{"product_id":"nvidia-jetson-agx-xavier-module-online","title":"وحدة Nvidia Jetson AGX Xavier","description":"\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eيضع NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ معياراً جديداً لكثافة الحوسبة، وكفاءة الطاقة، وقدرات استدلال الذكاء الاصطناعي على أجهزة الحافة. إنه التطور التالي في الآلات الذكية من الجيل الجديد ذات القدرات المستقلة المتكاملة.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cspan\u003eتجعل وحدة Jetson AGX Xavier الآلات المستقلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أمراً ممكناً، حيث تعمل بطاقة منخفضة تصل إلى 10 واط وتوفر أداءً يصل إلى 32 تريليون عملية في الثانية (TOPs). وباعتبارها جزءاً من منصة حوسبة الذكاء الاصطناعي الرائدة عالمياً، فهي تستفيد من مجموعة أدوات وسير عمل الذكاء الاصطناعي الغنية من NVIDIA، مما يمكّن المطورين من تدريب الشبكات العصبية ونشرها بسرعة.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch5 data-mce-fragment=\"1\"\u003eالميزات \u003c\/h5\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eالحجم\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cstrong data-mce-fragment=\"1\"\u003eطفرة في التطبيقات المدمجة\u003c\/strong\u003e\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eبحجم لا يتعدى 100 × 87 مم فقط، يقدم Jetson AGX Xavier أداء محطات العمل الكبيرة في حجم يعادل عُشر حجم محطة العمل. وهذا يجعله مثالياً للآلات المستقلة مثل روبوتات التوصيل والخدمات اللوجستية، وأنظمة المصانع، والمركبات الجوية غير المأهولة (UAVs) الصناعية الكبيرة.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eالأداء \u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cstrong data-mce-fragment=\"1\"\u003eنقل الأداء إلى الحافة\u003c\/strong\u003e\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eباعتباره أول كمبيوتر في العالم مصمم خصيصاً للآلات المستقلة، يتمتع Jetson AGX Xavier بالأداء اللازم للتعامل مع قياس المسافات البصري، ودمج المستشعرات، وتحديد الموقع ورسم الخرائط، واكتشاف العوائق، وخوارزميات تخطيط المسار التي تعد بالغة الأهمية لروبوتات الجيل التالي. احصل على أداء يضاهي محطات العمل المزودة بوحدات معالجة الرسوميات (GPU) مع ما يصل إلى 32 تريليون عملية في الثانية (TOPS) كذروة حوسبة و750 جيجابت في الثانية من إدخال\/إخراج عالي السرعة في عامل شكل مدمج.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eالطاقة\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cstrong data-mce-fragment=\"1\"\u003eقوة المرونة\u003c\/strong\u003e\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eتوفر سلسلة Jetson AGX Xavier أعلى مستوى من الأداء للآلات المستقلة في نظام موفر للطاقة. يأتي Jetson AGX Xavier مع ملفات تعريف طاقة قابلة للتهيئة مسبقاً بـ 10 واط، و15 واط، و30 واط، بينما يأتي Jetson AGX Xavier Industrial مع ملفات تعريف مسبقة الضبط بـ 20 واط و40 واط. يمكن تبديل ملفات تعريف الطاقة هذه أثناء وقت التشغيل وتخصيصها لتلبية احتياجات تطبيقك المحددة.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cstrong data-mce-fragment=\"1\"\u003eوحدة JETSON AGX XAVIER لكل تطبيق\u003c\/strong\u003e\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eتقدم سلسلة وحدات Jetson AGX Xavier أداء ذكاء اصطناعي يصل إلى 32 تريليون عملية في الثانية (TOPS)، وتتيح مجموعة أدوات وسير عمل الذكاء الاصطناعي الغنية من NVIDIA للمطورين تدريب الشبكات العصبية ونشرها بسرعة.\u003c\/p\u003e\n\u003ch5 data-mce-fragment=\"1\"\u003eالمواصفات \u003c\/h5\u003e\n\u003ctable cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" border=\"1\" align=\"center\" style=\"width: 480.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctbody data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eوحدة معالجة الرسوميات (GPU)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eبنية NVIDIA Volta مع 512 نواة NVIDIA CUDA و64 نواة Tensor\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e22 تريليون عملية في الثانية (INT8)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eوحدة المعالجة المركزية (CPU)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eوحدة معالجة مركزية NVIDIA Carmel Armv8.2 بـ 8 أنوية و64-بت\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e8 ميجابايت L2 + 4 ميجابايت L3\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eمسرع التعلم العميق (DL Accelerator)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e2x NVDLA\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e10 تريليون عملية في الثانية (INT8)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eمسرع الرؤية\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e2x معالج رؤية بـ 7 مسارات VLIW\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eالذاكرة\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e32 جيجابايت LPDDR4x بـ 256-بت\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e136.5 جيجابايت\/ثانية\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eالتخزين\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e32 جيجابايت eMMC 5.1\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eكاميرا CSI\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eحتى 6 كاميرات (36 عبر القنوات الافتراضية)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e16 مسار MIPI CSI-2، 8 مسارات SLVS-EC\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eD-PHY 1.2 (حتى 40 جيجابت\/ثانية)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eC-PHY 1.1 (حتى 62 جيجابت\/ثانية)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eترميز الفيديو\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e4x 4K60 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e8x 4K30 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e16x 1080p60 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e32x 1080p30 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e30x 1080p30 (H.264)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eفك ترميز الفيديو\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e2x 8K30 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e6x 4K60 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e12x 4K30 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e26x 1080p60 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e52x 1080p30 (H.265)\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e30x 1080p30 (H.264)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eUPHY\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e8x PCIe Gen4 | 8x SLVS-EC\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003e3x USB 3.1\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eUFS بمسار واحد\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eالشبكات\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e10\/100\/1000 BASE-T Ethernet\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eالشاشة\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eثلاثة منافذ متعددة الأنماط DP 1.2a\/e DP 1.4\/HDMI 2.0 a\/b\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eإدخال\/إخراج آخر\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eUSB 2.0\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eUART, SPI, CAN, I2C, I2S, DMIC \u0026amp; DSPK, GPIOs\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eالطاقة\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e10 واط | 15 واط | 30 واط\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr data-mce-fragment=\"1\"\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\" style=\"width: 106px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003eالميكانيكا\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" style=\"width: 367.578px;\" data-mce-fragment=\"1\"\u003e100 مم × 87 مم\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eموصل 699 سن Molex Mirror Mezz\u003cbr data-mce-fragment=\"1\"\u003eلوحة نقل حراري مدمجة\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"32GB","offer_id":39794913149014,"sku":"SBC1104-32SOM","price":192199.99,"currency_code":"INR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/products\/nvidia-jetson-agx-module-1ccw-d.png?v=1630335369","url":"https:\/\/thinkrobotics.com\/ar\/products\/nvidia-jetson-agx-xavier-module-online","provider":"Atlantis Robotics","version":"1.0","type":"link"}