-cb0e-4987-9e82-8dccfe57b5c5.jpg?v=1782278281\"\u003e\u003cp\u003eDie Spezifikationen von Jetson Orin Nano und Orin NX umfassen unterstützte Kameras, PCIe-Lanes, USB-Optionen, Display-Ausgänge und Leistungsbereiche für die Systemplanung.\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Shipping list for Jetson Orin Nano SUPER Developer Kit with power adapter, antennas, Wi‑Fi card, and optional SSD kit.\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_afc3b347-1b15-4221-b2a6-50c98cf2dcde.jpg?v=1782278287\"\u003e\u003cp\u003eJetson Orin Nano SUPER Kits enthalten typischerweise das Entwicklerboard, Netzteil, Antennen und eine drahtlose Netzwerkkarte, mit einer SSD-Kit-Option gezeigt.\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Jetson Orin Nano SUPER kit contents with dev board, power adapter, antennas, Wi‑Fi card, 256GB SSD, cables, acrylic case, and IMX219 camera\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_2476229a-3990-41ba-a785-46bece675329.jpg?v=1782278294\"\u003e\u003cp\u003eJetson Orin Nano SUPER Kits enthalten das Entwicklerboard mit Netzteil, Antennen, Wi‑Fi-Karte, 256GB SSD, DP‑zu‑HDMI- und USB‑C-Kabeln, ein Acrylgehäuse und ein optionales IMX219-Kameramodul.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin Nano SUPER developer kit bundles with power adapter, antennas, 256GB SSD, cables and IMX219 camera\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_69850fa5-a367-4473-9f78-4dc5b35a3f37.jpg?v=1782278299\"\u003e\u003cp\u003eJetson Orin Nano SUPER Kits enthalten das Entwicklerboard sowie wichtige Zubehörteile wie ein Netzteil, Antennen, eine drahtlose Karte, eine 256GB SSD, Kabel und eine IMX219 Kamera, mit einem optionalen OpenClaw Erweiterungsset.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Comparison graphic of Jetson Orin Nano SUPER developer kit bundles with power adapter, antennas, SSD, cables and accessories\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NANO-SUPER-Developer-KitSUBOfficial-with_d7fec9ee-b7f9-4af8-9f90-b77756ae5de7.jpg?v=1782278306\"\u003e\u003cp\u003eJetson Orin Nano SUPER Entwicklerkit-Bundles werden mit gängigen Zusatzoptionen wie einem Netzteil, Antennen, 256G SSD, Displaykabel, Kamera und Gehäuseoptionen gezeigt.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"4GB-SUB \/ Entwicklungskit ohne SSD","offer_id":53136056385760,"sku":"3000101329-1","price":647.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"4GB-SUB \/ 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Vision","description":"\u003ch2\u003eÜbersicht\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eDas Jetson Orin NX SUPER Developer Kit kombiniert ein NVIDIA Jetson Orin NX Kernmodul mit einer Yahboom Jetson Orin NX Trägerplatine für Edge-AI-Entwicklung. Zwei RAM-Optionen sind verfügbar: 8GB und 16GB. Die Rechenleistung wird mit 117 TOPS (8GB SUPER) oder 157 TOPS (16GB SUPER) angegeben. Eine 256GB M.2 SSD wird mit einem vorinstallierten Systemabbild bereitgestellt, plus einer installierten WiFi-Netzwerkkarte und Antennen, Netzteil und Zubehör für eine schnellere Einrichtung.\u003c\/p\u003e\u003cp style=\"text-align:center;\"\u003e\u003ciframe height=\"580\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/6W86vzn0KI0\" title=\"Add OpenClaw on your NVIDIA Jetson ORIN NANO. Jetson ORIN NX Board.\" width=\"640\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp style=\"text-align:left;\"\u003e\u003ciframe height=\"695\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ZmwJUynYuZ4\" title=\"Build the NEXT BIG AI Product with This! | NVIDIA Jetson Orin Offline AI Model Developer Kit\" width=\"1236\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp style=\"text-align:center;\"\u003e\u003ciframe height=\"420\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/9NjwGo6yaNA\" title=\"Jetson Orin NX SUPER Developer Kit with 8G\/16GB RAM(117TOPS\/157TOPS)\" width=\"600\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eHauptmerkmale\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eYahboom Orin NX Trägerplatine, entworfen für die Kompatibilität mit dem NVIDIA Jetson Orin NX Kernmodul.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e8GB\/16GB LPDDR5 Optionen; SUPER Varianten mit 117 TOPS (8GB) und 157 TOPS (16GB) angegeben.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eGPU-Frequenz bis zu 1173MHz; maximaler Leistungsmodus bis zu 40W (MAXN 40W referenziert).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEnthält 256GB M.2 SSD mit einem vorinstallierten Systemabbild (das Jetson Orin NX Kernmodul hat angeblich keinen eMMC-Speicher und erfordert NVMe-Speicher für den Betrieb).