Die Technik steht nie still - und wir auch nicht
Validierte Mini-ITX-Plattformen, die für den zuverlässigen Einsatz in Industrie-, Edge- und Embedded-System-Umgebungen entwickelt wurden.
Skalierbare Edge-KI beginnt mit NVIDIA Embedded
Von intelligenten Inspektionslinien bis hin zu autonomen Navigationssystemen - unsere NVIDIA-basierten Boards sorgen für leistungsstarke GPU-Leistung in industriellen Umgebungen, in denen Größe, Latenz und Zuverlässigkeit am wichtigsten sind. Wir unterstützen Sie bei der zuverlässigen Bereitstellung - von der thermischen Abstimmung bis hin zu Software-Stacks, die für CUDA, TensorRT und JetPack optimiert sind.
Wie gut passt NVIDIA Hardware zu Ihrer KI-Arbeitslast?
Nicht jeder Einsatz ist für KI am Rande geeignet. NVIDIA Mini-ITX-Designs wurden speziell für GPU-zentrierte Workflows entwickelt - vom Wärmefluss bis zur CUDA-Kernplatzierung und Software-Stack-Integration.
| Frage | Standard NVIDIA Mini-ITX | Kundenspezifisches NVIDIA Mini-ITX | Exklusiver ODM von MiniITXBoard.com |
|---|---|---|---|
| Kann es KI-Inferenz-Workloads bewältigen? | CPU-gebunden, keine Onboard-GPU | Abgestimmt auf extrem niedrigen Stromverbrauch und Schlafmodus | Vollständige Bereitstellung mit TensorRT, NVSDKs und BSP-Preloads |
| Ist das thermische Design GPU-tauglich? | Allzweck-Kühlkörper/Lüfter | Integriertes Wi-Fi/BLE, sensorfähige GPIO | AI-Wärmesimulation + Mehrzonen-Wärmeisolierung |
| Passt es problemlos in die Randbereiche? | Überdimensionierte Stellfläche, Luftstrom blockiert | Präemptives Echtzeit-Betriebssystem, deterministische E/A | Co-Design des Gehäuses für IP65/IP67, lüfterlos |
| Wie unterstützt es stromabhängige Standorte? | Benötigt externe PSU oder ATX | Breite Temperatur, Schock, EMC gehärtet | Intelligente Schienenerkennung, redundante Stromschienen |
Kundenspezifische NVIDIA-basierte Boards für spezialisierte KI- und Vision-Aufgaben
Nicht jede Arbeitslast erfordert einen diskreten Grafikprozessor oder massive Rechenleistung. Aber wenn dies der Fall ist, ist NVIDIA überragend. Hier erfahren Sie, wie Sie die richtige Jetson- oder Orin-basierte Plattform für Ihr nächstes eingebettetes KI-System auswählen.
Jetson Nano / Orin Nano
Kompakte AI für leichte Kanteninferenz
Geringer Platzbedarf, lüfterlose Leistung mit CUDA-Kernen und NVDLA-Engines. Perfekt für Vision-fähige IoT- oder Edge-Analysen.
Verwenden Sie es, wenn:
- Sie brauchen eine KI-Vision mit einem Energiebudget von unter 10 W
- Ihr Formfaktor ist eng (z. B. Roboter, Drohnen)
- Lüfterlos ist ein Muss und der Kameraeingang ist hoch
Jetson Orin NX / AGX Xavier
Ausgewogene Leistung für industrielle AI-Gateways
Vielseitige Rechenleistung mit 20-60 TOPS. Unterstützt GPU-, CPU- und Deep Learning-Aufgaben in den Bereichen Logistik, Fertigung und Überwachung.
Verwenden Sie es, wenn:
- Echtzeit-Multistream-KI wird benötigt (z. B. Fabriken, AGVs)
- Sie kombinieren KI, Sensoren und Vernetzung
- Lange Lebensdauer und industrieller Temperaturbereich sind erforderlich
NVIDIA IGX / Kundenspezifisches GPU-SoC
High-Density Compute für regulierte KI-Systeme
Für Robotik, intelligente Gesundheitsfürsorge, Verteidigung oder autonome Fahrzeuge. GPU-beschleunigte Edge-KI mit eingebettetem Safety- und Security-Framework.
Verwenden Sie es, wenn
- Sie benötigen ECC-Speicher, Secure Boot und funktionale Sicherheit
- Mehrere AI-Modelle müssen gleichzeitig laufen
- Die Einhaltung von ISO 26262 oder IEC 62304 ist wichtig
Bauen Sie mit Zuversicht auf einer benutzerdefinierten NVIDIA-Plattform
Ihre Arbeitslast ist nicht allgemeingültig - und unsere Hardware ist es auch nicht. Ganz gleich, ob Sie KI-Vision-Systeme, Industrieroboter oder Analyseknoten mit hohem Durchsatz bauen, wir konfigurieren Ihre NVIDIA-Plattform so, dass sie genau Ihren Spezifikationen entspricht: vom Jetson-Formfaktor und der Wärmeentwicklung bis hin zum BOM-Freeze und einsatzbereiter Firmware.
