概要
reComputer Industrial J3011は、NVIDIA Jetson Orin Nano™ 8GBモジュールに基づいて構築されたファンレスエッジAIデバイスで、40 TOPSのAIパフォーマンスを提供します。2つのRJ-45 GbEポート(LAN1はPoE PSE 802.3af 15 W対応)、RS-232/RS-422/RS-485をサポートする1x DB9、絶縁グラウンド付きの4x DI/4x DO、1x CANを含むハイブリッド産業接続を提供します。コンパクトなエンクロージャー(159mm x 155mm x 57mm、1.57kg)は、デスク、DINレール、壁取り付け、VESAをサポートしています。動作温度は-20〜60°Cで、0.7m/sの風量、典型的な電力効率は10W〜20W(製品ビジュアルに基づく)です。
主な特徴
- NVIDIA Jetson Orin Nano 8GBモジュールで最大40 TOPSのAIパフォーマンスを実現。
- 1024コアのNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32のテンソルコア; 6コアのArm® Cortex®-A78AE v8.2 64ビットCPU(1.5MB L2 + 4MB L3)。
- 8GB 128ビットLPDDR5、68 GB/sの帯域幅。
- 産業用I/O: 2x RJ-45 GbE(1x PoE PSE 802.3af 15 W)、DB9経由のRS232/RS422/RS485、4x DI/4x DO、1x CAN。
- USB: 3x USB3.2 Gen1、1x USB2.0 Type-C(デバイスモード)、1x USB2.0 Type-C デバッグUART & RP2040。
- ディスプレイ: 1x HDMI Type A; 1x DP。カメラ: 2x CSI(2レーン15ピン)。
- ストレージ: 1x M.2 Key M PCIe(M.2 NVMe 2280 SSD 128G付属)。
- 拡張: 4G/LoRaWAN®用のMini PCIe(モジュールはオプション);4G/5G用のM.2 Key B(モジュールはオプション);オプションのSMD Wi‑Fi/Bluetooth(カスタム生産)。
- 電源オプション: DC 12V–24V端子ブロック(2ピン)または19V電源アダプター(電源コードなし)。
- ファンレスパッシブヒートシンク;1x 4ピンファンコネクタ(5V PWM)がボード上に利用可能。
- 頑丈なデザイン: -20 ~ 60°C、0.7m/sの風量;40°Cで95%非凝縮;3 Grmsの振動;50Gの衝撃。
- 表示されている認証: CE、FCC、RoHS、REACH、UKCA、KC。 html
SSD互換性に関する注意
SSDについて、SeeedはJetPackバージョンの違いがSSDの互換性に影響を与えるため、Seeedの128GB、256GB、512GB NVMe M.2 2280モデルを推奨します。
仕様
| AIパフォーマンス | 40 TOPS (Jetson Orin Nano 8GB) |
| GPU | 1024コアのNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32のテンソルコアを搭載 |
| CPU | 6コアのArm® Cortex®-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 |
| メモリ | 8GB 128ビットLPDDR5、68 GB/s |
| ビデオエンコーダー | 1〜2 CPUコアによってサポートされる1080p30 |
| ビデオデコーダー | 1x 4K60 (H.265) | 2x 4K30 (H.265) | 5x 1080p60 (H.265) | 11x 1080p30 (H. 265) |
| キャリアボード | |
| ストレージ | 1x M.2 Key M PCIe (M.2 NVMe 2280 SSD 128Gを含む) |
| ネットワーキング | LAN1: RJ45 GbE PoE (PSE 802.3af 15 W); LAN2: RJ45 GbE (10/100/1000Mbps) |
| USB | 3x USB3.2 Gen1; 1x USB2.0 Type-C (デバイスモード); 1x USB2.0 Type-C デバッグ UART & RP2040 |
| ディスプレイ | 1x HDMI タイプ A; 1x DP |
| ファンヘッダー | 1x 4ピンファンコネクタ (5V PWM) |
| DI/DO & CAN | 4x DI; 4x DO; 3x GND_DI; 2x GND_DO; 1x GND_ISO; 1x CAN |
| COM | 1x DB9 (RS232/RS422/RS485) |
| SIM | 1x ナノ SIM カードスロット |
| 拡張 | Mini PCIe for 4G/LoRaWAN® (モジュールオプション); M.2 キー B は 4G/5G をサポート (モジュールオプション) |
| Wi‑Fi/Bluetooth | カスタマイズ生産に対応した SMD Wi‑Fi/Bluetooth をサポート |
| TPM | 1x TPM 2.0 コネクタ (モジュールオプション) |
| RTC | 1x RTC ソケット (CR1220 付属); 1x RTC 2ピン |
| カメラ | 2x CSI (2レーン 15ピン) |
| 電源 (端子) | DC 12V–24V 端子ブロック (2ピン) |
| 電源アダプタ | 19V 電源アダプタ (電源コードなし) |
| 寸法 (W x D x H) | 159mm x 155mm x 57mm |
| 重量 | 1.57kg |
| インストール | デスク、DINレール、壁取り付け、VESA |
| 環境 | 動作温度: -20 ~ 60°C で 0。7m/sの気流; 動作湿度: 95% @ 40°C(非凝縮) |
| 信頼性 | 振動: 3 Grms @ 5 ~ 500 Hz、ランダム、1時間/軸; 衝撃: 50Gピーク加速度(11 msec) |
| 保証 | 2年 |
同梱物
| reComputer Industrial J3011(システムインストール済み) | x1 |
| マウントブラケット | x2 |
| DINレールブラケット | x1 |
| ブラケットネジ | x4 |
| 16ピン端子ブロック(DIO用) | x1 |
| 19V電源アダプター(電源コードは別売) | x1 |
| 2ピン端子ブロック電源コネクタ | x1 |
電源コードの注意
製品には電源アダプターが含まれていますが、ACクローバーリーフ電源コードは含まれていません。お住まいの地域に適したACクローバーリーフ電源コードを購入してください。
アプリケーション
アプリケーション分野
- AIビデオ分析
- マシンビジョン
- 自律移動ロボット (AMR)
- 生成AI
生成AIをエッジに持ち込む能力
ビジョン・ランゲージモデル(e.g., LLaVA)を使用して、ビデオや画像から要約、検索、洞察を抽出するAIエージェントを構築します。
マルチストリームAIビデオ分析を構築します。
NVIDIAマルチスタンダードビデオデコーダーは、SD/HD/UltraHDコンテンツのビデオデコードを加速し、エッジでのマルチストリーム分析をサポートします。
生成AIおよびコンピュータビジョンモデルを展開する最速の方法
Seeedは、Ollama、Llama3、YOLOv8などを含むエッジAIワークロードのワンライン展開のためのjetson-exampleプロジェクトを提供しています。
マニュアル
- データシート
- 回路図
- 3Dファイル
- 組み立てガイド
- MTBFテストレポート
- Github
- Seeed Nvidia Jetson製品カタログ
- Nvidia Jetson比較
- Nvidia Jetson製品比較
- Seeed Nvidia Jetson成功事例
- Seeed Jetsonワンページャー
ECCN/HTS
| HSCODE | 8471504090 |
| USHSCODE | 8517180050 |
| UPC | |
| EUHSCODE | 8471707000 |
| COO | 中国 |
詳細

