NVIDIA Jetson Nano: semua tentang papan pengembangan

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano Itu adalah papan pengembangan khusus. Ini bisa terlihat seperti milik Anda dalam banyak hal raspberry Pi, atau Arduino, tetapi dirancang khusus untuk jenis proyek tertentu. Dan seperti papan pengembangan lainnya, harganya juga cukup murah dan ukurannya kecil dibandingkan dengan peralatan alternatif.

Secara khusus, NVIDIA Jetson Nano secara khusus menargetkan pengembangan proyek kecerdasan buatan dan jaringan saraf tiruan. Cara yang murah untuk memulai di dunia ini, pelajari cara kerja sistem cerdas ini, dan buat proyek tak terbatas yang dapat Anda bayangkan ...

Apa itu Jetson Nano?

NVIDIA Jetson Nano itu adalah papan pengembangan, SBC yang dapat digunakan untuk membuat banyak proyek berdasarkan jaringan saraf, pembelajaran mendalam, dan AI. Dengannya Anda dapat membuat proyek yang sangat bervariasi, mulai dari aplikasi IoT kecil yang cerdas, hingga robot yang lebih kompleks, sistem penglihatan buatan dan pengenalan objek, perangkat yang bereaksi secara cerdas dengan mengevaluasi serangkaian parameter sensor, kendaraan otonom kecil, dll.

Namun semuanya dengan sepiring yang sedikit dimensi, dan dengan harga yang lumayan terjangkau dibandingkan dengan sistem profesional lain dengan karakteristik serupa.

Dan jika Anda bertanya-tanya kenapa kamu harus punya satu Dari papan NVIDIA Jetson Nano ini, Anda harus ingat bahwa papan ini akan memungkinkan Anda membuat banyak proyek sambil mempelajari teknologi yang sedang naik daun. Semakin banyak perusahaan yang tertarik pada orang-orang dengan pengetahuan tentang pembelajaran mesin, AI, pembelajaran mendalam, dan disiplin ilmu serupa lainnya, karena ini adalah teknologi masa depan.

fitur teknis

SOM Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano menawarkan fitur yang sangat mengesankan untuk ukuran dan harganya. Ini hampir tidak melebihi € 100, dan dengan ukuran beberapa sentimeter. Meskipun demikian, ia dapat mengembangkan hingga 472 GFLOP kinerja, cukup untuk menjalankan banyak algoritme AI dengan sangat cepat dan memproses beberapa jaringan saraf tiruan secara bersamaan.

Dan itu tidak hanya mengesankan untuk angka-angka ini, tetapi juga untuk konsumsinya yang rendah. Papan ini mungkin memiliki konsumsi antara 5 dan 10W. Dibandingkan dengan sistem serupa itu pasti rendah, jadi Anda menghadapi sistem yang sangat efisien. Ini tidak ada hubungannya dengan mesin lain yang mengkonsumsi ratusan atau ribuan watt ...

Untuk informasi lebih lanjut, Anda dapat melihat ini daftar detail lengkap:

  • GPU NVIDIA Maxwell dengan 128 inti CUDA
  • CPU QuadCore ARM Cortex-A57
  • 4GB RAM LPDDR4
  • Penyimpanan flash eMMC 16 5.1 GB
  • Konektivitas:
    • Konektor kamera 12 arah (3 x 4 atau 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
    • Jaringan Gigabit Ethernet (RJ-45)
    • Koneksi tampilan HDMI 2.0 atau DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 secara bersamaan
    • Port 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
    • Tambahan I / O: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
    • Konektor 260-pin
  • Ukuran: 69,6mm x 45mm
  • Konsumsi: 5-10w
  • OS Linux dengan kit pengembangan

Produk Keluarga NVIDIA Jetson

NVIDIA memiliki beberapa di antaranya produk untuk pengembangan AI dengan jaringan neuroanal buatan. Beberapa produk yang paling menonjol adalah:

  • Jetson Xavier NX: ini adalah SOM, yaitu System On Module, atau sistem lengkap yang diintegrasikan ke dalam satu modul. Terlepas dari penampilan dan ukurannya, ia menawarkan kekuatan superkomputer yang khas, dengan hingga 21 TOP, yaitu 21 Operasi Tera per detik. Itu cukup untuk menjalankan beberapa jaringan saraf tiruan dengan lancar dan bersamaan.
  • Jetson AGX Xavier: modul lain yang sangat kuat dalam hal kepadatan dan efisiensi komputasi dan yang hadir setelah Jetson Nano, memungkinkan terciptanya generasi baru mesin cerdas.
  • Jetson TX2: alternatif lain untuk Jetson Nano, dan dari keluarga yang sama. Ini menonjol karena kecepatan dan efisiensi energinya yang luar biasa. Dirancang khusus untuk aplikasi AI yang disematkan, di mana ukuran dan konsumsinya penting. Dalam hal ini, ini didasarkan pada arsitektur NVIDIA Pascal, didukung oleh RAM 8GB dan bandwidth hingga 59,7GB / s.

Beli NVIDIA Jetson Nano

Jika Anda ingin memulai di dunia pembuat atau DIY dengan proyek jaringan saraf tiruan, Anda bisa beli papan NVIDIA Jetson Nano ini Di toko khusus atau di platform seperti Amazon, di mana mereka dijual secara terpisah atau dengan kit pengembangan untuk memulai dengan cepat semua yang Anda butuhkan:

Saat ini papan NVIDIA Jetson Nano telah diluncurkan dengan harga diskon sekitar $ 59 dan yang mereka juga menambahkan WiFi. Berita bagus, satu-satunya hal adalah mereka telah mengurangi memori utama menjadi 2GB. Jika Anda menginginkannya, Anda harus menunggu, karena sekarang hanya ada presale untuk mitra ...

