LattePanda Sigma 2: scheda x86 fino a 64 GB di RAM per l’AI in locale
Una scheda da 146 × 102 mm con CPU a 16 core, GPU Intel Arc B390, NPU e fino a 64 GB di LPDDR5X-8533: è la LattePanda Sigma 2, single board x86 per far girare modelli AI in locale. Secondo la pagina ufficiale di LattePanda arriva con Ubuntu, driver e modelli già installati sull’SSD integrato. La pagina riporta solo un pulsante «Buy»: prezzo, data di uscita e disponibilità in Italia non sono indicati.
Cos’è e cosa arriva già installato
LattePanda descrive la Sigma 2 come single board computer e server AI embeddabile, basata sull’Intel Core Ultra X7 358H. Gli usi indicati dal produttore sono l’appliance AI locale con RAG e agenti privati, l’homelab (NAS, virtualizzazione, servizi media e AI), la strumentazione professionale e i robot mobili autonomi.
Sull’SSD integrato sono preinstallati Ubuntu, i driver per NPU e GPU, OpenVINO Model Server (OVMS), OpenClaw e alcuni modelli AI locali. Secondo LattePanda non servono configurazione dei framework, download dei modelli o API AI in cloud. Altri agenti si possono collegare all’API di inferenza locale: nella demo l’endpoint è http://localhost:8080/v3 e il modello è Qwen3.6-35B-A3B sulla iGPU Intel.
Le caratteristiche, voce per voce
- CPU: 16 core e 16 thread, fino a 4,8 GHz.
- GPU: Intel Arc B390 con 12 Xe-core, fino a 2,5 GHz e fino a 122 TOPS (INT8).
- NPU: Intel, fino a 50 TOPS (INT8).
- Memoria: fino a 64 GB di LPDDR5X-8533 con 136,5 GB/s di banda; fino a 59 GB allocabili come VRAM.
- Rete: due porte 10GbE RJ45 con Realtek RTL8127.
- USB: due USB 2.0 Type-A, due USB 3.2 Gen 2 Type-A (10 Gbps), due Thunderbolt 4 Type-C (40 Gbps).
- Video: HDMI 2.1 fino a 4096 × 2304 a 60 Hz; DP 2.1 via USB-C fino a 7680 × 4320 a 60 Hz; eDP 1.5 fino a 3840 × 2400 a 120 Hz. C’è anche un jack audio combo da 3,5 mm.
- Alimentazione: USB-C PD a 20 V con almeno 100 W oppure jack DC 5,5 × 2,5 mm a 15–20 V con almeno 120 W.
- Consumo a riposo: circa 4,5 W.
I 180 TOPS di picco complessivo (INT8) sono la somma di GPU (122), NPU (50) e CPU (8). LattePanda precisa che sono valori di picco dei singoli dispositivi, che non vengono aggregati su un singolo carico di lavoro, e che le prestazioni reali dipendono da hardware, modello, framework, condizioni termiche e di alimentazione.
Memoria e velocità: cosa dichiara LattePanda
Con 59 GB di VRAM allocabile, secondo LattePanda c’è spazio per un modello MoE quantizzato di classe 35B e per la KV cache richiesta dagli agenti a contesto lungo.
Il confronto con la Sigma originale riguarda un solo test: OpenVINO GenAI 2026.4 sulla iGPU, modello Qwen3.5-4B-int4-ov, 1.000 token in ingresso e 500 in uscita, con potenza media misurata in ingresso DC. In queste condizioni la Sigma 2 produce 32 token al secondo a 38 W, la prima Sigma 17 token al secondo a 35 W.
Espansione, RP2350 e GPIO
Gli slot M.2 M-Key sono tre: PCIe 4.0 x1, PCIe 4.0 x4 e PCIe 5.0 x2. Ospitano SSD NVMe o acceleratori AI e condividono un budget di alimentazione di 3,3 V e 8 A. Lo slot M.2 E-Key (PCIe 4.0 x1, CNVio3, USB 2.0) è per il modulo wireless, opzionale e da installare a parte.
La porta OCuLink PCIe 4.0 x2 serve per dock grafico, dock SSD NVMe o schede di acquisizione PCIe. Secondo la documentazione di LattePanda non supporta l’hot-plug: serve un cavo SFF-8611 e il dispositivo va collegato a scheda spenta, accendendola solo a collegamento completato. La stessa documentazione avverte che, con la CPU Intel Panther Lake, un dispositivo PCIe su OCuLink può impedire l’ingresso in Modern Standby: in quel caso si spegne solo il display e la ventola resta in funzione.
Secondo LattePanda, il co-processore RP2350 esegue il controllo hardware in modo indipendente dalla CPU Intel. Attraverso i GPIO espone I2C, SPI, UART e ingressi analogici, così legge sensori e comanda attuatori in parallelo ai carichi AI.
Sistemi supportati
La scheda supporta Windows 11 e Ubuntu 24.04 o successivi.
Dove si colloca tra i mini PC AI con memoria unificata
La Sigma 2 è una scheda da integrare; altri prodotti per l’AI locale puntano su telai più grandi e più memoria. Secondo la pagina di Minisforum, l’MS-S1 MAX-P495 (AMD Ryzen AI Max+ PRO 495) dichiara fino a 131 TOPS complessivi, 192 GB di memoria unificata con 160 GB allocabili come VRAM e due porte 10GbE, in un telaio da 222,1 × 206,3 × 77,1 mm e 2,8 kg. Ne avevamo scritto qui.
Il negozio TOPC indica per il TXA2 192 GB di LPDDR5X onboard non sostituibili, quattro slot M.2, una porta 10GbE e una 2.5GbE, a 6.799 dollari (il nostro pezzo). I dati sono dichiarati dai rispettivi produttori e non sono stati misurati insieme.
| Prodotto | Memoria | Rete cablata |
|---|---|---|
| LattePanda Sigma 2 | Fino a 64 GB LPDDR5X-8533 | 2 × 10GbE |
| Minisforum MS-S1 MAX-P495 | Fino a 192 GB LPDDR5x unificata | 2 × 10GbE |
| TOPC TXA2 | 192 GB LPDDR5X onboard, non sostituibile | 10GbE + 2.5GbE |
Documentazione e supporto
LattePanda cita logo di avvio e BIOS personalizzabili (firmware white-label), supporto ingegneristico diretto dal team che ha progettato la scheda, documentazione completa, tutorial e una community di maker.