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDualband-Wireless-Netzwerkkarte enthalten: BT 5.0 + Dualband-Wi‑Fi, duale 3dB Hochleistungsantennen, Geschwindigkeiten bis zu 867Mbps.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUnterstützung für POE-Stromversorgung ist aufgeführt.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEs werden Tutorials und Systemabbilder bereitgestellt; referenzierte Materialien umfassen ROS- und KI-Vision-Inhalte sowie OpenClaw-Bereitstellungs-\/Anwendungstutorials und Kursmaterialien (aktualisiert im Juni 2026).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIm Vergleich zum Jetson Xavier NX wird die Leistung als um das 3- bis 5-fache verbessert und die Speicher-Lese-\/Schreibgeschwindigkeit verdoppelt angegeben.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003eFür Fragen zur Kompatibilität vor dem Kauf (zum Beispiel Auswahl der SSD-Option) kontaktieren Sie support@rcdrone.top or besuchen Sie https:\/\/rcdrone.top\/. \u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eSpezifikationen\u003c\/h2\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"8\" cellspacing=\"0\"\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eArtikel\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eOrin NX 8GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eOrin NX 8GB (SUPER)\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eOrin NX 16GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eOrin NX 16GB (SUPER)\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003eNVIDIA Ampere-Architektur; 1024 CUDA-Kerne; 32 Tensor-Kerne\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMaximale GPU-Frequenz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e765MHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1173MHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e918MHz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1173MHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKI-Rechenleistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e70 TOPS (Sparse); 35 TOPS (Dense)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e117 TOPS (Sparse); 58 TOPS (Dense)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e100 TOPS (Sparse); 50 TOPS (Dense)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e157 TOPS (Sparse); 78 TOPS (Dense)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e6-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit CPU; 1,5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e8-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit CPU; 2MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eMaximale CPU-Frequenz\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003e2.0GHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSPEC int rate\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e130\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e167\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDL-Beschleuniger\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e1x NVDLA v2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e2x NVDLA v2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRAM\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e8GB 128-bit LPDDR5; 102,4 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e16GB 128-bit LPDDR5; 102,4 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eLeistung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10W | 15W | 20W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10W | 15W | 25W | 40W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10W | 15W | 25W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10W | 15W | 25W | 40W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eSpeicher\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003eUnterstützung für externes NVMe\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eUSB-Kernplatine\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003e3x USB 3.2 Gen 2 (10 Gbps); 3x USB 2.0 Anschlüsse\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eKameraschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003e2-Kanal-CSI-Schnittstelle (22pin, 0,5mm Raster)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Codierung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x 4K60 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e3x 4K30 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6x 1080p60 