NVIDIA Jetson Nano: усё пра савет па распрацоўцы

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano Гэта спецыяльны савет па развіцці. Гэта можа выглядаць як ваша ўласная шмат у чым Raspberry Pi, альбо Arduino, але ён спецыяльна распрацаваны для канкрэтнага тыпу праекта. І як і іншыя апрацоўчыя платы, ён таксама мае недарагі кошт і невялікі памер у параўнанні з альтэрнатыўным абсталяваннем.

У прыватнасці, Jetson Nano ад NVIDIA спецыяльна арыентавана на распрацоўку праекты штучнага інтэлекту і штучных нейронных сетак. Танны спосаб пачаць у гэтым свеце, даведацца, як працуюць гэтыя інтэлектуальныя сістэмы, і стварыць бясконцую колькасць праектаў, якія вы можаце сабе ўявіць ...

Што такое Jetson Nano?

NVIDIA Jetson Nano Гэта савет па распрацоўцы, SBC, з дапамогай якога можна ствараць шматлікія праекты на аснове нейронных сетак, глыбокага навучання і ІІ. З яго дапамогай вы можаце ствараць самыя разнастайныя праекты, пачынаючы ад невялікіх інтэлектуальных прыкладанняў IoT, заканчваючы больш складанымі робатамі, сістэмамі штучнага зроку і распазнаваннем аб'ектаў, прыладамі, якія інтэлектуальна рэагуюць, ацэньваючы шэраг параметраў датчыкаў, невялікія аўтаномныя транспартныя сродкі і г.д.

Але ўсё з таблічкай некалькіх памераў, і з цаной цалкам даступны па кошце у параўнанні з іншымі прафесійнымі сістэмамі з падобнымі характарыстыкамі.

І калі вам цікава навошта вам з гэтых плат NVIDIA Jetson Nano, вы павінны мець на ўвазе, што гэтыя платы дазволяць вам ствараць мноства праектаў, а таксама даведацца пра тэхналогію, якая ўзрастае. З'яўляецца ўсё больш кампаній, якія цікавяцца людзьмі, якія ведаюць машыннае навучанне, ШІ, глыбокае навучанне і іншыя падобныя дысцыпліны, бо гэта тэхналогія будучыні.

Тэхнічныя характарыстыкі

SOM Jetson Nano

Прапануе NVIDIA Jetson Nano сапраўды ўражлівыя рысы за яго памер і цану. Ён ледзь перавышае 100 еўра і мае некалькі сантыметраў. Нягледзячы на ​​гэта, ён можа распрацаваць да 472 прадукцыйных GFLOP, дастаткова для таго, каб вельмі хутка запускаць шмат алгарытмаў ІІ і адначасова апрацоўваць некалькі штучных нейронных сетак.

І гэта ўражвае не толькі гэтымі паказчыкамі, але і нізкім спажываннем. Гэтая дошка можа мець спажыванне ад 5 да 10 Вт. У параўнанні з аналагічнымі сістэмамі ён, безумоўна, нізкі, таму вы сутыкнуліся з вельмі эфектыўнай сістэмай. Гэта мала звязана з іншымі машынамі, якія спажываюць сотні ці тысячы ват ...

Для атрымання дадатковай інфармацыі вы можаце ўбачыць гэта поўны падрабязны спіс:

  • Графічны працэсар NVIDIA Maxwell з 128 ядрамі CUDA
  • Працэсар ARM Cortex-A57 QuadCore
  • Аператыўная памяць 4 ГБ LPDDR4
  • 16 ГБ флэш-памяці eMMC 5.1
  • падключэнне:
    • 12-канальны раз'ём камеры (3 х 4 ці 4 х 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Гбіт / с)
    • Гігабітная сетка Ethernet (RJ-45)
    • Падключэнне дысплея HDMI 2.0 або DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 х 2) 2 адначасова
    • Парты 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
    • Дадатковы ўвод / вывад: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
    • 260-кантактны раз'ём
  • Памер: 69,6 мм х 45 мм
  • Выдатак: 5-10w
  • АС Linux з камплект для распрацоўкі

