Reduziere Entwicklungskosten und beschleunige die Markteinführung von NVIDIA® Jetson™ Produkten. EdgeKit kann dabei für die Entwicklung und das Deployment verwendet werden.
- Kamera-Schnittstellen: Starte deine Entwicklung mit einem Kamerasensor, der perfekt zu deiner Applikation passt.
- JetPack vorinstalliert: Das neueste NVIDIA JetPack OS ist vorinstalliert, wodurch du Zeit und Aufwand sparst.
- Plug & Play Erlebnis: Sofortige Nutzbarkeit mit unseren ausgewählten Kamerapartnern und dem EdgeControl SDK.
Durch EdgeKit vereinfachst du deinen Entwicklungsprozess, reduzierst die Einrichtungszeit und beschleunigst deine Markteinführung, während du gleichzeitig die Kosten minimierst.
Kunden, die auf EdgeKit bauen
EdgeKit: Hardware neu gedacht - dank Modularität
EdgeKit unterstützt dich in deinen Machine Vision Projekten. Wähle einfach Kamera-, Industrie- oder Kommunikationsschnittstellen aus, die für dein Projekt benötigt werden. Durch den modularen Aufbau ist das ohne hohe Kosten und lange Wartezeiten möglich. Für dein Projekt brauchst du keine eigene Entwicklung, nutzte einfach EdgeKit.
Sobald die Entwicklung abgeschlossen ist, kann EdgeKit auch für das Deployment eingesetzt werden. Falls doch noch ein individueller Formfaktor oder weitere Schnittstellen benötigt werden, bieten wir das gerne als Individualentwicklung an. So kommt dein Machine Vision Produkt innerhalb weniger Monate auf den Markt.
- Kamera-Schnittstellen: Ethernet, CSI, FPD-Link oder GMSL
- Industrie-Schnittstellen: Opto Isolated GPIOs, CAN, RS485/422/232
- Konnektivität: Ethernet, WiFi, LTE oder GPS
Time to market
Reduziere die Markteinführungszeit deutlich. Sowohl die Entwicklung von Prototypen als auch der Rollout der finalen Lösung kann in kürzester Zeit erfolgen.
Kosteneffizient
Wähle selbst die notwendigen Schnittstellen für deinen Use-Case aus, der Preis passt sich automatisch an die Ausstattung an.
Individuell
Mache das EdgeKit zu deinem System. Lasse uns dein Logo einfach zukommen und wir verewigen es auf deinen EdgeKits.
EdgeControl: Die optimale Lösung für Embedded Devices mit NVIDIA Jetson
Embedded Devices müssen nahtlos mit ihrer Umgebung interagieren, und genau dafür wurde EdgeControl entwickelt. Unsere Lösung bietet eine umfassende Integration mit führenden Kamera-, sowie SPS-Herstellern und den wichtigsten Entwicklungstools, einschließlich CUDA-Beschleunigung.
EdgeControl ist speziell für das NVIDIA Jetson Framework optimiert und wird als vorinstalliertes SDK und Installer auf allen EdgeKits bereitgestellt. Unsere Software unterstützt bei der nahtlosen Integration von Treibern für ausgewählte Kamerasensoren – ohne dass du dich um die Installation von Treibern, Anpassungen im Devicetree oder Kernel-Optimierungen kümmern musst.
Darüber hinaus erweitern wir kontinuierlich die Kompatibilität mit externer Hardware. Mit EdgeControl sicherst du dir eine zuverlässige, leistungsstarke und zukunftssichere Lösung für deine Embedded-Anwendungen.
Powered by NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson ist die führende Edge-AI Computing-Plattform mit über einer halben Million Entwicklern. Die Vorteile sind vortrainierte KI-Modelle, Entwickler-SDKs und Unterstützung für cloud-native Technologien über die gesamte Jetson-Produktlinie hinweg. So können KI-Entwickler hochwertige, softwaredefinierte Funktionen auf Embedded- und Edge-Geräten entwickeln und implementieren, die auf Robotik, AIoT, Smart Cities und industrielle Anwendungen abzielen. Die cloud-native Unterstützung hilft Herstellern und Entwicklern, häufige Verbesserungen zu implementieren, die Genauigkeit zu steigern und die neuesten Funktionen mit Jetson-basierten Edge-AI-Geräten zu nutzen.
