NVIDIA Jetson Nano: всичко за борда за разработка

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano Това е специален съвет за развитие. Може да изглежда като ваш по много начини Raspberry Pi, или Arduino, но е специално проектиран за определен тип проект. И подобно на тези други дъски за разработка, той също е на разумно ниски цени и с малки размери в сравнение с алтернативното оборудване.

По-конкретно, Jetson Nano на NVIDIA е насочена специално към развитието на проекти за изкуствен интелект и изкуствени невронни мрежи. Евтин начин да започнете в този свят, да научите как работят тези интелигентни системи и да създадете безкрайност от проекти, които можете да си представите ...

Какво е Jetson Nano?

NVIDIA Jetson Nano това е съвет за разработка, SBC, с който да се създават многобройни проекти, базирани на невронни мрежи, задълбочено обучение и AI. С него можете да създавате много разнообразни проекти, от малки интелигентни IoT приложения, до по-сложни роботи, системи за изкуствено зрение и разпознаване на обекти, устройства, които реагират интелигентно чрез оценка на серия от параметри на сензора, малки автономни превозни средства и т.н.

Но всичко с табела с няколко размери, и то с цена съвсем на достъпни цени в сравнение с други професионални системи със сходни характеристики.

И ако се чудите защо трябва да имате такъв от тези платки на NVIDIA Jetson Nano, трябва да имате предвид, че тези платки ще ви позволят да създавате много проекти, докато научавате за технология, която е във възход. Все повече са компаниите, които се интересуват от хора със знания за машинно обучение, изкуствен интелект, дълбоко обучение и други подобни дисциплини, тъй като това е технология на бъдещето.

Технически характеристики

SOM Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano предлага наистина впечатляващи характеристики за неговия размер и цена. Едва надхвърля € 100 и е с размер няколко сантиметра. Въпреки това, той може да разработи до 472 производителни GFLOP, достатъчни за много бързо изпълнение на много алгоритми на AI и едновременна обработка на множество изкуствени невронни мрежи.

И това е впечатляващо не само за тези цифри, но и за ниската си консумация. Тази дъска може да има консумация, която е между 5 и 10W. В сравнение с подобни системи той със сигурност е нисък, така че се сблъсквате с много ефективна система. Няма много общо с други машини, които консумират стотици или хиляди вата ...

За повече информация можете да видите това пълен списък с подробности:

  • NVIDIA Maxwell GPU със 128 CUDA ядра
  • ARM Cortex-A57 QuadCore процесор
  • RAM 4GB LPDDR4
  • 16GB eMMC 5.1 флаш памет
  • свързаност:
    • 12-посочен конектор за камера (3 x 4 или 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
    • Гигабитна Ethernet мрежа (RJ-45)
    • Връзка за дисплей HDMI 2.0 или DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 едновременно
    • Портове 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
    • Допълнителни I / O: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
    • 260-пинов конектор
  • Размер: 69,6mm x 45mm
  • Консумация: 5-10w
  • ОС Linux с комплект за разработка

Семейни продукти на NVIDIA Jetson

NVIDIA има няколко от тях продукти за развитие на AI с изкуствени невроанални мрежи. Някои от най-изявените продукти са:

  • Jetson Xavier NX: това е SOM, тоест System On Module или цялостна система, интегрирана в един модул. Въпреки външния си вид и размер, той предлага типични суперкомпютърни мощности, с до 21 ТОПа, тоест 21 Тера Операции в секунда. Това е достатъчно, за да работи много изкуствени невронни мрежи гладко и едновременно.
  • Jetson AGX Xavier: още един много мощен модул по отношение на изчислителната плътност и ефективност, който дойде след Jetson Nano, позволяващ създаването на нови поколения интелигентни машини.
  • Jetson TX2: друга алтернатива на Jetson Nano и от същото семейство. Отличава се с огромната си скорост и енергийна ефективност. Специално проектиран за вградени AI приложения, където размерът и консумацията имат значение. В този случай той се основава на архитектурата NVIDIA Pascal, захранвана от 8 GB RAM и честотна лента до 59,7 GB / s.

Купете NVIDIA Jetson Nano

Ако сте готови да започнете в света на производителите или „Направи си сам“ с проекти за изкуствени невронни мрежи, можете купете тази платка на NVIDIA Jetson Nano в специализирани магазини или на платформи като Amazon, където те се продават отделно или с комплекти за разработка, за да започнете бързо с всичко необходимо:

Понастоящем стартира платка NVIDIA Jetson Nano с намалена цена от около $ 59 и към които са добавили и WiFi. Страхотна новина, единственото нещо е, че са намалили основната памет до 2GB. Ако го искате, ще трябва да изчакате, засега е само в предпродажба за партньори ...

