NVIDIA Jetson Nano: كل شيء عن لوحة التطوير

NVIDIA Jetson Nano إنها لوحة تطوير خاصة. يمكن أن تبدو مثل الخاصة بك من نواح كثيرة فطيرة التوتأو اردوينو، ولكنها مصممة خصيصًا لنوع معين من المشروع. ومثل لوحات التطوير الأخرى هذه ، فهي أيضًا منخفضة السعر بشكل معقول وصغيرة الحجم مقارنة بالمعدات البديلة.

على وجه التحديد ، تستهدف Jetson Nano من NVIDIA تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الاصطناعية. طريقة غير مكلفة للبدء في هذا العالم ، وتعلم كيفية عمل هذه الأنظمة الذكية ، وإنشاء عدد لا نهائي من المشاريع التي يمكنك تخيلها ...

ما هو جيتسون نانو؟

NVIDIA Jetson Nano إنها لوحة تطوير ، SBC يمكن من خلالها إنشاء العديد من المشاريع القائمة على الشبكات العصبية والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي. باستخدامه ، يمكنك إنشاء مشاريع متنوعة للغاية ، من تطبيقات إنترنت الأشياء الذكية الصغيرة ، إلى الروبوتات الأكثر تعقيدًا ، وأنظمة الرؤية الاصطناعية والتعرف على الأشياء ، والأجهزة التي تتفاعل بذكاء من خلال تقييم سلسلة من معلمات المستشعرات ، والمركبات الصغيرة المستقلة ، إلخ.

ولكن كل ذلك مع لوحة ذات أبعاد قليلة ، وبسعر جيد بأسعار معقولة مقارنة بالأنظمة المهنية الأخرى ذات الخصائص المماثلة.

وإذا كنت تتساءل لماذا يجب أن يكون لديك واحد من لوحات NVIDIA Jetson Nano هذه ، يجب أن تضع في اعتبارك أن هذه اللوحات ستسمح لك بإنشاء العديد من المشاريع أثناء التعرف على تقنية آخذة في الارتفاع. هناك المزيد والمزيد من الشركات المهتمة بالأشخاص الذين لديهم معرفة بالتعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق ، وغيرها من التخصصات المماثلة ، لأنها تقنية المستقبل.

الميزات التقنية

عروض NVIDIA Jetson Nano ميزات رائعة حقًا لحجمه وسعره. بالكاد يتجاوز 100 يورو ، ويبلغ حجمه بضعة سنتيمترات. على الرغم من ذلك ، يمكنه تطوير ما يصل إلى 472 GFLOPs أداء ، وهو ما يكفي لتشغيل العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة ومعالجة العديد من الشبكات العصبية الاصطناعية في وقت واحد.

وهي ليست مثيرة للإعجاب فقط بالنسبة لهذه الأرقام ، ولكن أيضًا لاستهلاكها المنخفض. قد يحتوي هذا المنتدى على ملف استهلاك ما بين 5 و 10 واط. بالمقارنة مع الأنظمة المماثلة ، فهي منخفضة بالتأكيد ، لذا فأنت تواجه نظامًا فعالاً للغاية. لا علاقة له بالأجهزة الأخرى التي تستهلك مئات أو آلاف الواط ...

لمزيد من المعلومات ، يمكنك رؤية هذا قائمة التفاصيل الكاملة:

• NVIDIA Maxwell GPU مع 128 نواة CUDA
• وحدة المعالجة المركزية ARM Cortex-A57 QuadCore
• RAM 4GB LPDDR4
• ذاكرة فلاش eMMC 16 سعة 5.1 جيجا بايت
• الاتصال:
  • موصل كاميرا 12 اتجاهًا (3 × 4 أو 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 جيجابت في الثانية)
  • شبكة جيجابت إيثرنت (RJ-45)
  • اتصال عرض HDMI 2.0 أو DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 × 2) 2 في وقت واحد
  • المنافذ 1/2/4 PCIE ، 1 USB 3.0 ، 3 USB 2.0
  • I / O إضافي: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
  • موصل 260 دبوس
• الحجم: 69,6 مم × 45 مم
• الاستهلاك: 5-10 واط
• Linux OS مع مجموعة تطوير

