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LattePanda Sigma 2 - Computer für lokale KI - Intel Core Ultra X7 358H - 64 GB RAM - 1 TB SSD - 180 TOPS - DFR1316
LattePanda Sigma 2: 3,5-Zoll-x86-Computer für lokale KI mit Intel Core Ultra X7 358H, 64 GB LPDDR5X und bis zu 180 TOPS (Arc-B390-GPU + NPU).
- 2 x Thunderbolt 4, 2 x 10-Gb-Ethernet, HDMI 2.1, 4 x M.2, OCuLink
- NVMe-SSD 1 TB mit Ubuntu, OpenVINO und lokalen Modellen im Lieferumfang
- Mikrocontroller RP2350 (MicroPython) für Sensoren und Antriebe; Netzteil im Lieferumfang
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Lokale KI im Gehäuse eines Roboters
Der LattePanda Sigma 2 ist ein x86-Einplatinencomputer mit dem Prozessor Intel Core Ultra X7 358H (Panther Lake). Der Prozessor hat 16 Kerne mit bis zu 4,8 GHz, Intel-Arc-B390-Grafik mit 12 Xe-Kernen und eine integrierte NPU. Zusammen liefern sie bis zu 180 TOPS KI-Leistung (INT8), und mit 64 GB LPDDR5X-8533 lassen sich quantisierte MoE-Modelle der 35B-Klasse lokal ausführen.
Die Platine hat das 3,5-Zoll-Format (146 x 102 mm) und bietet zwei Thunderbolt-4-Anschlüsse, zwei 10-Gb-Ethernet-Ports, vier M.2-Steckplätze und einen OCuLink-Anschluss. Die 1-TB-NVMe-SSD wird mit Ubuntu, GPU- und NPU-Treibern sowie einer fertigen Umgebung für lokale KI geliefert.
LattePanda Sigma 2 mit montiertem Lüfter und 1-TB-NVMe-SSD
180 TOPS
KI-Gesamtleistung INT8: GPU 122, NPU 50, CPU 8
64 GB
LPDDR5X-8533, 136,5 GB/s (theoretisch), bis zu 59 GB für die GPU
2 x 10 Gb/s
Ethernet RJ45 plus 2 Thunderbolt-4-Ports (40 Gb/s)
4,5 W
durchschnittliche Leistungsaufnahme im Leerlauf; 38 W im lokalen LLM-Test
Was dieses Modell auszeichnet
64 GB gemeinsamer Speicher und drei KI-Engines auf einer Platine
Der Vorgänger LattePanda Sigma hatte einen Core-i5-1340P-Prozessor und 32 GB RAM. Der Sigma 2 hat den Prozessor Core Ultra X7 358H mit Arc-B390-Grafik und NPU sowie doppelt so viel Speicher (64 GB LPDDR5X). Laut Hersteller erzeugt er Text im lokalen LLM-Test fast doppelt so schnell, bei einer durchschnittlichen Leistungsaufnahme von 38 W statt 35 W. Hinzu kommt der Mikrocontroller RP2350 zur Hardware-Steuerung.
59 GB
Speicher, der der Grafik für Modellgewichte und Kontextspeicher zugewiesen werden kann
4 x M.2
3 M-Key-Steckplätze (PCIe 5.0 x2, 4.0 x4, 4.0 x1) und E-Key für ein Funkmodul
2 x TB4
Thunderbolt 4 und OCuLink PCIe 4.0 x2 für eine externe Grafikkarte
Hauptplatine des Sigma 2 ohne Kühlung: Prozessor, Speicher und M.2-Steckplätze auf der Unterseite
Lokale Sprachmodelle und Agenten ohne Cloud
Auf der 1-TB-NVMe-SSD (WD SN7100) sind Ubuntu, GPU- und NPU-Treiber, OpenVINO Model Server, OpenClaw und lokale Modelle installiert. Sobald Sie die lokale Inferenz-API starten, nutzen Agenten und eigene Anwendungen das Modell auf der Platine, ohne Schlüssel für eine Cloud-API.