Алтернативи на NVIDIA Jetson Nano

Google Coral

Ако се интересувате от машинно обучение, изкуствен интелект и изкуствени невронни мрежи, трябва да знаете някои алтернативи на NVIDIA Jetson Nano, тъй като това не е единствената плоча за тези цели. Можете да намерите някои SBC, проектирани специално за тези проекти, като следното:

Google Coral

Google разработи значка, Google Coral, заедно с други аксесоари и модули, необходими за създаване на AI проекти. Сред статиите, принадлежащи към тази платформа, имате:

Google Coral има някои технически характеристики наперен, като:

  • NXP i.MX 8M процесор с четириядрен Cortex-A53 и Cortex-M4F
  • Графичен графичен процесор GC7000 Lite,
  • Google Edge TPU копроцесор с до 4 TOPS или 2 TOPS / w.
  • Включва 1 GB LPDDR4 RAM
  • Съхранение на до 8GB eMMC светкавица и възможност за разширяване с помощта на microSD карти.
  • Той има WiFi свързаност, USB, Bluetooth, Ethernet, аудио жак, HDMI, MIPI-DSI и захранване през USB-C 5v.

Khadas VIM3

Khadas VM3 Това е друга алтернатива за вашите AI проекти, въпреки че няма някои от характеристиките на големите, това е доста скромна дъска, която може да бъде добра възможност да започнете:

  • Процесор A311D x4 Cortex-A73 2.2Ghz и x2 Cortex-A53 при 1.8Ghz.
  • С NPU на 5 TOPS
  • До 4GB RAM
  • 16-32GB eMMC Samsung
  • MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, PCIe връзки и др.

HiSilicon HiKey 970 (Huawei)

HiSilicon е компанията под Huawei който произвежда чиповете. Е, под тази марка ще намерите друга алтернатива за разработване на проекти за невронна мрежа като HiKey 970, съвместим с Huawei SDK. В допълнение, той има някои интересни характеристики:

  • ARM Kirin с Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
  • Графичен процесор Mali G72 MP12
  • Специализирани NPU
  • 6 GB LPDDR4
  • 64GB флаш памет
  • WiFi, microSD, HDMI, USB, PCIe връзки и др.
  • UEFI

Sophon BM1880 (хибриден ARM + RISC-V)

Sophon BM1880 Това е алтернативна дъска, разработена от Sophon.ia. Ако решите да си купите такъв, ще намерите някои функции като:

  • 2x процесор Cortex-A53 на 1.5 Ghz + RISC-V на 1 Ghz
  • 1 TPUs @ INT8 благодарение на процесора Tensor
  • 4GB LPDDR4
  • 32GB eMMC светкавица
  • Свързаност Ethernet, WiFi, USB, microSD, жак и др.

Intel Neural Stick

Друг проект, подобен на предишните, е този Intel Neural Stick. Вече е налична версия 2 и особеността в този случай е, че това е USB стик, който можете лесно да свържете към компютъра, за да стартирате вашите проекти, въпреки че има по-малка гъвкавост от предишните дъски. Освен това, ако имате нужда от повече мощност, можете да използвате няколко от тях в USB хъб, за да добавите възможности ...

Si пазаруване този Neural Stick, е на цена около € 100 и е съвместим с Linux и Windows. Освен това позволява работа с OpenVINO като инструментариум за разработка.

Rockchip RK3399Pro

Rockchip имате този мощен хардуерно ускорен комплект за развитие на дълбоко обучение, с който да създавате много интересни и разнообразни проекти. Той поддържа TensorFlow Caffe до 3 TOPS, както и операционни системи Android и GNU / Linux.

Ако искате да го купите, имате го на разположение в различни версии (поръчва се от най-ниската до най-високата цена):


Съдържанието на статията се придържа към нашите принципи на редакторска етика. За да съобщите за грешка, щракнете върху тук.

Бъдете първите, които коментират

Оставете вашия коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *

*

*

  1. Отговорен за данните: Мигел Анхел Гатон
  2. Предназначение на данните: Контрол на СПАМ, управление на коментари.
  3. Легитимация: Вашето съгласие
  4. Съобщаване на данните: Данните няма да бъдат съобщени на трети страни, освен по законово задължение.
  5. Съхранение на данни: База данни, хоствана от Occentus Networks (ЕС)
  6. Права: По всяко време можете да ограничите, възстановите и изтриете информацията си.