منتجات عائلة NVIDIA Jetson

NVIDIA لديها العديد من هذه منتجات لتطوير الذكاء الاصطناعي مع شبكات عصبية اصطناعية. ومن أبرز المنتجات:

• جيتسون كزافييه NX: هو SOM ، أي نظام On Module ، أو نظام كامل مدمج في وحدة واحدة. على الرغم من مظهره وحجمه ، فإنه يوفر قدرات حوسبة فائقة نموذجية ، مع ما يصل إلى 21 TOPs ، أي 21 عملية تيرا في الثانية. هذا يكفي لتشغيل العديد من الشبكات العصبية الاصطناعية بسلاسة وبشكل متزامن.
• جيتسون AGX كزافييه: وحدة أخرى قوية جدًا من حيث الكثافة الحسابية والكفاءة والتي جاءت بعد Jetson Nano ، مما يسمح بإنشاء أجيال جديدة من الآلات الذكية.
• جيتسون TX2: بديل آخر لجيتسون نانو ، ومن نفس العائلة. تتميز بسرعتها الهائلة وكفاءتها في استخدام الطاقة. مصمم خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المضمنة ، حيث يكون الحجم والاستهلاك مهمين. في هذه الحالة ، يعتمد على بنية NVIDIA Pascal ، مدعومًا بذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 8 جيجابايت وعرض نطاق ترددي يصل إلى 59,7 جيجابايت / ثانية.

اشترِ NVIDIA Jetson Nano

إذا كنت على استعداد للبدء في صانع أو عالم DIY بمشاريع شبكة عصبية اصطناعية ، يمكنك ذلك قم بشراء لوحة NVIDIA Jetson Nano هذه في المتاجر المتخصصة أو على منصات مثل Amazon ، حيث يتم بيعها بشكل منفصل أو مع مجموعات التطوير للبدء بسرعة في كل ما تحتاجه:

• NVIDIA Jetson Nano Basic
• NVIDIA Jetson Nano Kit مع محول طاقة ، بطاقة microSD سعة 64 جيجا بايت ، USB
• شراء وحدة SOM فقط

حاليًا ، تم إطلاق لوحة NVIDIA Jetson Nano بسعر مخفض حوالي 59 دولارًا والتي أضافوا إليها أيضًا WiFi. خبر رائع ، الشيء الوحيد هو أنهم قاموا بتقليص الذاكرة الرئيسية إلى 2 جيجا بايت. إذا كنت ترغب في ذلك ، فسيتعين عليك الانتظار ، الآن فقط في ما قبل البيع للشركاء ...

بدائل NVIDIA Jetson Nano

إذا كنت مهتمًا بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الاصطناعية ، فيجب أن تعرف بعضها بدائل NVIDIA Jetson Nano، لأنها ليست اللوحة الوحيدة لهذه الأغراض. يمكنك العثور على بعض تحديات بناء التشكيلة المصممة خصيصًا لهذه المشاريع مثل ما يلي:

جوجل كورال

طورت Google شارة ، جوجل كورال، جنبًا إلى جنب مع الملحقات والوحدات النمطية الأخرى اللازمة لإنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي. من بين المقالات التي تنتمي إلى هذه المنصة:

جوجل كورال لديه بعض الخصائص التقنية براقة ، مثل:

• وحدة المعالجة المركزية NXP i.MX 8M مع Quad Core Cortex-A53 و Cortex-M4F
• وحدة معالجة الرسومات GC7000 Lite Graphics
• معالج مساعد Google Edge TPU مع ما يصل إلى 4 TOPS أو 2 TOPS / w.
• يتضمن ذاكرة وصول عشوائي LPDDR1 بسعة 4 جيجابايت
• تخزين فلاش eMMC حتى 8 جيجا وإمكانية توسيعه باستخدام بطاقات microSD.
• يحتوي على اتصال WiFi و USB و Bluetooth و Ethernet ومقبس صوت و HDMI و MIPI-DSI وقوة عبر USB-C 5 فولت.

