{"product_id":"nvidia-jetson-xavier-nx-som","title":"وحدة معالجة Nvidia Jetson Xavier NX (SOM)","description":"\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cstrong data-mce-fragment=\"1\"\u003eأداء قوي ومدمج عند الحافة (Edge)\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003eأصغر حاسوب فائق للذكاء الاصطناعي في العالم للأنظمة المضمنة وأنظمة الحافة. والآن مع دعم الحوسبة السحابية الأصلية.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eيجلب NVIDIA\u003csup data-mce-fragment=\"1\"\u003e®\u003c\/sup\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003eJetson Xavier\u003csup data-mce-fragment=\"1\"\u003e™\u003c\/sup\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003eNX أداء الحواسيب الفائقة إلى الحافة في نظام صغير الحجم على وحدة (SOM). توفر قدرة حوسبة معجلة تصل إلى 21 تريليون عملية في الثانية (TOPS) القوة اللازمة لتشغيل الشبكات العصبية الحديثة بالتوازي ومعالجة البيانات من مستشعرات متعددة عالية الدقة—وهو مطلب لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتكاملة.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eيتميز Jetson Xavier NX الآن بدعم الحوسبة السحابية الأصلية، مما يتيح للمطورين بناء ونشر ميزات عالية الجودة ومحددة برمجياً على الأجهزة المضمنة وأجهزة الحافة. توفر نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقاً من\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003e\u003ca data-mce-fragment=\"1\" href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-in\/gpu-cloud\/\" data-mce-href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-in\/gpu-cloud\/\"\u003eNVIDIA NGC\u003c\/a\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003eو\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003e\u003ca data-mce-fragment=\"1\" href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/transfer-learning-toolkit\" target=\"_blank\" data-mce-href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/transfer-learning-toolkit\"\u003eمجموعة أدوات التعلم بالنقل من NVIDIA\u003c\/a\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003eمساراً أسرع للحصول على شبكات ذكاء اصطناعي مدربة ومحسنة، بينما يسمح النشر المعتمد على الحاويات لأجهزة Jetson بتحديثات مرنة وسلسة. يعمل Jetson Xavier NX على تسريع مكدس برامج NVIDIA بأداء يزيد عن 10 أضعاف أداء سابقه واسع الانتشار، Jetson TX2.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eبحجم أصغر من بطاقة الائتمان (70×45 مم)، توفر وحدة Jetson Xavier NX الموفرة للطاقة أداءً من فئة الخوادم—21 تريليون عملية في الثانية (بقدرة 15 واط) أو ما يصل إلى 14 تريليون عملية في الثانية (بقدرة 10 واط). يمكنها تشغيل شبكات عصبية حديثة متعددة بالتوازي ومعالجة البيانات من مستشعرات متعددة عالية الدقة—وهو مطلب لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتكاملة. كما يجعل دعم الحوسبة السحابية الأصلية المتاح تطوير ونشر برامج الذكاء الاصطناعي على أجهزة الحافة أسهل من أي وقت مضى.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eJetson Xavier NX جاهز للإنتاج ويدعم جميع أطر عمل الذكاء الاصطناعي الشهيرة. وهذا يفتح الباب أمام أجهزة الحوسبة الطرفية المضمنة التي تتطلب أداءً متزايداً لدعم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ولكنها مقيدة بالحجم أو الوزن أو ميزانية الطاقة أو التكلفة.\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\"\u003eأداء XAVIER. حجم NANO.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eبأبعاد 70 مم × 45 مم، يجمع Jetson Xavier NX قوة معالج NVIDIA Xavier SoC في وحدة بحجم\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003e\u003ca data-mce-fragment=\"1\" href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-in\/autonomous-machines\/embedded-systems\/jetson-nano\/\" data-mce-href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-in\/autonomous-machines\/embedded-systems\/jetson-nano\/\"\u003eJetson Nano\u003c\/a\u003e. تجمع هذه الوحدة الصغيرة بين الأداء الاستثنائي ومزايا الطاقة مع مجموعة غنية من المدخلات والمخرجات (IOs)—بدءاً من واجهات CSI وPCIe عالية السرعة وصولاً إلى واجهات I2Cs وGPIOs منخفضة السرعة. استفد من عامل الشكل الصغير والواجهات الغنية بالمستشعرات والأداء العالي لجلب إمكانات جديدة لجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي المضمنة والحافة لديك.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eالأداء:\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eأداء ذكاء اصطناعي قوي بقدرة 21 تريليون عملية في الثانية (TOPS)\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eيوفر Jetson Xavier NX ما يصل إلى 21 تريليون عملية في الثانية، مما يجعله مثالياً للحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي في الأنظمة المضمنة وأنظمة الحافة. ستحصل على أداء 384 نواة NVIDIA CUDA\u003csup data-mce-fragment=\"1\"\u003e®\u003c\/sup\u003e، و48 نواة Tensor، و6 وحدات معالجة مركزية Carmel ARM، ومحركين من NVIDIA لتسريع التعلم العميق (NVDLA). جنباً إلى جنب مع عرض نطاق ترددي للذاكرة يتجاوز 51 جيجابايت\/ثانية، وترميز وفك تشفير الفيديو، تجعل هذه الميزات Jetson Xavier NX المنصة المفضلة لتشغيل شبكات عصبية حديثة متعددة بالتوازي ومعالجة البيانات عالية الدقة من مستشعرات متعددة في وقت واحد.