{"product_id":"nvidia-jetson-xavier-nx-som","title":"Módulo Nvidia Jetson Xavier NX SOM","description":"\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cstrong data-mce-fragment=\"1\"\u003eRENDIMIENTO COMPACTO Y POTENTE EN EL LÍMITE (EDGE)\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003eLa supercomputadora de IA más pequeña del mundo para sistemas integrados y de borde. Ahora con soporte nativo para la nube.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eNVIDIA\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 lleva el rendimiento de una supercomputadora al límite (edge) en un sistema en módulo (SOM) de pequeño formato. Hasta 21 TOPS de computación acelerada proporcionan la potencia necesaria para ejecutar redes neuronales modernas en paralelo y procesar datos de múltiples sensores de alta resolución, un requisito para los sistemas de IA completos.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eJetson Xavier NX ahora cuenta con soporte nativo para la nube que permite a los desarrolladores crear e implementar funciones de alta calidad definidas por software en dispositivos integrados y de borde. Los modelos de IA preentrenados de\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\u003ey el\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\"\u003eNVIDIA Transfer Learning Toolkit\u003c\/a\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003ele brindan un camino más rápido hacia redes de IA entrenadas y optimizadas, mientras que la implementación en contenedores en los dispositivos Jetson permite actualizaciones flexibles y sin interrupciones. Jetson Xavier NX acelera la pila de software de NVIDIA con más de 10 veces el rendimiento de su predecesor ampliamente adoptado, Jetson TX2.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eMás pequeño que una tarjeta de crédito (70x45 mm), el módulo de bajo consumo Jetson Xavier NX ofrece un rendimiento de clase servidor: 21 TOPS (a 15 W) o hasta 14 TOPS (a 10 W). Puede ejecutar múltiples redes neuronales modernas en paralelo y procesar datos de múltiples sensores de alta resolución, un requisito para los sistemas de IA completos. El soporte nativo para la nube disponible hace que sea más fácil que nunca desarrollar e implementar software de IA en dispositivos de borde.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eJetson Xavier NX está listo para la producción y es compatible con todos los marcos de trabajo de IA populares. Esto abre la puerta a dispositivos de computación de borde integrados que requieren un mayor rendimiento para soportar cargas de trabajo de IA, pero que están limitados por el tamaño, el peso, el presupuesto de energía o el costo.\u003c\/p\u003e\n\u003ch5 data-mce-fragment=\"1\"\u003eCaracterísticas\u003c\/h5\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eTamaño:\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eRENDIMIENTO XAVIER. TAMAÑO NANO.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eCon 70 mm x 45 mm, Jetson Xavier NX concentra la potencia de un SoC NVIDIA Xavier en un módulo del tamaño de una\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. Este pequeño módulo combina un rendimiento excepcional y ventajas energéticas con un rico conjunto de entradas\/salidas (IO), desde CSI y PCIe de alta velocidad hasta I2C y GPIO de baja velocidad. Aproveche el factor de forma pequeño, las interfaces ricas en sensores y el gran rendimiento para aportar nuevas capacidades a todos sus sistemas de IA integrados y de borde.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eRendimiento: \u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003ePOTENTE RENDIMIENTO DE IA DE 21 TOPS\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eJetson Xavier NX ofrece hasta 21 TOPS, lo que lo hace ideal para computación de alto rendimiento e IA en sistemas integrados y de borde. Obtiene el rendimiento de 384 núcleos NVIDIA CUDA\u003csup data-mce-fragment=\"1\"\u003e®\u003c\/sup\u003e\u003cspan data-mce-fragment=\"1\"\u003e \u003c\/span\u003e, 48 núcleos Tensor, 6 CPU ARM Carmel y dos motores NVIDIA Deep Learning Accelerators (NVDLA). Combinadas con más de 51 GB\/s de ancho de banda de memoria, codificación y decodificación de video, estas características convierten a Jetson Xavier NX en la plataforma elegida para ejecutar múltiples redes neuronales modernas en paralelo y procesar datos de alta resolución de múltiples sensores simultáneamente.\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eEnergía:\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eINCREÍBLE EFICIENCIA ENERGÉTICA\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv data-mce-fragment=\"1\" class=\"description color-black  body-text\"\u003e\n\n\u003cp data-mce-fragment=\"1\"\u003eJetson Xavier NX admite múltiples modos de energía, incluidos modos de bajo consumo para sistemas que funcionan con batería, y ofrece hasta 14 TOPS para aplicaciones de IA con tan solo 10 W. Esto deja más presupuesto de energía para sensores y periféricos, mientras le permite seguir utilizando toda la pila de software de NVIDIA. Ahora tiene el rendimiento para ejecutar todas las redes y marcos de trabajo de IA modernos con bibliotecas aceleradas para aprendizaje profundo, visión artificial, gráficos por computadora, multimedia y más.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch5 data-mce-fragment=\"1\"\u003eEspecificaciones\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\"\u003eRendimiento de IA\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e21 TOPS\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eGPU\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eGPU NVIDIA Volta\u003csup\u003e™\u003c\/sup\u003e de 384 núcleos con 48 núcleos Tensor\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eCPU\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eCPU ARM\u003csup\u003e®\u003c\/sup\u003ev8.2 de 64 bits NVIDIA Carmel de 6 núcleos\u003cbr\u003e6MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eMemoria\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e8 GB LPDDR4x de 128 bits\u003cbr\u003e51.2GB\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eAlmacenamiento\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e16 GB eMMC 5.1\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eEnergía\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e10 W|15 W\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), total 144 GT\/s*\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eCámara CSI\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eHasta 6 cámaras (24 mediante canales virtuales)\u003cbr\u003e14 carriles (3x4 o 6x2) MIPI CSI-2\u003cbr\u003eD-PHY 1.2 (hasta 30 Gbps)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eCodificación de video\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e2x 4Kp30 | 6x 1080p60 | 14x 1080p30 (H.265 y H.264)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eDecodificación de video\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\"\u003ePantalla\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e2 multimodo 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\"\u003eAcelerador DL\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e2 motores NVDLA\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eAcelerador de visión\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eProcesador de visión VLIW de 7 vías\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eRedes\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003eEthernet 10\/100\/1000 BASE-T\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCLdata\"\u003eMecánico\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"tableCRdata\" colspan=\"2\"\u003e69.6 mm x 45 mm\u003cbr\u003eConector SO-DIMM de 260 pines\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\/es\/products\/nvidia-jetson-xavier-nx-som","provider":"Atlantis Robotics","version":"1.0","type":"link"}