Прадукты сямейства NVIDIA Jetson

У NVIDIA іх некалькі прадукты для распрацоўкі ІІ са штучнымі нейраанальнымі сеткамі. Некаторыя з найбольш вядомых прадуктаў:

  • Джэтсан Ксаверый NX: гэта SOM, гэта значыць модуль System On, альбо поўная сістэма, інтэграваная ў адзіны модуль. Нягледзячы на ​​свой знешні выгляд і памер, ён прапануе тыповыя супервылічальныя магутнасці, максімум 21 ТОП, гэта значыць 21 аперацыя Tera у секунду. Гэтага дастаткова для бесперабойнай і адначасовай працы некалькіх штучных нейрасетак.
  • Jetson AGX Xavier: яшчэ адзін вельмі магутны модуль з пункту гледжання шчыльнасці вылічэнняў і эфектыўнасці, які з'явіўся пасля Jetson Nano, дазваляючы ствараць новыя пакаленні інтэлектуальных машын.
  • Jetson TX2: яшчэ адна альтэрнатыва Jetson Nano, і з той жа сям'і. Ён вылучаецца сваёй надзвычайнай хуткасцю і энергаэфектыўнасцю. Спецыяльна распрацавана для ўбудаваных праграм штучнага інтэлекту, дзе памер і спажыванне важныя. У гэтым выпадку ён заснаваны на архітэктуры NVIDIA Pascal, якая працуе на 8 Гб аператыўнай памяці і прапускной здольнасці да 59,7 Гб / с.

Купіце NVIDIA Jetson Nano

Калі вы хочаце пачаць працу ў свеце вытворцаў альбо самаробкі са штучнымі праектамі нейронных сетак, вы можаце купіце гэтую плату NVIDIA Jetson Nano у спецыялізаваных крамах альбо на такіх платформах, як Amazon, дзе яны прадаюцца асобна альбо з наборамі для распрацоўкі, каб хутка пачаць усё неабходнае:

У цяперашні час выпушчана плата NVIDIA Jetson Nano са зніжанай цаной каля 59 долараў і да якога яны таксама дадалі WiFi. Выдатная навіна, адзінае, што яны скарацілі асноўную памяць да 2 ГБ. Калі вы гэтага хочаце, вам давядзецца пачакаць, пакуль гэта толькі ў перадпродаж для партнёраў ...

Альтэрнатывы NVIDIA Jetson Nano

Google Coral

Калі вы зацікаўлены ў машынным навучанні, ІІ і штучных нейронных сетках, вам варта ведаць некаторыя з іх альтэрнатывы NVIDIA Jetson Nano, бо гэта не адзіная пласціна для гэтых мэтаў. Вы можаце знайсці некаторыя SBC, распрацаваныя спецыяльна для гэтых праектаў, напрыклад наступныя:

Google Coral

Google распрацаваў значок, Google Coral, а таксама іншыя аксэсуары і модулі, неабходныя для стварэння праектаў ІІ. Сярод артыкулаў, якія належаць да гэтай платформы, у вас ёсць:

У Google Coral ёсць некаторыя тэхнічныя характарыстыкі кідкі, накшталт:

  • Працэсар NXP i.MX 8M з чатырох'ядравым Cortex-A53 і Cortex-M4F
  • Графічны графічны працэсар GC7000 Lite,
  • Супрацэсар Google Edge TPU з да 4 TOPS або 2 TOPS / w.
  • Уключае 1 ГБ аператыўнай памяці LPDDR4
  • Захоўванне ўспышкі eMMC да 8 ГБ і магчымасць пашырэння з выкарыстаннем карт MicroSD.
  • Ён мае Wi-Fi падключэнне, USB, Bluetooth, Ethernet, раздым для гуку, HDMI, MIPI-DSI і харчаванне ад USB-C 5v.