Jetson Xavier NX | Jetson Orin Nano | Jetson Orin NX | |
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KI Performance | 21 TOPS | 20/40 TOPS | 70/100 TOPS |
GPU | 384-core NVIDIA Volta™ GPU with 48 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores |
CPU | 6-core NVIDIA Carmel ARM® v8.2 64-bit CPU | 6-core ARM® Cortex® A78AE v8.2 64-bit CPU | 6-core / 8-core Arm® Cortex® A78AE v8.2 64-bit CPU 1,5 MB / 2MB L2 + 4 MB L3 |
RAM | 8GB 128-bit LPDDR4 / 16GB 128-bit LPDDR4 | 4 GB 64-bit LPDDR5 / 8 GB 128-bit LPDDR5 | 8 GB 128-bit LPDDR5 / 16 GB 128-bit LPDDR5 |
Speicherkapazität | NVMe (128GB/ 256GB / 512 GB / 1TB) | ||
Leistungsaufnahme | 10 - 20W | 5W - 10W | 7W - 15W | 10W - 20W | 10W - 25W |
Erfolgsgeschichten unserer Kunden
NVIDIA Jetson hat die Welt der Embedded Systeme revolutioniert und ermöglicht es, leistungsstarke künstliche Intelligenz mit Deep Learning in deine Produkte zu integrieren. Unsere Kunden aus verschiedenen Branchen wie Robotik, Automobil, Luft- und Raumfahrt sowie Industrie haben bereits großartige Erfolge mit Jetson erzielt.
Klassifizierung von Fischen
Ein Unterwasserkamerasystem mit KI-gestützter Datenanalyse ermöglicht die kontinuierliche Überwachung und Echtzeitanalyse von live gestreamten Video- und Sensordaten und verbessert so die Überwachungs- und Bewertungsmethoden für Meeresprojekte.
Remote-Steuerung von Gabelstaplern
In Deutschland leidet besonders die Logistikbranche unter dem Fachkräftemangel. Um in diesem stark betroffenen Sektor Abhilfe zu schaffen, bietet das Unternehmen enabl nun die Möglichkeit zur Remote-Steuerung von Gabelstaplern an. Herzstück der Hardware der Echtzeit-Technologie ist EdgeKit.
Reifenprofilüberwachung
Wie Norsk Datateknikk und EdgeKit die norwegischen Autobahnen transformieren, das Leben auf den Straßen sicherer machen und Unfälle verhindern. Dabei werden mithilfe optischer Straßensensoren die Reifenprofile erfasst und on the Edge bewertet.
Technische Details
Unterstützte NVIDIA SOMs | Jetson Xavier NX, Jetson Orin NX |
Betriebssystem | JetPack 5: Ubuntu 20.04 (Linux Kernel 5.10) JetPack 6: Ubuntu 22.04 (Linux Kernel 5.15) |
Stromversorgung | Externe 12 V / 24 V / 48 V DC Versorgung, Externe 2S LiPo Batterie (optional) |
Leistungsaufnahme | max. 60 W |
Kühlung | Passive Kühlung und 2x 60 mm Lüfter (optional) |
Standard Interfaces | USB 3.0, HDMI, Ethernet, microUSB, microSD, 40-pin GPIO, CSI |
Optionale Interfaces | SATA, M.2 SSD, WiFi, GPS, Mobilfunk, CAN, RS232/422/485 (D-SUB), Opto Isolierte IO, 2x 3 Pin Relais, ... |
Gehäuse | Eloxiertes Aluminium |
Dimensionen | 136 mm x 73.5 mm x 83 mm (großes Gehäuse) 136 mm x 52.5 mm x 83 mm (kleines Gehäuse) Höhe +14 mm (with fans) |
Gewicht | 800 - 1000 gr. |
Umgebungstemperatur | 0 °C ... 50 °C |
Zertifizierung | CE, EMV, RoHS |