{"product_id":"nvidia-jetson-orin-nano-developer-kit","title":"مجموعة مطوري NVIDIA Jetson Orin Nano Super","description":"\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eمجموعة المطورين NVIDIA Jetson Orin™ Nano Super\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cmeta charset=\"UTF-8\"\u003e\u003cspan\u003eتعد مجموعة المطورين NVIDIA Jetson Orin Nano™ Super حاسوباً مدمجاً وقوياً يعيد تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي للأجهزة الطرفية الصغيرة. فهي توفر أداء ذكاء اصطناعي يصل إلى 67 TOPS - أي تحسن بمقدار 1.7 ضعف عن الإصدار السابق - لتشغيل أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي شيوعاً بسلاسة، مثل نماذج الرؤية التحويلية (Vision Transformers)، والنماذج اللغوية الكبيرة، ونماذج الرؤية واللغة، والمزيد.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(255, 42, 0);\"\u003eملاحظة: الحد الأقصى هو أربع وحدات لكل حساب عميل لاستخدامات البحث والتطوير فقط. تُعفى المؤسسات التعليمية من هذا القيد. مزود الطاقة مشمول في المجموعة.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(255, 42, 0);\"\u003eللحصول على كميات أكبر، تتوفر \u003cspan style=\"text-decoration: underline; color: rgb(43, 0, 255);\"\u003e\u003cem\u003e\u003ca style=\"color: rgb(43, 0, 255); text-decoration: underline;\" rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/thinkrobotics.com\/products\/thinkrobotics-edge-ai-device-with-nvidia-jetson-orin%E2%84%A2-nano-made-in-india?utm_source=copyToPasteBoard\u0026amp;utm_medium=product-links\u0026amp;utm_content=web\" target=\"_blank\"\u003e\u003cstrong\u003eمجموعات نشر NVIDIA Jetson Orin™ Nano\u003c\/strong\u003e\u003c\/a\u003e\u003c\/em\u003e\u003c\/span\u003e.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eالميزات\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"width: 99.5588%;\" border=\"0\"\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eأداء الذكاء الاصطناعي\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003e67 TOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eعرض نطاق الذاكرة\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003e102 جيجابايت\/ثانية\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eتردد المعالج (CPU)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003e1.7 جيجاهرتز\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eوحدة معالجة الرسوميات (GPU)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003eمعالج رسوميات بـ 1024 نواة بمعمارية NVIDIA Ampere مع 32 نواة تينسور\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eالمعالج (CPU)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003eمعالج Arm® Cortex®-A78AE v8.2 سداسي النوى 64-بت، ذاكرة مؤقتة L2 سعة 1.5 ميجابايت + L3 سعة 4 ميجابايت\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eالذاكرة\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003e8 جيجابايت LPDDR5 بـ 128-بت بسرعة 68 جيجابايت\/ثانية\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eالتخزين\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003eفتحة بطاقة SD وذاكرة NVMe خارجية عبر منفذ M.2 Key M\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 50.8804%;\"\u003e\u003cstrong\u003eالطاقة\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 48.6613%;\"\u003e7 واط – 25 واط\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ctable style=\"width: 99.5588%; height: 957.816px;\" border=\"0\"\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr style=\"height: 56.9205px;\"\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 99.3512%; height: 56.9205px;\" height=\"46\" width=\"935\" colspan=\"3\" class=\"et3\"\u003e\n\n\u003ch3\u003eإعدادات مجموعة المطورين Jetson Orin Nano Super\u003c\/h3\u003e\n\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr style=\"height: 122.983px;\"\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 27.4957%; height: 122.983px;\" height=\"123\" width=\"262\" class=\"et5\"\u003e \u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 35.3778%; height: 122.983px;\" width=\"351\" class=\"et6\"\u003e\u003cstrong\u003eمجموعة المطورين NVIDIA Jetson Orin Nano (الأصلية)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 36.4776%; height: 122.983px;\" width=\"320\" class=\"et6\"\u003e\u003cstrong\u003eمجموعة المطورين NVIDIA Jetson