- Frameworks: Intel OpenVINO (CPU, GPU, NPU), Ollama, llama.cpp
- Modelle: Sprachmodelle, Vision-Sprachmodelle, YOLO-Erkennung, Sprachverarbeitung
- Erweiterung: KI-Beschleuniger in M.2 M-Key, externe GPU über OCuLink oder Thunderbolt 4
- Systeme: Windows 11 sowie Ubuntu 24.04 LTS oder neuer
Thunderbolt 4, 10GbE, HDMI 2.1 und OCuLink
Am Rand der Platine finden Sie einen kompletten Satz Anschlüsse wie bei einer Workstation, auf der Unterseite vier M.2-Steckplätze. Das Bild geben Sie über HDMI 2.1 (bis 4096 x 2304 bei 60 Hz), über Thunderbolt 4 (DisplayPort 2.1, bis 7680 x 4320 bei 60 Hz) oder über eDP 1.5 an ein eingebautes Panel aus.
- USB: 2 x Thunderbolt 4 (USB-C, 40 Gb/s), 2 x USB 3.2 Gen 2 (10 Gb/s), 2 x USB 2.0, USB-2.0-Stiftleiste
- Netzwerk: 2 x 10-Gb-Ethernet RJ45 (RTL8127); drahtlose Verbindung über ein M.2-E-Key-Modul (nicht im Lieferumfang)
- M.2: M-Key 2280 PCIe 5.0 x2, M-Key 2280 PCIe 4.0 x4, M-Key 2230/2280 PCIe 4.0 x1, E-Key 2230 (PCIe 4.0 x1, USB 2.0, CNVio3)
- OCuLink: SFF-8611, PCIe 4.0 x2, für eine externe Grafikkarte
- Stiftleisten: RS-232/485 (COM, 9-polig), GPIO 34-polig, Frontpanel, Audio, 2 x Lüfter 12 V, eDP 40-polig, Touch I2C
Rückseitiger Rand: USB 3.2, zwei 10GbE-RJ45-Ports und HDMI 2.1
Aktive Kühlung im Lieferumfang: 12-V-Lüfter ab Werk montiert
RP2350 für Sensoren und Aktoren
Neben dem Intel-Prozessor arbeitet der Mikrocontroller RP2350 mit der werkseitigen MicroPython-Firmware. Intel berechnet das Modell und die Anwendung, und der RP2350 liest Sensoren und steuert Antriebe über I2C, SPI, UART und Analogeingänge an der GPIO-Stiftleiste. Die Programmierung erleichtern separate Tasten MCU_BOOT und MCU_RST, und den automatischen Start nach dem Anlegen der Spannung aktivieren Sie über einen DIP-Schalter.
Der Sigma 2 aus der Nähe
Ist das die richtige Wahl für Sie?
Eine gute Wahl, wenn:
- Sie Sprachmodelle und Agenten lokal ausführen möchten, mit 64 GB gemeinsamem Speicher für die GPU
- Sie ein KI-Gerät oder einen Roboter bauen und x86, Thunderbolt 4, 10GbE und GPIO auf einer Platine brauchen
- Sie ein Homelab oder einen Edge-Server aufbauen, der laut Hersteller im Leerlauf durchschnittlich 4,5 W aufnimmt
- Sie eine Erweiterung um M.2-Beschleuniger oder externe GPUs über OCuLink planen
Erwägen Sie eine andere Option, wenn:
- Sie weder KI-Leistung noch 10GbE brauchen und ein x86-Computer für normale Aufgaben genügt: siehe LattePanda Sigma (i5-1340P)
- Sie eine kleine Platine für einfache Projekte brauchen, wählen Sie dann den LattePanda IOTA (N150)
Sigma 2 im Vergleich zum Vorgänger LattePanda Sigma
| LattePanda Sigma 2 | LattePanda Sigma | |
|---|---|---|
| Prozessor | Intel Core Ultra X7 358H, 16 Kerne | Intel Core i5-1340P |
| Grafik und NPU | Intel Arc B390 (12 Xe) + NPU, bis 180 TOPS | Intel Iris Xe |
| Arbeitsspeicher | 64 GB LPDDR5X-8533 | 32 GB |
| SSD im Lieferumfang | NVMe 1 TB mit Ubuntu | NVMe 500 GB |
| Leistungsaufnahme (LLM-Test / Leerlauf) | 38 W / 4,5 W | 35 W / 5 W |
| Mikrocontroller | RP2350 (MicroPython) | ATmega32U4 |
| Ansehen | diese Seite | LattePanda Sigma |
Die Daten des Sigma 2 und der Vergleich der Leistungsaufnahme stammen vom Hersteller.
