NVIDIA Jetson Nano: SBC ເພື່ອການພັດທະນາກັບເຄືອຂ່າຍ neural ແລະ AI

NVIDIA Jetson Nano

ຄະນະພັດທະນາ Arduinoໃນຮຸ່ນຕ່າງໆຂອງມັນ, ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ດີ ສຳ ລັບຜູ້ຜະລິດແລະນັກພັດທະນາທີ່ຕ້ອງການສ້າງໂຄງການ DIY ຂອງຕົນເອງ. ໃນທາງກັບກັນທ່ານກໍ່ມີ Raspberry Pi, ເປັນ SBC ຂະ ໜາດ ນ້ອຍແລະລາຄາຖືກເພື່ອສ້າງໂຄງການຕ່າງໆ. ທັງ ໝົດ ນີ້ແມ່ນເພີ່ມ ຈຳ ນວນທາງເລືອກທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນຕະຫຼາດ. ແຕ່ທ່ານອາດຈະຊອກຫາສິ່ງທີ່ສະເພາະເຈາະຈົງ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບ ເຄືອຂ່າຍ neural ແລະ AI. ຈາກນັ້ນກະດານ NVIDIA Jetson Nano ແມ່ນສິ່ງທີ່ທ່ານ ກຳ ລັງຊອກຫາຢູ່.

ຖ້າທ່ານວາງແຜນທີ່ຈະສ້າງການພັດທະນາໂດຍອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural ຫຼືຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບມັນ, ທ່ານສາມາດເພິ່ງພາຄະນະນີ້ໄດ້ NVIDIA Jetson Nano ສຳ ລັບມັນ. ທັງ ໝົດ ສຳ ລັບລາຄາພຽງແຕ່ 100 €ເທົ່ານັ້ນ, ບໍ່ແມ່ນການຄິດໄລ່ລາຄາຂອງລະບົບສະມາດໂຟນອື່ນໆ ...

Jetson ແມ່ນຫຍັງ?

SOM Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano ແມ່ນໂຄງການຂອງບໍລິສັດຊິບກຣາບຟິກທີ່ມີຊື່ສຽງເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການພັດທະນາລະບົບ AI ຂະ ໜາດ ນ້ອຍລຸ້ນ ໃໝ່ ຫຼາຍລຸ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການເບິ່ງລາຄາຂອງໂຄງການອື່ນໆ ສຳ ລັບເຄືອຂ່າຍ neural, ມັນເຮັດໄດ້ໃນລາຄາແລະການຊົມໃຊ້ພະລັງງານທີ່ຕໍ່າພໍສົມຄວນ.

ດ້ວຍຄະນະພັດທະນານີ້ທ່ານສາມາດສ້າງ ໂຄງການຕ່າງໆເຊັ່ນວ່າໂປແກຼມ IoT, ຈາກຫຸ່ນຍົນພາຍໃນປະເທດຂະ ໜາດ ນ້ອຍ, ເຖິງລະບົບອັດສະລິຍະອື່ນໆທີ່ທ່ານສາມາດຄິດ, ຜ່ານເຄື່ອງບັນທຶກວິດີໂອເຄືອຂ່າຍ (NVRs), ປະຕູອັດສະລິຍະ, ອື່ນໆ.

ທັງ ໝົດ ຢູ່ໃນໂມດູນ PCB ຂະ ໜາດ ນ້ອຍປະມານ 70x45 ມມຂະ ໜາດ ໃນລຸ້ນ Nano ຂອງມັນ, ນ້ອຍທີ່ສຸດ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ມັນແມ່ນກ ໂມດູນປະເພດ SOM (ລະບົບກ່ຽວກັບໂມດູນ) ພ້ອມທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບມັນ, ພ້ອມດ້ວຍຊຸດພັດທະນາ.