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eالطاقة:\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eكفاءة طاقة لا تُصدق\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv data-mce-fragment=\"1\" class=\"description color-black body-text\"\u003e\n\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eيدعم Jetson Xavier NX أوضاع طاقة متعددة، بما في ذلك أوضاع الطاقة المنخفضة للأنظمة التي تعمل بالبطارية، ويوفر ما يصل إلى 14 تريليون عملية في الثانية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بقدرة تصل إلى 10 واط فقط. وهذا يترك المزيد من ميزانية الطاقة للمستشعرات والأجهزة الطرفية، مع السماح لك باستخدام مكدس برامج NVIDIA بالكامل. أصبح لديك الآن الأداء اللازم لتشغيل جميع شبكات وأطر عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة مع مكتبات معجلة للتعلم العميق، ورؤية الحاسوب، ورسومات الحاسوب، والوسائط المتعددة، والمزيد.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch5 data-mce-fragment=\"1\"\u003eالمواصفات\u003c\/h5\u003e\n\n\u003ctable cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" border=\"1\" align=\"center\"\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eأداء الذكاء الاصطناعي\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e21 تريليون عملية في الثانية (TOPS)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eوحدة معالجة الرسوميات (GPU)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eNVIDIA Volta™ بـ 384 نواة مع 48 نواة Tensor\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eوحدة المعالجة المركزية (CPU)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eNVIDIA Carmel ARM® v8.2 بـ 6 أنوية، 64-بت\u003cbr\u003eذاكرة تخزين مؤقت L2 سعة 6 ميجابايت + L3 سعة 4 ميجابايت\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eالذاكرة\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e8 جيجابايت LPDDR4x بـ 128-بت\u003cbr\u003e51.2 جيجابايت\/ثانية\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eالتخزين\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e16 جيجابايت eMMC 5.1\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eالطاقة\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e10 واط | 15 واط\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003ePCIe\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e1 x1 (PCIe Gen3) + 1 x4 (PCIe Gen4)، إجمالي 144 جيجا نقل\/ثانية*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eكاميرا CSI\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eحتى 6 كاميرات (24 عبر قنوات افتراضية)\u003cbr\u003e14 مساراً (3×4 أو 6×2) MIPI CSI-2\u003cbr\u003eD-PHY 1.2 (حتى 30 جيجابت\/ثانية)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eترميز الفيديو\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e2x 4Kp30 | 6x 1080p60 | 14x 1080p30 (H.265 و H.264)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eفك تشفير الفيديو\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e2x 4Kp60 | 4x 4Kp30 | 12x 1080p60 | 32x 1080p30 (H.265)\u003cbr\u003e2x 4Kp30 | 6x 1080p60 | 16x 1080p30 (H.264)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eالعرض\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e2 منفذ متعدد الأنماط DP 1.4\/eDP 1.4\/HDMI 2.0\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eمسرع التعلم العميق (DL)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eمحركان NVDLA\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eمسرع الرؤية\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eمعالج رؤية VLIW بـ 7 مسارات\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eالشبكات\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eإيثرنت 10\/100\/1000 BASE-T\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eالأبعاد الميكانيكية\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e69.6 مم × 45 مم\u003cbr\u003eموصل SO-DIMM بـ 260 سن\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"NVIDIA","offers":[{"title":"8GB","offer_id":39799560142934,"sku":"SBC1102-MOD8","price":71999.99,"currency_code":"INR","in_stock":false},{"title":"16GB","offer_id":39799560175702,"sku":"SBC1102-MOD16","price":91999.99,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/products\/Image1.png?v=1629459334","url":"https:\/\/thinkrobotics.com\/ar\/products\/nvidia-jetson-xavier-nx-som","provider":"Atlantis Robotics","version":"1.0","type":"link"}