Alternatif untuk NVIDIA Jetson Nano

Google Karang

Jika Anda tertarik dengan pembelajaran mesin, AI, dan jaringan saraf tiruan, Anda harus mengetahuinya alternatif untuk NVIDIA Jetson Nano, karena ini bukan satu-satunya pelat untuk keperluan ini. Anda dapat menemukan beberapa SBC yang dirancang khusus untuk proyek-proyek ini seperti berikut:

Google Karang

Google telah mengembangkan lencana, Google Karang, bersama dengan aksesori dan modul lain yang diperlukan untuk membuat proyek AI. Di antara artikel milik platform ini, Anda memiliki:

Google Coral punya beberapa karakteristik teknis mencolok, seperti:

  • CPU NXP i.MX 8M dengan Quad Core Cortex-A53 dan Cortex-M4F
  • GPU Grafis GC7000 Lite,
  • Koprosesor TPU Google Edge dengan hingga 4 TOPS atau 2 TOPS / w.
  • Termasuk RAM LPDDR1 4GB
  • Penyimpanan hingga 8GB eMMC flash dan kemungkinan untuk diperluas menggunakan kartu microSD.
  • Ini memiliki konektivitas WiFi, USB, Bluetooth, Ethernet, jack audio, HDMI, MIPI-DSI, dan daya melalui USB-C 5v.

Khadas VIM3

Khadas VM3 Ini adalah alternatif lain untuk proyek AI Anda, meskipun tidak memiliki beberapa karakteristik yang besar, ini adalah papan yang cukup sederhana yang dapat digunakan. kesempatan bagus untuk memulai:

  • CPU A311D x4 Cortex-A73 2.2Ghz dan x2 Cortex-A53 pada 1.8Ghz.
  • Dengan NPU pada 5 TOPS
  • RAM hingga 4GB
  • EMMC 16-32 GB Samsung
  • MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, koneksi PCIe, dll.

HiSilicon HiKey 970 (Huawei)

HiSilicon adalah perusahaan di bawah Huawei yang memproduksi chip. Nah, di bawah merek ini Anda akan menemukan alternatif lain untuk mengembangkan proyek jaringan saraf seperti HaiKey 970, kompatibel dengan SDK Huawei. Selain itu, ia memiliki beberapa fitur menarik:

  • ARM Kirin dengan Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
  • Mali G72 MP12 GPU
  • NPU khusus
  • 6GB LPDDR4
  • Memori flash 64GB
  • Koneksi WiFi, microSD, HDMI, USB, PCIe, dll.
  • UEFI

Sophon BM1880 (hybrid ARM + RISC-V)

Sofon BM1880 Ini adalah papan alternatif yang dikembangkan oleh Sophon.ia. Jika Anda memutuskan untuk membelinya, Anda akan menemukan beberapa fitur seperti:

  • 2x Cortex-A53 CPU pada 1.5Ghz + RISC-V pada 1Ghz
  • 1 TPU @ INT8 berkat prosesor Tensor
  • 4GB LPDDR4
  • Flash eMMC 32 GB
  • Konektivitas Ethernet, WiFi, USB, microSD, Jack, dll.

Intel Neural Stick

Proyek lain yang serupa dengan yang sebelumnya adalah ini Intel Neural Stick. Versi 2 sekarang tersedia, dan kekhasan dalam hal ini adalah bahwa ini adalah stik USB yang dapat Anda sambungkan dengan mudah ke PC untuk memulai proyek Anda, meskipun memiliki keserbagunaan yang kurang dari papan sebelumnya. Selain itu, jika Anda membutuhkan lebih banyak daya, Anda dapat menggunakan beberapa di antaranya di hub USB untuk menambah kemampuan ...

Si perbelanjaan Tongkat Saraf ini, dengan harga sekitar € 100, dan kompatibel dengan Linux dan Windows. Selain itu, ini memungkinkan bekerja dengan OpenVINO sebagai perangkat pengembangan.

Rockchip RK3399Pro

Rockchip Anda memiliki kit pengembangan pembelajaran mendalam yang dipercepat perangkat keras yang kuat yang dapat digunakan untuk membuat proyek yang sangat menarik dan bervariasi. Ini mendukung TensorFlow Caffe hingga 3 TOPS, serta sistem operasi Android dan GNU / Linux.

Jika Anda ingin membelinya, tersedia di berbagai versi (dipesan dari harga terendah hingga tertinggi):


Isi artikel mengikuti prinsip kami etika editorial. Untuk melaporkan kesalahan, klik di sini.

Jadilah yang pertama mengomentari

tinggalkan Komentar Anda

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.

*

*

  1. Penanggung jawab data: Miguel Ángel Gatón
  2. Tujuan data: Mengontrol SPAM, manajemen komentar.
  3. Legitimasi: Persetujuan Anda
  4. Komunikasi data: Data tidak akan dikomunikasikan kepada pihak ketiga kecuali dengan kewajiban hukum.
  5. Penyimpanan data: Basis data dihosting oleh Occentus Networks (UE)
  6. Hak: Anda dapat membatasi, memulihkan, dan menghapus informasi Anda kapan saja.

Tes Bahasa InggrisTes Katalankuis spanyol