Jetson Orin Nano 8GB、40 TOPSのAIパフォーマンス、ファンレスデザイン、オープンソースハードウェア。ロボティクス、生成AI、ビデオ分析をサポートし、複数の接続オプションを提供します。

reJ3011 エッジAIデバイスは、デュアルLAN、HDMI、USB 2.0、Nano SIM、DC入力、3つのUSB 3.2ポート、COMポート、DI/DO/CAN、リセットボタン、ステータスLEDを備えています。(32語)

M.2 Key B Mini PCIeスロット、制御およびUARTヘッダー、ファンヘッダー、2ピンRTCコネクタ、260ピンSODIMMコネクタ、TPMヘッダーが前面にあり、DIPスイッチ、M.2 Key Mスロット、2レーン15ピンCSIインターフェース、RTCソケット、オプションのWi-Fi/Bluetoothモジュール、外部アンテナインターフェースが背面にあります。エッジコンピューティングのための多様な接続と拡張をサポートします。統合されたハードウェアインターフェースを備えた高性能AIタスク向けに設計されています。コンパクトで多用途であり、要求の厳しい環境での効率的な処理を可能にします。産業オートメーション、スマートシティ、信頼性の高いリアルタイム性能を必要とするAIoTアプリケーションに最適です。展開を効率化し、エッジAIソリューションのスケーラビリティを向上させるために構築されています。


午後3時30分に棚が崩れ、箱が落下して通路を塞いだ際、324番通路で異常な事件は発生しませんでした。

Nvidiaデスクトップ上で動作するNvidia Deepstream車両認識システムは、0.73 FPSのパフォーマンスを持ち、平均0.79のレートでフレームを処理しています。

reJ3011 Edge AIはLlama3、ollama、LLaVA、Whisper、Stable Diffusion、NanoDBをサポートしています。








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