Wissenswertes
Wozu braucht eine x86-Platine einen zweiten Prozessor?
LattePanda verbindet seit der ersten Generation einen x86-Computer mit einem Mikrocontroller. Im Sigma 2 ist das der RP2350, der Sensoren und Aktoren bedient, während sich Intel um das KI-Modell und die Anwendung kümmert. Der Hersteller beschreibt dieses Duo als Grundlage für Roboter, interaktive Geräte und KI-Systeme mit Sensoren.
Quelle: DFRobot: LattePanda Sigma 2 (One Board for AI and Hardware Control)
Häufig gestellte Fragen
Wie groß darf das Sprachmodell sein?
Der Hersteller nennt quantisierte MoE-Modelle der 35B-Klasse: Der Grafik können Sie bis zu 59 GB der 64 GB Speicher für Modellgewichte und den Kontextspeicher des Gesprächs zuweisen.
Ist WLAN im Lieferumfang enthalten?
Nein. Die Platine hat einen M.2-E-Key-Steckplatz (PCIe 4.0 x1, USB 2.0, CNVio3) für eine WLAN- und Bluetooth-Karte, die Sie separat kaufen müssen. Kabelgebunden stehen zwei 10-Gb-Ethernet-Ports zur Verfügung.
Kann ich eine externe Grafikkarte anschließen?
Ja, über OCuLink (PCIe 4.0 x2) oder Thunderbolt 4. Der Hersteller schlägt das als Möglichkeit vor, die KI-Leistung zu steigern, neben Beschleunigern in den M.2-M-Key-Steckplätzen.
Welches System ist auf der SSD installiert?
Ubuntu mit fertiger Umgebung: GPU- und NPU-Treiber, OpenVINO Model Server, OpenClaw und lokale Modelle. Die Platine funktioniert auch mit Windows 11, das Sie aber selbst installieren.
Womit versorge ich die Platine mit Strom?
Die Platine benötigt DC von 15 V bis 20 V mit mindestens 120 W oder USB-C PD 20 V mit mindestens 100 W. Ein Netzteil mit DC-Kabel und AC-Kabel (EU, US, UK) liegen bei.
Wozu dient der RP2350 auf der Platine?
Das ist ein Mikrocontroller mit MicroPython-Firmware, der Sensoren liest und Aktoren über I2C, SPI, UART und Analogeingänge an der GPIO-Stiftleiste steuert, während sich der Intel-Prozessor um Modell und Anwendung kümmert.
Lieferumfang
- 1 x LattePanda Sigma 2 (Core Ultra X7 358H, 64 GB)
- 1 x Aktiver Lüfter (montiert)
- 1 x M.2-NVMe-SSD WD SN7100 1 TB mit Ubuntu (montiert)
- 1 x Metall-Bodenplatte
- 3 x Wärmeleitpads für M.2-SSDs
- 1 x Netzteil mit DC-Kabel
- 3 x AC-Kabel (EU, US, UK)
- 1 x RTC-Batterie (montiert)
- 1 x Anleitung
Ohne Gehäuse und WLAN-/Bluetooth-Modul.