Хадас VIM3

Хадас VM3 Гэта яшчэ адна альтэрнатыва для вашых праектаў ІІ, хаця яна не мае некаторых характарыстык вялікіх, гэта досыць сціплая дошка, якую можна добрая магчымасць пачаць:

  • Працэсар A311D x4 Cortex-A73 2.2 ГГц і x2 Cortex-A53 на 1.8 Ггц.
  • З NPU на 5 TOPS
  • Да 4 ГБ аператыўнай памяці
  • 16-32 ГБ eMMC Samsung
  • Злучэння MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, PCIe і г.д.

HiSilicon HiKey 970 (Huawei)

HiSilicon - гэта кампанія пад Huawei які вырабляе чыпсы. Ну, пад гэтым брэндам вы знойдзеце яшчэ адну альтэрнатыву распрацоўцы нейронавых сеткавых праектаў, такіх як HiKey 970, сумяшчальны з Huawei SDK. Акрамя таго, ён мае некаторыя цікавыя асаблівасці:

  • ARM Kirin з Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
  • Графічны працэсар Mali G72 MP12
  • Выдзеленыя NPU
  • 6 ГБ LPDDR4
  • 64 Гб флэш-памяці
  • Злучэнне WiFi, microSD, HDMI, USB, PCIe і г.д.
  • UEFI

Sophon BM1880 (гібрыдны ARM + RISC-V)

Сафон BM1880 Гэта альтэрнатыўная дошка, распрацаваная Sophon.ia. Калі вы вырашыце набыць яго, вы знойдзеце такія функцыі, як:

  • 2x працэсар Cortex-A53 на 1.5 Ггц + RISC-V на 1 Ггц
  • 1 ТПУ @ INT8 дзякуючы працэсару Tensor
  • 4GB LPDDR4
  • 32 ГБ успышкі eMMC
  • Падключэнне Ethernet, WiFi, USB, microSD, раздым і г.д.

Нейронная палка Intel

Яшчэ адзін праект, аналагічны папярэднім, - гэта Intel Neural Stick. Цяпер даступная версія 2, і асаблівасць у гэтым выпадку складаецца ў тым, што гэта USB-флэшка, якую вы можаце зручна падключыць да ПК, каб пачаць свае праекты, хаця яна і менш універсальная, чым папярэднія платы. Акрамя таго, калі вам патрэбна больш энергіі, вы можаце выкарыстоўваць некалькі з іх у USB-канцэнтратары, каб дадаць магчымасці ...

Si купля гэта Neural Stick, цана складае каля 100 еўра, і сумяшчальная з Linux і Windows. Акрамя таго, гэта дазваляе працаваць з OpenVINO як інструментам распрацоўкі.

Rockchip RK3399Pro

Рокчып у вас ёсць гэты магутны апаратны паскораны набор для развіцця глыбокага навучання, з дапамогай якога можна ствараць вельмі цікавыя і разнастайныя праекты. Ён падтрымлівае TensorFlow Caffe да 3 TOPS, а таксама аперацыйныя сістэмы Android і GNU / Linux.

Калі вы хочаце яго набыць, у вас ёсць розныя версіі (замоўлена ад самай нізкай да самай высокай цаны):


Змест артыкула адпавядае нашым прынцыпам рэдакцыйная этыка. Каб паведаміць пра памылку, націсніце тут.

Будзьце першым, каб каментаваць

Пакіньце свой каментар

Ваш электронны адрас не будзе апублікаваны.

*

*

  1. Адказны за дадзеныя: Мігель Анхель Гатон
  2. Прызначэнне дадзеных: Кантроль спаму, кіраванне каментарыямі.
  3. Легітымнасць: ваша згода
  4. Перадача дадзеных: Дадзеныя не будуць перададзены трэцім асобам, за выключэннем юрыдычных абавязкаў.
  5. Захоўванне дадзеных: База дадзеных, размешчаная Occentus Networks (ЕС)
  6. Правы: у любы час вы можаце абмежаваць, аднавіць і выдаліць сваю інфармацыю.

Тэст па англійскай мовеТэст каталонскайіспанская віктарына