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NVIDIA Jetson

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Universal-Stecker-Schaltnetzteil mit Eurostecker. Es dient als Netzteil für Anwendungen im Bereich der Consumer Elektronik, Telekommunikation, Büroeinrichtungen und industrielle Applikationen.

Passend u.a. für NVIDIA Jetson Nano Developer Board
Artikel-Nr.: GST25E05-P1J
CHF 15.10
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Sofort verfügbar ab Zentrallager
20 Stück
· 3 - 5 Werktage
Mit diesem universalen Hutschienenhalter kann fast jedes Entwicklerboard oder eine 2,5" Festplatte / SSDs problemlos auf einer Hutschiene montiert werden.
Artikel-Nr.: DUV1-GR
CHF 14.00
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Sofort verfügbar ab Zentrallager
17 Stück
· 3 - 5 Werktage
PWM regelbarer Lüfter passend für NVIDIA Jetson Nano.
Artikel-Nr.: FAN-PWM-5V
CHF 3.35
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Sofort verfügbar ab Zentrallager
14 Stück
· 3 - 5 Werktage
Dieser Konverter von Delock wandelt die M.2 Key A oder Key E Schnittstelle in eine Mini PCIe Schnittstelle um. An diesen Konverter können verschiedene Mini PCIe Module mit USB und PCIe Unterstützung eingesetzt werden. An der M.2 Key A oder Key E Schnittstelle können z. B. WLAN, Bluetooth, GNSS, 3G, HSPA und NFC Module genutzt werden. Weiterhin ist es möglich, bei einem Modul, welches z. B. WLAN und Bluetooth besitzt, beide Funktionen gleichzeitig zu nutzen.

Kompatibel mit NVIDIA Jetson Nano
Artikel-Nr.: D62848
CHF 30.90
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Sofort verfügbar ab Zentrallager
2 Stück
· 3 - 5 Werktage
Ab Hersteller verfügbar
1 Stück ·
5 - 10 Werktage
Metall Gehäuse passend für NVIDIA Jetson Nano Development Board.
Artikel-Nr.: NANO-CASE-B2
CHF 12.90
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Artikel derzeit leider nicht verfügbar
Intel WLAN Karte mit M.2 Schnittstelle.
Passend unter anderem für NVIDIA Jetson Nano Developer Kit.
Artikel-Nr.: 735858322157
CHF 12.35
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Artikel derzeit leider nicht verfügbar
Dies ist ein binokulares Kameramodul, das duale IMX219-Kameras an Bord hat, 8Megapixel von jeder Kamera. Es eignet sich für KI-Vision-Anwendungen wie Deep Vision und Stereo Vision. Das Modul unterstützt die Raspberry Pi CM3/CM3+ Erweiterungsboards wie Compute Module IO Board Plus, Compute Module POE Board, etc., sowie NVIDIA Jetson Nano Developer Kit B01 Version
Artikel-Nr.: RPI-STE-CAM
CHF 45.50
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
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5V Lüfter passend für NVIDIA Jetson Nano.
Artikel-Nr.: FAN-3PIN-5V
CHF 1.60
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
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NVIDIA Jetson Nano ermöglicht die Entwicklung von Millionen neuer, kleiner, kostengünstiger, energieeffizienter KI-Systeme. So werden neue Möglichkeiten bei eingebetteten IoT-Anwendungen eröffnet, unter anderem Netzwerkvideorekorder (NVRs, Network Video Recorders ) im Einstiegsbereich, Haushaltsroboter und intelligente Gateways mit vollen Analysefähigkeiten.

