NVIDIA जेटसन नैनो: सभी विकास बोर्ड के बारे में

NVIDIA जेटसन नैनो यह एक विशेष विकास बोर्ड है। यह कई मायनों में आपकी तरह दिख सकता है रास्पबेरी पाई, या Arduino, लेकिन यह विशेष रूप से एक विशेष प्रकार की परियोजना के लिए डिज़ाइन किया गया है। और इन अन्य विकास बोर्डों की तरह, यह भी वैकल्पिक उपकरणों की तुलना में काफी कम कीमत और आकार में छोटा है।

विशेष रूप से, NVIDIA के जेटसन नैनो विशेष रूप से के विकास को लक्षित कर रहा है कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क परियोजनाएं। इस दुनिया में शुरू करने का एक सस्ता तरीका, जानें कि ये बुद्धिमान प्रणालियां कैसे काम करती हैं, और उन परियोजनाओं की एक अनंतता पैदा करती हैं जिनकी आप कल्पना कर सकते हैं ...

जेटसन नैनो क्या है?

NVIDIA जेटसन नैनो यह एक विकास बोर्ड, एक एसबीसी है जिसके साथ तंत्रिका नेटवर्क, गहन शिक्षा और एआई पर आधारित कई परियोजनाएं बनाना है। इसके साथ आप बहुत बुद्धिमान परियोजनाएं बना सकते हैं, छोटे बुद्धिमान IoT अनुप्रयोगों से, अधिक जटिल रोबोटों, कृत्रिम दृष्टि प्रणालियों और वस्तु मान्यता के लिए, ऐसे उपकरण जो सेंसर मापदंडों, छोटे स्वायत्त वाहनों आदि की एक श्रृंखला का मूल्यांकन करके समझदारी से प्रतिक्रिया करते हैं।

लेकिन सभी कुछ आयामों की एक प्लेट के साथ, और काफी कीमत के साथ सस्ती इसी तरह की विशेषताओं के साथ अन्य पेशेवर प्रणालियों की तुलना में।

और अगर आपको आश्चर्य होता है आपके पास क्यों होना चाहिए इन NVIDIA जेटसन नैनो बोर्डों में, आपको ध्यान रखना चाहिए कि ये बोर्ड आपको एक ऐसी तकनीक के बारे में सीखते हुए कई परियोजनाएँ बनाने की अनुमति देंगे, जो बढ़ती जा रही हैं। मशीन लर्निंग, एआई, डीप लर्निंग और इसी तरह के अन्य विषयों के ज्ञान वाले लोगों में अधिक से अधिक कंपनियां रुचि रखती हैं, क्योंकि यह भविष्य की तकनीक है।

तकनीकी सुविधाओं

NVIDIA जेटसन नैनो प्रदान करता है वास्तव में प्रभावशाली विशेषताएं इसके आकार और कीमत के लिए। यह मुश्किल से € 100 से अधिक है, और आकार में कुछ सेंटीमीटर के साथ। इसके बावजूद, यह 472 प्रदर्शन जीएफएलओपी तक विकसित हो सकता है, कई एआई एल्गोरिदम को बहुत तेज़ी से चलाने के लिए और एक साथ कई कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को संसाधित करने के लिए पर्याप्त है।

और यह न केवल उन आंकड़ों के लिए प्रभावशाली है, बल्कि इसकी कम खपत के लिए भी है। इस बोर्ड में एक हो सकता है खपत जो 5 और 10W के बीच है। समान प्रणालियों की तुलना में यह निश्चित रूप से कम है, इसलिए आप एक बहुत ही कुशल प्रणाली का सामना कर रहे हैं। इसका अन्य मशीनों के साथ बहुत कम लेना है जो सैकड़ों या हजारों वाटों का उपभोग करती हैं ...

अधिक जानकारी के लिए, आप इसे देख सकते हैं पूर्ण विवरण सूची:

• 128 CUDA कोर के साथ NVIDIA मैक्सवेल GPU
• एआरएम कोर्टेक्स-ए 57 क्वाडकोर सीपीयू
• रैम 4GB LPDDR4
• 16GB eMMC 5.1 फ्लैश स्टोरेज
• कनेक्टिविटी:
  • 12-वे कैमरा कनेक्टर (3 x 4 या 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
  • गिगाबिट ईथरनेट नेटवर्क (RJ-45)
  • एचडीएमआई 2.0 या डीपी 1.2 डिस्प्ले कनेक्शन | ईडीपी 1.4 | डीएसआई (1 एक्स 2) 2 एक साथ
  • पोर्ट्स 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
  • अतिरिक्त I / O: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
  • 260-पिन कनेक्टर
• आकार: 69,6 मिमी x 45 मिमी
• उपभोग: 5-10 डब्ल्यू
• लिनक्स ओएस के साथ विकास उपकरण समूह

