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:

  • Jetson Xavier 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. Абавязковыя для запаўнення палі пазначаныя *

*

*

  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.