Neue Version B01 mit 2 Kameraports
Artikel-Nr.: NVI-JET-B01
CHF 110.40
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Artikel derzeit leider nicht verfügbar
Der ICE Tower für Jetson Nano entspricht dem ICE Tower CPU Kühler für Raspberry Pi, sowohl ästhetisch mit den bunten LEDs im Betrieb, als auch durch die hohe Kühlleistung. Der aus Aluminium und Stahl gefertigte Kühler ist einfach zu montieren und durch den PWM-Motor ist je nach Auslastung eine flexible Kühlung möglich.
Artikel-Nr.: ICETOW-NANO
CHF 19.15
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
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Das NVIDIA Jetson Nano 2 GB-Entwicklerkit ist ideal für Vermittlung, Erlernen und Entwicklung von KI und Robotik. Dank der aktiven Entwicklergemeinde und den vorbereiteten Open Source-Projekten stehen Ihnen alle Ressourcen für den Einstieg zur Verfügung. Das Kit bietet unglaubliche KI-Leistung bei geringen Kosten und eröffnet allen die Welt von KI und Robotik, mit den gleichen Softwarepaketen und Tools, die für die Entwicklung bahnbrechender Produkte in allen Branchen eingesetzt werden. Einen besseren Einstieg gibt es nicht.
Artikel-Nr.: NVI-JET-2GB
CHF 68.50
inkl. MwSt zzgl. Versandkosten
Artikel derzeit leider nicht verfügbar

Nvidia Jetson: KI-Technologie im kompakten Format

Die flexibel einsetzbaren System-on-Module von Nvidia stehen für Innovation, Leistungsstärke und Effizienz. Das Unternehmen gilt als absoluter Experte, wenn es darum geht, die Software von autonomen Maschinen schnell und effizient ausführen zu lassen.

Was ist Nvidia Jetson-Plattform?

Nvidia Jetson ist eine Embedded-Computing-Plattform, die von Nvidia entwickelt wurden, sie ist speziell für künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning ausgelegt. Die Jetson-Plattformen verfügen über eine Vielzahl von Hardware- und Software-Tools, die Entwicklern dabei helfen, KI- und Deep-Learning-Anwendungen auf Geräten wie Drohnen, Robotern und autonomen Fahrzeugen zu entwickeln und auszuführen. Die Jetson-Plattformen basieren auf Nvidia-Grafikkarten und verwenden die CUDA-Programmiersprache, um die Leistung von KI-Anwendungen zu verbessern. Es gibt mehrere verschiedene Jetson-Plattformen, die sich in Bezug auf Leistung, Größe und Preis unterscheiden.

Nvidia Jetson Nano 2 GB

Prunkstück des Sortiments ist das Nvidia Jetson Nano 2 GB Entwicklungsboard. Der Einplatinencomputer performt dank seines großen Arbeitsspeichers und des Quad-Core-Chips ARM A57 mit 1,43 GHz auf höchstem Level. Um eine möglichst vielfältige Nutzung zu gewährleisten, ist der Nvidia Jetson Nano mit verschiedenen USB-Slots, einem Kamera-Port sowie einem Steckplatz für eine microSD ausgestattet. Ungeachtet seiner Leistungsstärke ist der Minicomputer mit einer Größe von 100 x 80 mm relativ handlich.

Das innovative KI-System erhälst du bei Berrybase im praktischen Nvidia Jetson Nano Developer Kit. Das Paket eignet sich hervorragend, um in das Gebiet der KI-Technologie und Robotik einzudringen und eigene IoT-Projekte umzusetzen. Selbst als Anfänger solltest du mit dem Nvidia Jetson Nano Developer Kit bestens zurechtkommen. In dem Paket inkludiert sind auch diverse Open-Source-Projekte, mit denen der Einstieg in die Thematik mit Leichtigkeit gelingt. Schon bald wirst du merken, dass du Sie mit dem Nvidia Jetson Nano jeden erdenklichen KI-Algorithmus problemlos einrichten kannst. Lass deiner Kreativität freien Lauf!