NVIDIA जेटसन परिवार उत्पाद

NVIDIA के पास इनमें से कई हैं AI विकास के लिए उत्पाद कृत्रिम न्यूरोनल नेटवर्क के साथ। सबसे प्रमुख उत्पादों में से कुछ हैं:

• जेटसन ज़ेवियर NX: यह एक SOM है, अर्थात, एक सिस्टम ऑन मॉड्यूल, या एक एकल मॉड्यूल में एकीकृत एक पूरा सिस्टम। अपनी उपस्थिति और आकार के बावजूद, यह 21 से अधिक टीओपी यानी प्रति सेकंड 21 टेरा संचालन के साथ, विशिष्ट सुपरकंप्यूटिंग शक्तियां प्रदान करता है। यह कई कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को सुचारू रूप से और एक साथ चलाने के लिए पर्याप्त है।
• जेटसन एजीएक्स ज़ेवियर: कम्प्यूटेशनल घनत्व और दक्षता के मामले में एक और बहुत शक्तिशाली मॉड्यूल और जो जेटसन नैनो के बाद आया है, जिससे नई पीढ़ी के बुद्धिमान मशीनों के निर्माण की अनुमति मिलती है।
• जेटसन TX2: जेटसन नैनो का एक और विकल्प, और एक ही परिवार से। यह अपनी प्रचंड गति और ऊर्जा दक्षता के लिए खड़ा है। विशेष रूप से एम्बेडेड एआई अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहां आकार और खपत मामला है। इस मामले में, यह NVIDIA पास्कल वास्तुकला पर आधारित है, जो 8GB रैम और 59,7GB / s तक की बैंडविड्थ द्वारा संचालित है।

NVIDIA जेटसन नैनो खरीदें

यदि आप कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क परियोजनाओं के साथ निर्माता या DIY दुनिया में शुरू करने के लिए तैयार हैं, तो आप कर सकते हैं इस NVIDIA जेटसन नैनो बोर्ड खरीदें विशेष दुकानों में या अमेज़ॅन जैसे प्लेटफार्मों पर, जहां वे अलग-अलग बेचे जाते हैं या विकास किट के साथ जल्दी से सब कुछ आपकी ज़रूरत के साथ शुरू करने के लिए:

• NVIDIA जेटसन नैनो बेसिक
• पावर एडाप्टर के साथ NVIDIA जेटसन नैनो किट, 64 जीबी माइक्रोएसडी, यूएसबी
• केवल एसओएम मॉड्यूल खरीदें

वर्तमान में एक NVIDIA जेटसन नैनो बोर्ड को कम कीमत के साथ लॉन्च किया गया है लगभग $ 59 और जिसके लिए उन्होंने WiFi भी जोड़ा है। बड़ी खबर, केवल यह है कि उन्होंने मुख्य मेमोरी को 2GB तक घटा दिया है। यदि आप चाहते हैं कि आपको इंतजार करना पड़ेगा, तो अभी के लिए यह अंदर है निर्धारित करना भागीदारों के लिए ...

NVIDIA जेटसन नैनो के लिए विकल्प

यदि आप मशीन सीखने, एआई और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में रुचि रखते हैं, तो आपको कुछ पता होना चाहिए NVIDIA जेटसन नैनो के लिए विकल्प, क्योंकि यह इन उद्देश्यों के लिए एकमात्र प्लेट नहीं है। आप इन परियोजनाओं के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए कुछ SBC पा सकते हैं जैसे कि निम्नलिखित:

Google मूंगा

Google ने एक बिल्ला विकसित किया है, Google मूंगाएआई परियोजनाओं को बनाने के लिए आवश्यक अन्य सामान और मॉड्यूल के साथ। इस प्लेटफ़ॉर्म से संबंधित लेख आपके पास हैं:

Google कोरल में कुछ है तकनीकी विशेषताओं आकर्षक, जैसे:

• NXP i.MX 8M CPU के साथ क्वाड कोर Cortex-A53 और Cortex-M4F
• GC7000 लाइट ग्राफिक्स GPU,
• 4 एज या 2 टीओपीएस / डब्ल्यू के साथ Google एज टीपीयू कॉपरप्रोसेसर।
• जिसमें 1GB LPDDR4 रैम शामिल है
• 8GB ईएमएमसी फ्लैश तक स्टोरेज और माइक्रोएसडी कार्ड का उपयोग करके इसे विस्तारित करने की संभावना।
• इसमें USB-C 5v पर वाईफाई कनेक्टिविटी, यूएसबी, ब्लूटूथ, इथरनेट, ऑडियो जैक, एचडीएमआई, एमआईपीआई-डीएसआई और पावर है।