خداس VIM3

خداس VM3 إنه بديل آخر لمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك ، على الرغم من أنه لا يحتوي على بعض خصائص المشاريع الكبيرة ، إلا أنه لوحة متواضعة إلى حد ما يمكن أن تكون فرصة جيدة للبدء:

• وحدة المعالجة المركزية A311D x4 Cortex-A73 2.2 جيجا هرتز و x2 Cortex-A53 بسرعة 1.8 جيجا هرتز.
• مع NPU في 5 TOPS
• ما يصل إلى 4 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي
• 16-32 جيجا بايت eMMC سامسونج
• MIPI-DIS و HDMI و WiFi و Ethernet و microSD و USB ووصلات PCIe ، إلخ.

HiSilicon HiKey 970 (هواوي)

HiSilicon هي الشركة التابعة هواوى التي تصنع الرقائق. حسنًا ، تحت هذه العلامة التجارية ستجد بديلاً آخر لتطوير مشاريع الشبكة العصبية مثل HiKey 970، متوافق مع Huawei SDK. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يحتوي على بعض الميزات المثيرة للاهتمام:

• كيرين ARM مع Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
• GPU Mali G72 MP12
• NPUs مخصصة
• 6 جيجابايت من LPDDR4
• ذاكرة فلاش بسعة 64 جيجا بايت
• توصيلات WiFi و microSD و HDMI و USB و PCIe وما إلى ذلك.
• UEFI

Sophon BM1880 (هجين ARM + RISC-V)

صوفون BM1880 إنها لوحة بديلة طورتها Sophon.ia. إذا قررت شراء واحدة ، فستجد بعض الميزات مثل:

• 2x Cortex-A53 CPU بسرعة 1.5 جيجاهرتز + RISC-V بسرعة 1 جيجاهرتز
• 1 TPUs @ INT8 بفضل معالج Tensor
• 4GB LPDDR4
• 32 جيجا فلاش eMMC
• اتصال Ethernet و WiFi و USB و microSD و Jack وما إلى ذلك.

عصا انتل العصبية

مشروع آخر مشابه للمشروع السابق هو هذا عصا انتل العصبية. الإصدار 2 متاح الآن ، والميزة في هذه الحالة هي أنه عبارة عن عصا USB يمكنك توصيلها بشكل مريح بجهاز الكمبيوتر لبدء مشاريعك ، على الرغم من أنها أقل تنوعًا من اللوحات السابقة. أيضًا ، إذا كنت بحاجة إلى مزيد من الطاقة ، فيمكنك استخدام العديد منها في موزع USB لإضافة إمكانيات ...

Si التسوق هذه العصا العصبية، يبلغ سعره حوالي 100 يورو ، وهو متوافق مع Linux و Windows. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يسمح بالعمل مع OpenVINO كأداة تطوير.

روكشيب RK3399Pro

ROCKCHIP لديك مجموعة أدوات تطوير التعلم العميق القوية المسرَّعة بالأجهزة والتي يمكنك من خلالها إنشاء مشاريع متنوعة ومثيرة للاهتمام للغاية. وهو يدعم TensorFlow Caffe حتى 3 TOPS ، بالإضافة إلى أنظمة التشغيل Android و GNU / Linux.

إذا كنت ترغب في شرائه ، فهو متوفر في إصدارات مختلفة (مرتبة من السعر الأدنى إلى الأعلى):

• 3 جيجا بايت رام + 16 جيجا بايت فلاش
• 3 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي + 16 غيغابايت من فلاش + وحدة 25G EC4
• 3 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي + 16 غيغابايت من الفلاش + كاميرا 1080p UHD
• 6 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي + 32 غيغابايت من فلاش + وحدة 25G EC4