Nvidia Jetson Nano Developer Kit B01 a

Wenn du ein noch kompakteres KI-System bevorzugst, bietet sich das Nvidia Jetson Nano Developer Kit B01 an. Mit einer Größe von gerade mal 70 x 45 mm ist der Nvidia Jetson B01 das kleinste Modul im Portfolio des KI-Spezialisten. Nichtsdestotrotz bietet der Minicomputer mit starken 4 GB Arbeitsspeicher, 472 GFLOPs und dem Quad-Core-Chip ARM A57 geballte Rechenpower. Gleichzeitig ist das Modul sehr effizient.

Um ein breites Feld an Anwendungen zu ermöglichen, verfügt der Nvidia Jetson B01 über gleich zwei Kamera-Ports sowie verschiedene Anschlüsse, wie zum Beispiel GPIO, I2C, I2S und SDIO. Der große Vorteil des System-on-Moduls: Es ist ohne Weiteres dazu in der Lage, mit mehreren hochauflösenden Sensoren gleichzeitig zu interagieren. Dadurch eignet es sich beispielsweise auch als Komponente von intelligenten Gateways oder Haushaltsrobotern – die Möglichkeiten sind beinahe grenzenlos.

Damit dein Nvidia Jetson Nano Modell stets seine maximale Leistung abrufen kann, ist es wichtig, die Platine auf einer stabilen Temperatur zu halten. Hier kommt der hochwertige Ice Tower für Nvidia Jetson ins Spiel. Das aus Aluminium und Stahl produzierte Modul besticht durch eine hohe Kühlleistung und unschlagbare Flexibilität. Dazu ist der Ice Tower für Jetson optisch auch noch sehr ansprechend und überdies vergleichsweise einfach zu montieren.

Was sind die Vorteile von Nvidia Jetson-Plattformen?

Die Nvidia Jetson-Plattform bietet eine Reihe von Vorteilen für Entwickler, die KI- und Deep-Learning-Anwendungen auf Embedded-Systemen entwickeln und ausführen möchten:

1. Leistungsstarke Grafikprozessoren: Die Jetson-Plattformen verfügen über leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs), die für die Ausführung von KI- und Deep-Learning-Anwendungen optimiert sind. Dies ermöglicht es den Jetson-Plattformen, die Leistung von KI-Anwendungen deutlich zu verbessern und schnellere Ergebnisse zu liefern.

2. Einfache Entwicklung von KI-Anwendungen: Die Jetson-Plattformen bieten eine Vielzahl von Tools und Bibliotheken, die Entwicklern dabei helfen, KI-Anwendungen einfach zu entwickeln und zu deployen. Dazu gehören unter anderem die CUDA-Programmiersprache, die Deep Learning-Bibliothek TensorRT und verschiedene Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

3. Unterstützung für verschiedene Betriebssysteme: Die Jetson-Plattformen unterstützen verschiedene Betriebssysteme wie Linux und Android, was Entwicklern die Möglichkeit gibt, KI-Anwendungen auf einer Vielzahl von Geräten und Plattformen zu entwickeln und auszuführen.

4. Kleine Größe und geringes Gewicht: Die Jetson-Plattformen sind klein und leicht, was sie ideal für den Einsatz in Embedded-Systemen wie Robotern und Drohnen macht.

5. Hohe Stromeffizienz: Die Jetson-Plattformen sind sehr stromeffizient und verbrauchen wenig Strom im Vergleich zu herkömmlichen PCs, was sie ideal für den Einsatz in batteriebetriebenen Geräten macht.

Welche Projekte kann man mit Nvidia Jetson-Plattformen realisieren?

Die Nvidia Jetson-Plattform wurde speziell für die Entwicklung und Ausführung von KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen auf Embedded-Systemen entwickelt. Dies bedeutet, dass Entwickler mit der Jetson-Plattform Anwendungen entwickeln und ausführen können, die künstliche Intelligenz verwenden, um Aufgaben zu lösen oder Entscheidungen zu treffen.