Orin Nano Super\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr style=\"height: 273.949px;\"\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 27.4957%; height: 273.949px;\" height=\"274\" width=\"262\" class=\"et6\"\u003e\n\n\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003eGPU\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 35.3778%; height: 273.949px;\" width=\"351\" class=\"et5\"\u003e\n\n\u003cbr\u003eمعمارية NVIDIA Ampere\u003cbr\u003e1,024 نواة CUDA\u003cbr\u003e32 نواة تينسور\u003cbr\u003e635 ميجاهرتز\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 36.4776%; height: 273.949px;\" width=\"320\" class=\"et5\"\u003e\n\n\u003cbr\u003eمعمارية NVIDIA Ampere\u003cbr\u003e1,024 نواة CUDA\u003cbr\u003e32 نواة تينسور\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan class=\"font1\"\u003e1,020 ميجاهرتز\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr style=\"height: 180px;\"\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 27.4957%; height: 180px;\" height=\"180\" width=\"262\" class=\"et6\"\u003e\n\n\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003eأداء الذكاء الاصطناعي\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 35.3778%; height: 180px;\" width=\"351\" class=\"et5\"\u003e\n\n\u003cbr\u003e40 TOPS بتقنية INT8 (متفرق)\u003cbr\u003e20 TOPS بتقنية INT8 (كثيف)\u003cbr\u003e10 TFLOPs بتقنية FP16\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 36.4776%; height: 180px;\" width=\"320\" class=\"et5\"\u003e\n\n\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan class=\"font1\"\u003e67 TOPS (متفرق)\u003cbr\u003e33 TOPS (كثيف)\u003cbr\u003e17 TFLOPs بتقنية FP16\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr style=\"height: 150.966px;\"\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 27.4957%; height: 150.966px;\" height=\"151\" width=\"262\" class=\"et6\"\u003e\n\n\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003eCPU\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 35.3778%; height: 150.966px;\" width=\"351\" class=\"et5\"\u003eمعالج Arm Cortex-\u003cbr\u003eA78AE v8.2 64-بت\u003cbr\u003e1.5 جيجاهرتز\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 36.4776%; height: 150.966px;\" width=\"320\" class=\"et5\"\u003eمعالج Arm Cortex-\u003cbr\u003eA78AE v8.2 64-بت\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan class=\"font1\"\u003e1.7 جيجاهرتز\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr style=\"height: 125px;\"\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 27.4957%; height: 125px;\" height=\"125\" width=\"262\" class=\"et6\"\u003e\n\n\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003eالذاكرة\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 35.3778%; height: 125px;\" width=\"351\" class=\"et5\"\u003e8 جيجابايت LPDDR5 بـ 128-بت\u003cbr\u003e68 جيجابايت\/ثانية\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 36.4776%; height: 125px;\" width=\"320\" class=\"et5\"\u003e8 جيجابايت LPDDR5 بـ 128-بت\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan class=\"font1\"\u003e102 جيجابايت\/ثانية\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\n\n\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr style=\"height: 47.9972px;\"\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 27.4957%; height: 47.9972px;\" height=\"48\" width=\"262\" class=\"et6\"\u003e\u003cstrong\u003eطاقة الوحدة\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 35.3778%; height: 47.9972px;\" width=\"351\" class=\"et5\"\u003e7 واط | 15 واط\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"text-align: center; width: 36.4776%; height: 47.9972px;\" width=\"320\" class=\"et5\"\u003e7 واط | 15 واط | \u003cstrong\u003e\u003cspan class=\"font1\"\u003e25 واط\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\n\n\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":"Default Title","offer_id":44900111188285,"sku":"SBC1047","price":54999.99,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/jetson-orin-nano-super-developer-kit-og.jpg?v=1737536404","url":"https:\/\/thinkrobotics.com\/ar\/products\/nvidia-jetson-orin-nano-developer-kit","provider":"Atlantis Robotics","version":"1.0","type":"link"}