Spezifikation
| Parameter | Wert |
|---|---|
| Hersteller | LattePanda (DFRobot) |
| Herstellercode | DFR1316 |
| Typ | x86-Einplatinencomputer für lokale KI, 3,5-Zoll-Format |
| Prozessor | Intel Core Ultra X7 358H (Panther Lake), 16 Kerne, 16 Threads, bis 4,8 GHz |
| Grafik | Intel Arc B390, 12 Xe-Kerne, bis 2,5 GHz, bis 122 TOPS INT8 |
| NPU | Intel NPU, bis 50 TOPS INT8 |
| KI-Gesamtleistung | bis 180 TOPS INT8 (GPU + NPU + CPU) |
| Mikrocontroller | RP2350 mit MicroPython-Firmware |
| Arbeitsspeicher | 64 GB LPDDR5X-8533 Dual-Channel, theoretische Bandbreite 136,5 GB/s, bis 59 GB für die GPU |
| SSD | M.2 NVMe 1 TB WD SN7100 (im Lieferumfang, mit Ubuntu) |
| Videoausgänge | HDMI 2.1 (bis 4096 x 2304 bei 60 Hz), DisplayPort 2.1 über USB-C/Thunderbolt 4 (bis 7680 x 4320 bei 60 Hz), eDP 1.5 4-Lane (bis 3840 x 2400 bei 120 Hz) |
| USB | 2 x Thunderbolt 4 (40 Gb/s), 2 x USB 3.2 Gen 2 (10 Gb/s), 2 x USB 2.0, USB-2.0-Stiftleiste |
| Netzwerk | 2 x 10-Gb-Ethernet RJ45 (Realtek RTL8127) |
| M.2 | M-Key 2280 PCIe 5.0 x2; M-Key 2280 PCIe 4.0 x4; M-Key 2230/2280 PCIe 4.0 x1; E-Key 2230 (PCIe 4.0 x1, USB 2.0, CNVio3) |
| OCuLink | SFF-8611, PCIe 4.0 x2 |
| Audio | 3,5-mm-Kombibuchse, Audio-Stiftleiste für das Frontpanel |
| Stiftleisten | GPIO 34-polig 2,54 mm; RS-232/485 9-polig; Frontpanel 9-polig; USB 2.0 4-polig; 2 x Lüfter 4-polig 12 V; eDP 40-polig FPC; Touch 6-polig FPC (I2C) |
| Stromversorgung | DC 15 V bis 20 V, min. 120 W (Buchse 5,5 x 2,5 mm, 8-poliger Anschluss 2 mm); USB-C PD 20 V, min. 100 W |
| RTC-Batterie | Fassung CR1220 (3 V) und 2-poliger Anschluss; Batterie montiert |
| Sicherheit | TPM 2.0 im Prozessor |
| Betriebssysteme | Windows 11; Ubuntu 24.04 LTS oder neuer (Ubuntu auf der SSD installiert) |
| KI-Software | OpenVINO, OpenVINO Model Server, Ollama, llama.cpp, OpenClaw |
| Betriebstemperatur | 0 °C bis 40 °C, Luftfeuchtigkeit 0 bis 80 % |
| Abmessungen der Platine | 146 x 102 mm (3,5 Zoll) |
Nützliche Links
| Name | Wert |
|---|---|
| Stromspannung aus | 15,0 V |
| Stromspannung Nieder | 20,0 V |
| Nennspannung | 15-20 V |
| UC - Mikrocontroller | Intel Core Ultra X7 358H |
| UC - RAM-Speicher | 64 GB |
| UC - Anzahl der Kerne | 16. Hexadeca Core |
| UC - Digitale Stifte | 18 |
| UC - Externer Speicher | SSD 1 TB |
| UC - Timing | 4.8 GHz |
| UC - Ethernet | Ja |
| UC - WiFi-Modul | Nie |
| UC - USB-Schnittstelle | 6x USB |
| UC - microSD | Nie |
| UC - Bluetooth | Nie |
| UC - HDMI-Anschluss | Ja |
| UC - I2C-Schnittstelle | Ja |
| UC - UART-Schnittstelle | Ja |
| UC - Stromanschluss |
|
| UC - SPI-Schnittstelle | Ja |
| UC - LCD-Schnittstelle | Ja |
| UC - Kameraschnittstelle | nein |
| UC - Linux-System | Ja |
| UC - Android-System | nein |
| UC - Windows-System | Ja |
| Breite | 25 cm |
| Höhe | 20 cm |
| Tiefe | 9 cm |
| Gewicht | 2 kg |
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Anleitungen und Dokumente
GPSR-Daten
Herkunftsland
China
Kontaktdaten des Herstellers
Zhiwei Robotics Corp. Unit 01, 26/F, A1 Shanghai T & I Tower, No. 1699 Zhongke Road, Pudong District, Shanghai, P.R.China [email protected]
Kontaktdaten des EU-Inverkehrbringers
BOTLAND B. DERKACZ SP. K. Gola 25A - 63-640 Bralin [email protected]
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