ຄຸນລັກສະນະທາງວິຊາການ

ໃນແງ່ຂອງ ຄຸນລັກສະນະທາງວິຊາການ ຈາກ NVIDIA Jetson Nano, ທ່ານ ກຳ ລັງຈະຊອກຫາຕົວເອງກັບກະດານທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການພັດທະນາ 472 GFLOPs ຂອງການປະຕິບັດງານເພື່ອປະຕິບັດລະບົບ algorithms AI ທີ່ທັນສະ ໄໝ ຢ່າງໄວວາ. ມັນສາມາດເອີ້ນໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ຫຼາຍເສັ້ນໃນຂະຫນານແລະປະມວນຜົນເຊັນເຊີຄວາມລະອຽດສູງຫຼາຍຈຸດພ້ອມໆກັນ.

ແລະທັງ ໝົດ ນັ້ນດ້ວຍການຊົມໃຊ້ພະລັງງານທີ່ມີປະສິດຕິພາບພໍສົມຄວນ. ເຖິງວ່າຈະມີ ອຳ ນາດຂອງມັນ, ແຕ່ເທົ່ານັ້ນ ກິນລະຫວ່າງ 5 ເຖິງ 10w. ພະລັງງານທີ່ຕໍ່າພໍສົມຄວນພິຈາລະນາຜົນປະໂຫຍດທີ່ມັນສະເຫນີ.

ສຳ ລັບລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ, ຂ້ອຍຂໍຝາກຕາຕະລາງທີ່ສົມບູນຂອງເຈົ້າ ຂໍ້ກໍານົດ:

GPU ສະຖາປັດຕະຍະ ກຳ NVIDIA Maxwell ກັບ 128 NVIDIA CUDA core®
CPU ໂປເຊດເຊີ ARM® Cortex®-A57 MPCore Quad Core
ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ LPDDR4 4GB 64 ບິດ
ການເກັບຮັກສາ 16GB eMMC 5.1 Flash ການເກັບຮັກສາ
ການເຂົ້າລະຫັດວິດີໂອ ເຟຣມ 4K 30 (H.264 / H.265)
ການຖອດລະຫັດວິດີໂອ ເຟຣມ 4K 60 (H.264 / H.265)
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ 12-way (3 x 4 ຫຼື 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
Conectividad Gigabit Ethernet
ຫນ້າຈໍ HDMI 2.0 ຫຼື DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 ພ້ອມກັນ
UPHY 1 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
ແມ່ນ 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
ຂະຫນາດ 69,6 ມົມ x xNUMX ມມ
ກົນຈັກ ສາຍເຊື່ອມ 260

ຜະລິດຕະພັນອື່ນໆທີ່ຄ້າຍຄືກັນ

NVIDIA ຍັງສະ ເໜີ ຜະລິດຕະພັນຄ້າຍຄືກັນອື່ນໆ ກັບ Jetson Nano ເພື່ອການພັດທະນາ AI ດ້ວຍເຄືອຂ່າຍທາງປະສາດປອມ. ບາງຕົວຢ່າງແມ່ນ:

  • Jetson Xavier NX: ໂມດູນ SOM ທີ່ສະ ໜອງ ພະລັງງານທັງ ໝົດ ຂອງຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີຂະ ໜາດ ນ້ອຍຫຼາຍ. ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບ 21 TOP, ນັ້ນແມ່ນ 21 Tera Operations ຕໍ່ວິນາທີ. ຫຼາຍກ່ວາພະລັງງານພຽງພໍທີ່ຈະເຮັດວຽກເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ທັນສະໄຫມໃນຂໍ້ມູນຂະຫນານແລະປະມວນຜົນຈາກຫລາຍເຊັນເຊີທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງໃນເວລາດຽວກັນ.
  • Jetson AGX Xavier: ໂມດູນ ໃໝ່ ທີ່ ໝາຍ ເຖິງຈຸດ ສຳ ຄັນທາງດ້ານຄວາມ ໜາ ແໜ້ນ ແລະປະສິດທິພາບຂອງຄອມພິວເຕີ້. ສຳ ລັບ AI, ອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະລຸ້ນ ໃໝ່.
  • Jetson TX2- ກະດານພັດທະນາຄວາມໄວສູງແລະປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານສູງ ສຳ ລັບຄອມພິວເຕີ້ AI ທີ່ຝັງຢູ່. ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີ້ໃນໂມດູນທີ່ອີງໃສ່ NVIDIA Pascal GPU. ມີ RAM ເຖິງ 8GB ແລະແບນວິດທີ່ມີຄວາມກວ້າງ 59,7GB / s.