खदस VIM3

खडास VM3 यह आपके AI प्रोजेक्ट्स के लिए एक और विकल्प है, हालांकि इसमें बड़े लोगों की कुछ विशेषताएं नहीं हैं, यह एक बहुत मामूली तरीका है एक अच्छा अवसर शुरू करने के लिए:

• CPU A311D x4 Cortex-A73 2.2Ghz और x2 Cortex-A53 1.8Ghz पर।
• 5 टॉप पर एनपीयू के साथ
• 4GB तक रैम है
• 16-32GB eMMC सैमसंग
• एमआईपीआई-डीआईएस, एचडीएमआई, वाईफाई, ईथरनेट, माइक्रोएसडी, यूएसबी, पीसीआई कनेक्शन आदि।

HiSilicon HiKey 970 (हुआवेई)

HiSilicon के तहत कंपनी है हुआवेई चिप्स बनाती है। खैर, इस ब्रांड के तहत आपको तंत्रिका नेटवर्क परियोजनाओं जैसे कि विकसित करने का एक और विकल्प मिलेगा HiKey 970, हुआवेई एसडीके के साथ संगत। इसके अलावा, इसकी कुछ रोचक विशेषताएं हैं:

• कॉर्टेक्स ए 73 क्वाडकोर + कॉर्टेक्स-ए 53 क्वाकोर के साथ एआरएम किरिन
• GPU माली G72 MP12
• समर्पित एनपीयू
• 6GB LPDDR4 की
• 64GB फ्लैश मेमोरी
• वाईफाई, माइक्रोएसडी, एचडीएमआई, यूएसबी, पीसीआई कनेक्शन आदि।
• UEFI

सोफॉन BM1880 (हाइब्रिड एआरएम + आरआईएससी-वी)

सोफॉन BM1880 यह एक वैकल्पिक बोर्ड है, जो सोफोंया द्वारा विकसित किया गया है। यदि आप एक खरीदने का फैसला करते हैं, तो आपको कुछ विशेषताएं मिलेंगी जैसे:

• 2Ghz पर 53Ghz + RISC-V पर 1.5x Cortex-A1 CPU
• 1 TPUs @ INT8 के लिए धन्यवाद Tensor प्रोसेसर
• 4GB LPDDR4
• 32GB eMMC फ़्लैश
• कनेक्टिविटी ईथरनेट, वाईफाई, यूएसबी, माइक्रोएसडी, जैक, आदि।

इंटेल न्यूरल स्टिक

पिछले वाले के समान एक और परियोजना यह है इंटेल न्यूरल स्टिक। संस्करण 2 अब उपलब्ध है, और इस मामले में ख़ासियत यह है कि यह एक यूएसबी स्टिक है जिसे आप अपनी परियोजनाओं को शुरू करने के लिए आसानी से पीसी से कनेक्ट कर सकते हैं, हालांकि इसमें पिछले बोर्डों की तुलना में कम बहुमुखी प्रतिभा है। इसके अलावा, यदि आपको अधिक शक्ति की आवश्यकता है, तो आप क्षमताओं को जोड़ने के लिए USB हब में उनमें से कई का उपयोग कर सकते हैं ...

Si खरीदारी इस तंत्रिका छड़ी, के बारे में € 100 की कीमत है, और लिनक्स और विंडोज के साथ संगत है। इसके अलावा, यह ओपनविनो के साथ विकास टूलकिट के रूप में काम करने की अनुमति देता है।

रॉकचिप RK3399Pro

रॉकचिप आपके पास यह शक्तिशाली हार्डवेयर-त्वरित डीप लर्निंग डेवलपमेंट किट है जिसके साथ बहुत ही रोचक और विविध परियोजनाएँ बनाई जा सकती हैं। यह 3 TOPS तक TensorFlow Caffe और साथ ही Android और GNU / Linux ऑपरेटिंग सिस्टम को सपोर्ट करता है।

यदि आप इसे खरीदना चाहते हैं, तो आपके पास यह उपलब्ध है विभिन्न संस्करण (न्यूनतम से उच्चतम मूल्य तक का आदेश दिया गया):

• 3GB RAM + 16GB फ्लैश
• 3GB RAM + 16GB फ्लैश + EC25 4G मॉड्यूल
• 3GB RAM + 16GB फ्लैश + 1080p UHD कैमरा
• 6GB RAM + 32GB फ्लैश + EC25 4G मॉड्यूल