- Abgestimmt auf GPU + NPU Synergie
- Konzipiert für den Betrieb bei voller AI-Kapazität, 24/7
- Festgelegter Lebenszyklus von Hardware und Software
Entwickelt für Edge AI, Vision und autonome Systeme
NVIDIA Jetson-Plattformen sind keine generischen Boards - sie sind das Rückgrat der GPU-gesteuerten Inferenz im Edge-Bereich. Jede I/O-Konfiguration ist so gestaltet, dass sie Computer Vision, Echtzeitsteuerung und KI-Offload beschleunigt, ohne dass externe Konverter oder kundenspezifische Hacks erforderlich sind.
| Interface-Kategorie | Jetson Nano / TX2 NX | Jetson Xavier NX | Jetson Orin NX / Orin Nano |
|---|---|---|---|
| AI-Kamerakanäle | 2x MIPI CSI-2 (Lane-Sharing) für Stereoerfassung | 6x CSI-Spuren (3 Schnittstellen, Multi-Sensor-Synchronisation) | Bis zu 8 CSI-Spuren, gleichzeitige Multi-Kamera mit Echtzeit-Synchronisation |
| Schlussfolgerung Daten I/O | USB 3.0-Host für AI-Peripheriegeräte | USB 3.1 Gen1 + PCIe Gen3 für neuronale Sensor-Arrays | PCIe Gen4 x4 + USB 3.2 Gen2 für parallele AI- und Vision-Workloads |
| Boot-Optionen für neuronale Netze | eMMC 5.1 + microSD-Karte | eMMC 5.1 + NVMe-Boot über M.2 Key-M | NVMe- und UFS-Boot-Optionen mit integrierter Redundanz und Ausfallsicherung |
| Präzise GPIO-Triggerung | 8x GPIO-Pins (manuelle Zeitsteuerung) | GPIO in Echtzeit mit DMA + I2C/SPI | AI-getakteter GPIO mit Sync-Impulsen für Motoren, Lidar oder Förderband-Antrieb |
| Anzeige & Bedienerschnittstelle | HDMI 2.0 oder DSI mit Steuerung der Hintergrundbeleuchtung | HDMI + eDP (zwei unabhängige Displays) | Duale eDP + DSI mit HDR-Pipeline, für intelligente HMIs und visuelles ML-Feedback |
| AI-Modul-Erweiterung | M.2 Key-E für Wi-Fi- oder Edge-NPU-Module | M.2 Schlüssel-M (SSD) + M.2 Schlüssel-E (TPU/NPU/5G) | Dual M.2 (GPU-Beschleuniger, Mobilfunkmodem) |
| Audio & Akustik ML | Analoger Mikrofoneingang + I2S-Codec-Unterstützung | Mehrkanaliger I2S mit Beamforming-Mikrofonbus | Intelligente Audio-Engine: NVIDIA AINR + DSP-Echounterdrückung |
| Edge-Grade-Leistungseingang | 5-19V DC-Eingang, Unterstützung für Watchdog-Reset | 9-20V-Eingang mit Spannungssperre und automatischer Wiederherstellung | 9-36V Industrie-Eingang, EMI-gefiltert, programmierbarer Soft-Start |
Wärme- und Umwelttechnik für GPU-intensive Installationen
Bleibt Ihr NVIDIA-System bei der Bewältigung von KI-Workloads kühl?
NVIDIA-basierte Mini-ITX-Plattformen wurden entwickelt, um KI-, Robotik- und GPU-Aufgaben mit hohem Durchsatz auch unter Druck zu bewältigen. Von robusten Gehäusen bis hin zum thermisch optimierten PCB- und Komponenten-Layout sorgen unsere Designs für einen stabilen Betrieb in anspruchsvollen Umgebungen.
Fortschrittliche Wärmerohr-Arrays
Maßgeschneiderte Kupfer-Heatpipes und Dampfkammern, die auf die Hotspots der GPU abgestimmt sind - optimiert für passive Wärmeabgabe unter Volllast.
Gezielte GPU-Luftstrom-Zonen
PCB-Zonen für gezielten Luftstrom über CPU-, GPU- und Speichermodule - weniger Lüfter, intelligentere Luftführung.
Intelligente Profile für die thermische Drosselung
Thermisches Tuning auf BIOS- und Betriebssystemebene mit NVIDIA SDK-Unterstützung für vorausschauende Kühlungssteuerung je nach Arbeitslast.