ແນ່ນອນດັ່ງທີ່ເຈົ້າເຫັນ, ອ້າຍເຖົ້າຂອງລາວມີ ລາຄາ ສູງສົມຄວນ ...

ຮັບຊື້ NVIDIA Jetson Nano

ຖ້າທ່ານຕັດສິນໃຈ ຊື້ NVIDIA Jetson Nano, ທ່ານມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫລາຍຢ່າງ ສຳ ລັບມັນ. ໜຶ່ງ ແມ່ນຜະລິດຕະພັນທີ່ ນຳ ສະ ເໜີ ຜ່ານແພລະຕະຟອມ Amarzon. ທ່ານຈະໄດ້ພົບເຫັນທັງສອງກະດານພັດທະນາໂດຍບໍ່ຕ້ອງເພີ່ມເຕີມ, ຫຼືຊຸດເຄື່ອງມືການພັດທະນາທີ່ສົມບູນຂື້ນຕື່ມເຊິ່ງປະກອບມີ ໝໍ້ ແປງໄຟຟ້າ. ຍົກ​ຕົວ​ຢ່າງ:

ຈື່ໄວ້ວ່າເຕັກໂນໂລຢີຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ປັນຍາປະດິດ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ແລະອື່ນໆແມ່ນ "ແຟຊັ່ນ" ນັບມື້ນັບຫຼາຍຂື້ນ, ເພາະວ່າພວກເຂົາມີໂປແກຼມ ນຳ ໃຊ້ທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈຫຼາຍ. ສະນັ້ນ, ການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບພວກມັນອາດຈະເປັນສິ່ງທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈເພື່ອສ້າງໂຄງການ ໃໝ່ໆ ສຳ ລັບອະນາຄົດຫຼືໄດ້ວຽກທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈໃນບໍລິສັດທີ່ຕ້ອງການທັກສະປະເພດນີ້ ...


ເນື້ອໃນຂອງບົດຂຽນຍຶດ ໝັ້ນ ຫລັກການຂອງພວກເຮົາ ຈັນຍາບັນຂອງບັນນາທິການ. ເພື່ອລາຍງານການກົດຜິດພາດ ທີ່ນີ້.

ເປັນຄົນທໍາອິດທີ່ຈະໃຫ້ຄໍາເຫັນ

ອອກ ຄຳ ເຫັນຂອງທ່ານ

ທີ່ຢູ່ອີເມວຂອງທ່ານຈະບໍ່ໄດ້ຮັບການຈັດພີມມາ. ທົ່ງນາທີ່ກໍານົດໄວ້ແມ່ນຫມາຍດ້ວຍ *

*

*

  1. ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຂໍ້ມູນ: Miguel ÁngelGatón
  2. ຈຸດປະສົງຂອງຂໍ້ມູນ: ຄວບຄຸມ SPAM, ການຈັດການ ຄຳ ເຫັນ.
  3. ກົດ ໝາຍ: ການຍິນຍອມຂອງທ່ານ
  4. ການສື່ສານຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນຈະບໍ່ຖືກສື່ສານກັບພາກສ່ວນທີສາມຍົກເວັ້ນໂດຍພັນທະທາງກົດ ໝາຍ.
  5. ການເກັບຂໍ້ມູນ: ຖານຂໍ້ມູນທີ່ຈັດໂດຍ Occentus Networks (EU)
  6. ສິດ: ໃນທຸກເວລາທີ່ທ່ານສາມາດ ຈຳ ກັດ, ກູ້ຄືນແລະລຶບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.