Einige Beispiele für Anwendungen, die mit der Jetson-Plattform entwickelt werden können, sind:

Robotik: Die Jetson-Plattform kann in Robotern verwendet werden, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um Aufgaben wie das Erkennen von Objekten und das Navigieren in der Umgebung auszuführen.

Autonome Fahrzeuge: Die Jetson-Plattform kann in autonomen Fahrzeugen verwendet werden, um Bilder und Videos von der Umgebung aufzunehmen und zu analysieren, um Entscheidungen über das Fahrverhalten zu treffen.

Drohnen: Die Jetson-Plattform kann in Drohnen verwendet werden, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um Aufgaben wie das Erkennen von Objekten und das Navigieren in der Luft auszuführen.

Sicherheitsüberwachung: Die Jetson-Plattform kann in Überwachungskameras verwendet werden, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um Personen und Objekte in Echtzeit zu erkennen und zu verfolgen.

Dies sind nur einige Beispiele für die Anwendungen, die mit der Jetson-Plattform entwickelt werden können. In der Tat gibt es viele weitere Anwendungen, bei denen die Jetson-Plattform eingesetzt werden kann, um KI- und Deep-Learning-Technologien zu nutzen.

Womit ist die Nvidia Jetson-Plattform kompatibel?

Die Nvidia Jetson-Plattform ist kompatibel mit einer Vielzahl von Hardware- und Software-Tools.

Im Bereich der Hardware ist die Jetson-Plattform kompatibel mit verschiedenen Arten von Sensoren und Aktoren, die in Embedded-Systemen verwendet werden, wie zum Beispiel Kameras, Lidar, GPS und Motoren. Es gibt auch eine Vielzahl von Erweiterungsboards, die an die Jetson-Plattform angeschlossen werden können, um zusätzliche Funktionalitäten bereitzustellen.

In Bezug auf die Software ist die Jetson-Plattform kompatibel mit verschiedenen Betriebssystemen, darunter Linux und Android. Es gibt auch eine Vielzahl von Programmiersprachen und Tools, die auf der Jetson-Plattform verwendet werden können, darunter die CUDA-Programmiersprache, die TensorRT-Bibliothek und verschiedene Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

Insgesamt bietet die Jetson-Plattform eine umfassende Palette von Hardware- und Software-Tools, die Entwicklern dabei helfen, KI- und Deep-Learning-Anwendungen auf Embedded-Systemen zu entwickeln und auszuführen.

Was beim Kauf beachten?

Wenn Du eine Nvidia Jetson-Plattform kaufen möchtest, gibt es einige Faktoren, die Du beachten solltest:

1. Leistung: Die Jetson-Plattformen gibt es in verschiedenen Leistungsklassen, die sich in Bezug auf die Anzahl der GPU-Cores, die CPU-Leistung und den Arbeitsspeicher unterscheiden.Überlegen Sie sich, welche Leistung Ihre Anwendungen benötigen und wählen Sie die entsprechende Jetson-Plattform aus.

2. Größe und Gewicht: Wenn Sie die Jetson-Plattform in einem Embedded-System wie einem Roboter oder einer Drohne verwenden möchten, sollten Sie auch die Größe und das Gewicht der Plattform berücksichtigen. Stellen Sie sicher, dass die Plattform für Ihre Anwendungen geeignet ist und in das System passt.

3. Stromeffizienz: Wenn Sie die Jetson-Plattform in einem batteriebetriebenen System verwenden möchten, sollten Sie auch die Stromeffizienz der Plattform berücksichtigen. Stellen Sie sicher, dass die Plattform den Strombedarf Ihrer Anwendungen erfüllen kann, ohne den Akku schnell zu entleeren.

4. Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass die Jetson-Plattform mit den Hardware- und Software-Tools kompatibel ist, die Sie verwenden möchten. Überprüfen Sie, ob die Plattform das gewünschte Betriebssystem unterstützt und ob die verfügbaren Bibliotheken und Frameworks für Ihre Anwendungen geeignet sind.

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