DG-688 157T 高算力邊緣計算主機
搭載 NVIDIA 原裝 Jetson OrinNX 核心板模組（16GB內存版），算力高達 157 TOPS，支持當前所有 AI 模型，實現更大型、更復雜的深度神經網絡，
實現物體識別、目標檢測追蹤、語音識別、及其他視覺開發等功能，滿足更多人工智能應用場景的需求
高性能邊緣計算模組
EC-OrinNX 所搭載的 NVIDIA Jetson OrinNX 邊緣計算模組（16GB版），配置八核 ARM CPU 和 32 個 Tensor Core 的 1024 核
NVIDIA Ampere 架構 GPU，能夠運行多個并發的 AI 應用程序管道，提供更強大的 AI 性能
算力高達 157 TOPS
DG-688 具備高達 157 TOPS 的算力，可以運行所有現代 AI 模型，包括：Transformer 和 ROS 機器人模型。實現更大型、更復雜的深度神經網絡，
如運用 TensorFlow、OpenCV、JetPack 、MXNet、PyTorch 等，實現物體識別、目標檢測追蹤、語音識別、及其他視覺開發等功能，
適配多種 AI 應用場景
算法豐富，全面的人工智能私有化部署
邊緣生成式 AI
NVIDIA Jetson Orin 系列可提供強大的 AI 計算能力、大容量統一內存和全面的軟件堆棧，能夠以超高能效驅動最新的生成式 AI 應用。
它能夠使任何由 Transformer 架構提供支持的生成式 AI 模型進行快速推理，在 MLPerf 上實現卓越的邊緣性能
AI 軟件堆棧和生態系統
借助全面的 AI 軟件堆棧和生態系統，在邊緣生成式 AI 以及 NVIDIA Metropolis 和 Isaac? 平臺的支持下，使邊緣 AI 和機器人開發實現大眾化。
借助 NVIDIA JetPac、Isaac ROS 和參考 AI 工作流程，無需依賴昂貴的內部 AI 資源，即可將先進的技術集成到產品中。
體驗 AI 應用的端到端加速，并利用驅動數據中心和云部署的同等強大技術，縮短產品上市時間
支持 18 路 1080p30 H.265 視頻解碼
最高可支持 1x8K30（H.265）、2x4K60（H.265）、4x4K30（H.265）、9x1080p60（H.265）、18x1080p30（H.265）視頻解碼，
滿足各類 AI 應用場景的需求
全新系統鏡像
基于 Ubuntu 22.04 的 JETSON 系統提供了完整的桌面 Linux 環境，具有加速圖形，支持 NVIDIA CUDA 11.4.19、TensorRT8.5.2 和 CuDNN 8.6.0 等庫
全鋁合金外殼，高效被動散熱
配置工業級全鋁合金外殼，無風扇高效被動散熱，7×24小時穩定運行，滿足工業級的應用需求。支持壁掛，可靈活固定于墻壁、
工業自動化機械上，節省空間
豐富的擴展接口
擁有豐富的擴展接口：千兆以太網（RJ45）、HDMI2.0、USB3.0、RS485、RS232、CAN、Mini PCIe（4G）、M.2（WiFi）、
M.2（SSD）等接口，方便連接各類外設，實現多領域產品應用
廣泛的應用場景
廣泛適用于邊緣計算、機器人、大模型本地化、智慧城市、智慧醫療、智慧工業等行業領域
產品參數
模組 原裝 NVIDIA Jetson OrinNX（16GB）模組
CPU 八核 64 位 ARM Cortex-A78AE v8.2 處理器，頻率最高 2.0GHz
算力
157 TOPS
GPU
搭載 32 個 Tensor Core 的 1024 核 NVIDIA Ampere 架構 GPU
視頻編碼
H.265：1x4K60、3x4K30、6x1080p60、12x1080p30
視頻解碼
H.265：1x8K30、2x4K60、4x4K30、9x1080p60、18x1080p30
內存
16GB LPDDR5
存儲
1 * M.2 接口（主機內部，可擴展 PCIe NVMe SSD，支持 2242/2260/2280 規格）
電源
DC 12V（5.5mm * 2.1mm，支持9-24V寬電壓輸入）
系統
基于Ubuntu 22.04的 Jetson 系統提供了完整的桌面Linux環境，具有加速圖形，支持NVIDIA CUDA 11.4.19、
TensorRT8.5.2 CuDNN 8.6.0等庫
軟件支持
機器人模型：支持ROS機器人模型
語言大模型：支持 Transformer 架構下超大規模參數模型， 如 LLaMa2、 ChatGLM、 Qwen 等大型語言模型的私有化部署
視覺大模型：支持 ViT、Grounding DINO、 SAM 等視覺大模型的私有化部署
AI 繪畫：支持 AIGC 領域的 Stable DiffusionV1.5 圖像生成模型的私有化部署
傳統網絡架構：支持 CNN、 RNN、 LSTM 等傳統網絡架構深度學習框架：支持多種深度學習框架，
包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet、ONNX、 PaddlePaddle 和 Darknet，并支持自定義算子開發
Docker 容器化：支持 Docker 容器化管理技術，可方便的進行鏡像部署
尺寸
188mm * 88.44mm * 50.65mm
環境
工作溫度：-20℃～60℃ 工作濕度: 10%～90%RH（無凝露）
網絡
以太網：1 * 千兆以太網（RJ45） WiFi：主機內部通過 M.2接口擴展WiFi6 / BT5.2 模組 4G：通過 Mini PCIe 擴展 4G LTE
顯示
1 * HDMI2.0（4K@60fps)
音頻
1 * 3.5mm Audio jack，支持MIC錄音，美標 CTIA
USB
2 * USB3.0
其它接口
1 * Type-C（USB2.0/DEBUG）、1 * SIM Card、1 * 鳳凰端子座（2*4Pin，3.5mm間距）：1 * RS485、1 * RS232、1 * CAN 2.0