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12x 1080p30 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideo-Dekodierung\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1x 8K30 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2x 4K60 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4x 4K30 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e9x 1080p60 (H.265); 18x 1080p30 (H.265)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eVideoausgangsschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003eDP-Schnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eDatenübertragungsschnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003eType-C-Schnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eM.2 Key-Schnittstelle\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003eM.2 Key E + M.2 Key M x2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eLieferumfang\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eJetson Orin NX Kernmodul + Yahboom Jetson Orin NX Trägerplatine (Entwicklungskit)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e256GB M.2 SSD mit vorinstalliertem Systemabbild (im Kit wie beschrieben enthalten)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eWLAN-Karte mit Antennen (Dual-Band Wi‑Fi + BT 5.\u003c|vq_11892|\u003e0)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eStromversorgung\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAndere Zubehörteile (nicht weiter spezifiziert)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eSSD-Option Hinweise\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e„Optional ohne SSD-Kit“ wird erwähnt: Benutzer müssen ihr eigenes Solid-State-Laufwerk mit einer Kapazität von 256 GB oder höher bereitstellen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUnterstützte SSD-Schnittstellen sind als M.2 Key M und M.2 Key B+M aufgeführt; die Größe 2280 wird empfohlen.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEin SSD-Brenn-\/Flash-Gehäuse ist mit der Option „Kein SSD-Kit“ aufgeführt, um Systemabbilder auf Solid-State-Laufwerke zu flashen.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eHandbücher \/ Tutorials\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e\u003ca href=\"http:\/\/www.yahboom.net\/study\/Orin-NX-SUPER\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eJetson Orin NX SUPER Tutorial-Link\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003eDetails\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson Robotics application banner featuring Jetson-based mobile robots and arms for AI vision projects\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB.jpg?v=1782276927\"\u003e\u003cimg alt=\"Promo banner for Jetson Orin Nano SUPER kit with LPDDR5 memory and ROS + AI vision tutorials\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_3229db17-4096-4b54-9ea1-81da97a6bb89.jpg?v=1782276939\"\u003e\u003cimg alt=\"Promo banner for Jetson AGX Orin developer kit highlighting high AI computing power and local deployment\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_a52f74f3-8443-4ff6-97d0-d19a7db08e44.jpg?v=1782276944\"\u003e\u003cimg alt=\"Promo banner for Jetson AGX Thor with large-model support and OpenClaw tutorial materials\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_86b56016-63d0-4a23-b398-511f0fdc6324.jpg?v=1782276950\"\u003e\u003cimg alt=\"Yahboom Jetson Orin NX SUPER Developer Kit on carrier board with cooling fan and feature icons\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_b3df19cb-122c-468b-8003-1f6f60e0f6e1.jpg?v=1782276956\"\u003e\u003cp\u003eAufgebaut um ein NVIDIA Jetson Orin NX Kernmodul plus Yahboom Trägerplatine für kompakte Edge-AI-Entwicklung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Overview of continuously updated learning materials (June 2026) for OpenClaw deployment and AI apps\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_2606ef14-b5f1-431f-9687-67b92502bb14.jpg?v=1782276962\"\u003e\u003cp\u003eKontinuierlich aktualisierte Tutorials und Systemabbilder unterstützen ROS, AI-Vision-Workflows und OpenClaw-Implementierung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson Orin NX SUPER performance comparison chart showing 157 TOPS and key specs table\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_d4465b1a-7419-4676-80a4-6b4e47548163.jpg?v=1782276968\"\u003e\u003cp\u003eWählen Sie 8GB oder 16GB LPDDR5 SUPER Varianten, mit einer Rechenleistung von bis zu 117\/157 TOPS.