Robustes Umgebungsdesign
Validiert von -10°C bis +60°C für Edge Inference Nodes, Kiosk A/V oder Systeme in Fahrzeugen mit Schock- und Vibrationstoleranzen.
Energieeffiziente KI-Beschleunigung
Die thermische Hülle wurde optimiert, um GPU-Module mit niedrigem TDP-Wert (Jetson Orin™, Xavier™) zu unterstützen, während die volle CUDA/NPU-Kapazität erhalten bleibt.
Lebenszyklus- und BOM-Vertrauen für langfristige NVIDIA-Implementierungen
Bei GPU-basierten Systemen steht mehr auf dem Spiel: Firmware-Änderungen können sich schnell auswirken, und unerwartete Hardwareveränderungen können KI-Pipelines unterbrechen. Aus diesem Grund sind unsere NVIDIA-Plattformen verankert in Roadmap-Sichtbarkeit, Versionskontrollierte AI-Stapelund geschlossene Komponentenbeschaffung-Gewährleistung der Kontinuität vom Prototyp bis zur Bereitstellung und darüber hinaus.
Langfristige Verfügbarkeit von Jetson-Modulen
Vom Jetson Nano bis zum AGX Orin stimmen wir Ihre Entwicklung auf die industriellen SoC-Lebenszyklen von NVIDIA ab und gewährleisten Support-Fenster, die Folgendes umfassen 8-10 Jahre mit validierten Trägerplattenoptionen.
AI-Stack-Stabilität & BSP-Pinning
Wir sorgen für konsistente Board Support Packages (BSPs) und CUDA-Kompatibilität und vermeiden so überraschende Treiber-Updates, die Training, Inferenz oder Laufzeitmodelle stören.
Gefrorene Stückliste mit Reproduzierbarkeit
Keine heimlichen Änderungen. Jedes ML-kritische Teil - VRMs, Speicher-ICs, KI-Beschleuniger - ist gefroren und rückverfolgbarso dass sich Ihre Builds über Batches, Regionen und Revisionen hinweg gleich verhalten.
Realer Einsatz von NVIDIA-Plattformen in KI- und Edge-Systemen
Von intelligenter Bildverarbeitung bis hin zu autonomen Steuerungen - die Embedded-Plattformen von NVIDIA bieten mehr als nur Grafik - sie liefern Edge-Intelligence, wo Latenz, Stromverbrauch und Platzbedarf am wichtigsten sind. Nachfolgend finden Sie Funktionen aus der Praxis, die unsere Mini-ITX- und SOM-basierten NVIDIA-Systeme heute ausführen:
GPU-beschleunigte Vision AI
Integrierte CUDA- und Tensor-Kerne verarbeiten Live-Videos für Fehlererkennung, OCR, Objektverfolgung und Sicherheitszonenanalyse - ohne dass eine separate Grafikkarte erforderlich ist.
Multisensor-Fusion und Robotersteuerung
Synchronisieren Sie die Daten von LiDAR, Kameras und IMUs mit parallelen Echtzeitberechnungen auf Linux- und GPU-Basis, ideal für industrielle AMRs und Roboterarme.
Edge Inference ohne die Cloud
Führen Sie YOLO-, TensorRT- oder ONNX-Modelle direkt auf dem Board mit geringer Latenz aus, um Offline-KI in Fabriken, Logistikzentren und intelligenten Kiosken zu ermöglichen.
Energiebewusste KI-Implementierungen
Niedrige TDP-Optionen (10-25 W) ermöglichen NVIDIA-Plattformen die Bereitstellung von KI im Grenzbereich, während sie gleichzeitig kühl und lüfterlos bleiben - perfekt für Gehäuse und Remote-Setups.
Praktische Einblicke für NVIDIA Edge & Embedded Design
Bleiben Sie auf dem Laufenden mit ausführlichen Berichten über die Integration von Jetson-Modulen, Echtzeit-GPU-Rechenleistung und praxiserprobte KI-Implementierungstaktiken, die Robotik, Computer Vision und autonome Infrastruktur umfassen. Ganz gleich, ob Sie die nächste intelligente Fabrik bauen oder KI am Rande der Wertschöpfungskette einsetzen, unser Blog liefert das Wissen, um es richtig zu machen.
Intel Celeron N150: Gleichgewicht zwischen Energie, Leistung und praktischer Effizienz in kompakten Systemen
Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung: Die Rolle des N150 in modernen Embedded-Plattformen 2. CPU-Mikroarchitektur und Plattformintegration...
Intel Celeron N300: Technische Low-Power-Leistung für moderne Embedded-Systeme
Inhaltsverzeichnis Einführung: Der Platz des N300 im Embedded- und SFF-Markt Architektur & SoC-Integration Stromverbrauch & Leerlauf...