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Upgrade charts comparing Orin NX SUPER power mode and frequency improvements before vs after\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_fff8f9e4-9195-477e-b9ea-21d4444d249b.jpg?v=1782276974\"\u003e\u003cimg alt=\"256GB M.2 SSD with pre-installed system image plus dual-band Wi‑Fi\/BT card and antennas\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_68feacce-a18f-4ee5-9627-693d3b8a6fce.jpg?v=1782276980\"\u003e\u003cp\u003eEine 256GB NVMe SSD wird mit einem vorinstallierten Systemabbild geliefert, und eine Dual-Band Wi‑Fi + Bluetooth-Karte ist enthalten.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Optional kit without SSD showing included flashing enclosure for writing the system image to your own drive\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_38496b56-7757-4940-b4e7-e9c4b6ec389c.jpg?v=1782276985\"\u003e\u003cp\u003eWenn Sie bereits über ein NVMe-Laufwerk verfügen, bietet die Option ohne SSD ein SSD-Flashing-Gehäuse für schnelles Image-Schreiben.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Product introduction slide for Jetson Orin NX kit with core module graphic and computing power chart\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_eeb69366-5837-4946-98d5-5825993a0973.jpg?v=1782276992\"\u003e\u003cp\u003eVerwendet ein offizielles NVIDIA Jetson Orin NX Kernmodul, gepaart mit einer Trägerplatine, die für Edge-AI-Projekte entwickelt wurde.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Tutorial link and Jetson Orin NX course outline screenshot listing sections and learning modules\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_10a841d4-ad0e-44b3-a019-71b287e0e860.jpg?v=1782277009\"\u003e\u003cimg alt=\"Close-up of course outline page listing ROS\/vision modules and OpenClaw-related lesson items\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_abfe88ad-2861-4480-a6e0-beb06bbe971d.jpg?v=1782277015\"\u003e\u003cimg alt=\"Folder-style list of tutorial resources and open-source code, plus ROS basic video tutorial thumbnails\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_35312539-628b-43d9-8627-712da5467a77.jpg?v=1782277022\"\u003e\u003cp\u003eOpen-Source-Code und Schritt-für-Schritt-Lektionen decken die Grundlagen von Setup und Treibern bis hin zu ROS2-Anwendungsgrundlagen ab.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Offline\/online AI large model development materials with examples like visual understanding and localization\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_16936816-19e9-4f13-af76-6861b98f9e18.jpg?v=1782277029\"\u003e\u003cp\u003eBeispielprojekte umfassen multimodale Interaktion, visuelles Verständnis, Lokalisierung und allgemeine AI-Vision-Aufgaben.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"NVIDIA Isaac ROS development tutorial overview with stereo depth, object detection, SLAM, and 3D mapping\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_7648c8b2-c7f5-4743-81a9-d1fddd77fb87.jpg?v=1782277035\"\u003e\u003cp\u003eIsaac ROS Materialien konzentrieren sich auf Wahrnehmungspipelines wie Stereo-Tiefe, 3D-Rekonstruktion und Pose-Schätzung.\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"OpenClaw advanced development materials showing browser control, plant care tasks, and expansion pack notes\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_0d981162-33b0-4922-9f0a-928111d4a493.jpg?v=1782277041\"\u003e\u003cp\u003eDie OpenClaw-Anwendungsressourcen umfassen fortgeschrittene Demos wie Browsersteuerung, Automatisierungsprogrammierung und Werkzeugnutzung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"M.2 SSD enclosure product banner for DIY system image writing, with click-to-buy callout\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_5f5f1191-6c5b-4afd-b2b2-cfb6f77f4453.jpg?v=1782277046\"\u003e\u003cp\u003eEin optionales M.2 SSD-Gehäuse ist für Benutzer verfügbar, die das Systemabbild selbst schreiben oder neu schreiben möchten.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Slide describing Yahboom Jetson multimodal LLM resources, with DeepSeek-R1, Qwen, Meta and LLaVA logos and a chat demo\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_69d22c58-7ac3-41df-88ae-3c48ef0fa957.jpg?v=1782277052\"\u003e\u003cp\u003eYahbooms multimodale LLM-Materialien enthalten Beispiele mit DeepSeek-R1, Qwen, Meta und LLaVA, um den Einstieg in AI-Vision-Projekte zu erleichtern.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson Orin NX SUPER performance comparison for LLM, VLM, and visual transformer models on 8GB and 16GB\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_83f7c12a-e963-48a1-88e2-99d4c8e08283.jpg?v=1782277058\"\u003e\u003cp\u003eJetson Orin NX SUPER wird mit Vorher-Nachher-Leistungsvergleichen bei großen Sprach-, visuellen Sprach- und visuellen Transformator-Modellen für 8GB- und 16GB-Konfigurationen präsentiert.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Acrylic and aluminum alloy case options with Jetson mini case featuring RGB light bar, fan, and OLED display\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_2bc03eae-96d5-4371-a601-83c602f38f06.jpg?v=1782277064\"\u003e\u003cp\u003eOptionale Gehäuse aus Acryl oder Aluminiumlegierung beinhalten ein Jetson-Mini-Gehäuse mit OLED-Display, RGB-Lichtleiste und Kühlventilator für eine ordentliche Desktop-Einrichtung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom Jetson Orin NX developer kit with cooling fan, carrier board ports, and dual 22-pin CSI camera support\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_0a533e46-b4f1-4e9a-81eb-478d534f0593.jpg?v=1782277071\"\u003e\u003cp\u003eDas Yahboom Jetson Orin NX Entwicklerkit unterstützt zwei 22-Pin-CSI-Kameras und optionale Erweiterungsmodule für Robotik- und AI-Vision-Bauten.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Functional layout diagram of Yahboom Jetson Orin NX developer kit board with ports, headers, and mm dimensions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_e9b88181-f295-4e8f-b280-c0f371036edc.jpg?v=1782277077\"\u003e\u003cp\u003eDas Jetson Orin NX Entwicklerkit-Layout kennzeichnet wichtige Anschlüsse und Platinenabmessungen, um die Verkabelung und Montage in einem Aufbau zu planen.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Graphic for Yahboom Jetson Orin NX kit noting Ubuntu 22.04 system image with CUDA 12.6, TensorRT 10.7 and OpenCV.\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_32f5f2e8-c5c4-41f3-8973-d5cc2666388e.jpg?v=1782277083\"\u003e\u003cp\u003eDas Kit enthält ein aktualisiertes Ubuntu 22.04 System-Image mit NVIDIA CUDA 12.6, TensorRT 10.7, cuDNN 9.6 und OpenCV 4.10.0 Unterstützung.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JETSON full series comparison chart listing Orin Nano, Orin NX, and AGX Orin specs including TOPS and memory\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_ac86fbf1-d65b-4118-b042-09be8732a86c.jpg?v=1782277089\"\u003e\u003cp\u003eDie Vergleichstabelle der vollständigen Jetson-Serie listet Orin Nano, Orin NX und AGX Orin Module mit wichtigen Spezifikationen wie TOPS und Speicheroptionen auf.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Shipping list for Yahboom Jetson Orin NX SUPER kits showing board, power adapter, antennas, Wi‑Fi card, and optional SSD\/cables\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_f882b6c3-312d-433a-9fb6-59ac34e78889.jpg?v=1782277095\"\u003e\u003cp\u003eYahboom Jetson Orin NX SUPER Kit-Optionen umfassen das Entwicklerkit mit Netzteil, Antennen, WLAN-Karte und optionaler 256GB SSD sowie HDMI\/USB‑C Kabel je nach Bundle.\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom Jetson Orin NX SUPER developer kit bundles with power adapter, antenna, SSD, cables, and IMX219 cameras\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_392eda8b-d88d-4c92-a663-1a529af3d68a.jpg?v=1782277102\"\u003e\u003cp\u003eYahboom Jetson Orin NX SUPER Entwicklerkit-Bundles enthalten wichtige Zubehörteile wie Netzteil, Antenne, WLAN-Karte, SSD, Displaykabel und IMX219 Kameraoptionen für KI- und ROS-Setups.\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Yahboom Jetson Orin NX SUPER developer kit bundles showing Mini PC, Superior and Ultimate options with SSD, camera and cables\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Jetson-Orin-NX-SUPER-Developer-Kit-with-8G16GB_84420923-a0fb-4311-89e7-9a0511786743.jpg?v=1782277108\"\u003e\u003cp\u003eYahboom Jetson Orin NX SUPER-Kits werden in mehreren Bundles angeboten, die das Modul, Netzteil, Antenne, SSD, Video-\/USB-Kabel und Zusatzartikel wie eine USB-Kamera und ein Gehäuse enthalten.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"8GB \/ Entwicklungskit ohne SSD","offer_id":53136098394336,"sku":"3000101327-1","price":1103.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"8GB \/ Entwickler-Kit","offer_id":53136098427104,"sku":"3000101327-2","price":1175.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"8GB \/ Basis-Kit","offer_id":53136098459872,"sku":"3000101327-3","price":1187.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"8GB \/ 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