NVIDIA Jetson Nano: viskas apie kūrimo plokštę

„NVIDIA Jetson Nano“ Tai speciali plėtros lenta. Tai gali atrodyti kaip jūsų pačių įvairiais būdais Aviečių Piarba Arduino, tačiau jis yra specialiai sukurtas konkretaus tipo projektui. Kaip ir šios kitos kūrimo plokštės, ji taip pat yra pakankamai mažos kainos ir mažo dydžio, palyginti su alternatyvia įranga.

Konkrečiai, „NVIDIA“ sukurtas „Jetson Nano“ yra skirtas būtent jų kūrimui dirbtinio intelekto ir dirbtinių neuroninių tinklų projektai. Pigus būdas pradėti šiame pasaulyje, sužinoti, kaip veikia šios išmaniosios sistemos, ir sukurti begalę projektų, kuriuos galite įsivaizduoti ...

Kas yra „Jetson Nano“?

„NVIDIA Jetson Nano“ tai yra plėtros taryba, SBC, su kuria galima sukurti daugybę projektų, pagrįstų neuroniniais tinklais, giliu mokymusi ir dirbtiniu intelektu. Su juo galite kurti labai įvairius projektus, pradedant mažomis intelektualiomis interneto programomis, baigiant sudėtingesniais robotais, dirbtinio matymo sistemomis ir objektų atpažinimu, prietaisais, kurie protingai reaguoja vertinant daugybę jutiklių parametrų, mažomis autonominėmis transporto priemonėmis ir kt.

Bet viskas su kelių matmenų plokštele, o kaina yra gana didelė už prieinamą kainą palyginti su kitomis panašiomis savybėmis pasižyminčiomis profesionaliomis sistemomis.

Ir jei įdomu kodėl turėtum tokį turėti iš šių „NVIDIA Jetson Nano“ plokščių turėtumėte nepamiršti, kad šios plokštės leis jums sukurti daugybę projektų, o mokytis apie populiarėjančią technologiją. Vis daugiau įmonių domisi žmonėmis, turinčiais žinių apie mašininį mokymąsi, dirbtinį intelektą, gilų mokymąsi ir kitas panašias disciplinas, nes tai yra ateities technologija.

Techninės charakteristikos

„NVIDIA Jetson Nano“ siūlo tikrai įspūdingų savybių dėl savo dydžio ir kainos. Vos viršija 100 eurų ir yra kelių centimetrų dydžio. Nepaisant to, jis gali sukurti iki 472 našumo GFLOP, kurių pakanka daugeliui AI algoritmų paleisti labai greitai ir vienu metu apdoroti kelis dirbtinius neuroninius tinklus.

Tai įspūdinga ne tik dėl tų skaičių, bet ir dėl mažo suvartojimo. Ši lenta gali turėti nuo 5 iki 10 W. Palyginti su panašiomis sistemomis, tai tikrai mažai, todėl susiduriate su labai efektyvia sistema. Tai neturi nieko bendro su kitomis mašinomis, kurios sunaudoja šimtus ar tūkstančius vatų ...

Norėdami gauti daugiau informacijos, galite tai pamatyti išsamus informacijos sąrašas:

„NVIDIA Maxwell“ GPU su 128 CUDA branduoliais
„ARM Cortex-A57 QuadCore“ procesorius
RAM 4 GB LPDDR4
16 GB „eMMC 5.1“ atmintinė
Ryšiai:
- 12 krypčių kameros jungtis (3 x 4 arba 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
- Gigabitų Ethernet tinklas (RJ-45)
- HDMI 2.0 arba DP 1.2 ekrano jungtis eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 vienu metu
- Uostai 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
- Papildomas įvestis / išvestis: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
- 260 kontaktų jungtis
Dydis: 69,6 mm x 45 mm
Vartojimas: 5-10w
Linux OS su kūrimo rinkinys

„NVIDIA Jetson“ šeimos produktai

NVIDIA turi keletą iš jų dirbtinio intelekto kūrimo produktų su dirbtiniais neuroanaliniais tinklais. Kai kurie iš labiausiai žinomų produktų yra:

„Jetson Xavier NX“: tai yra SOM, tai yra sistemos įjungimo modulis arba visa sistema, integruota į vieną modulį. Nepaisant savo išvaizdos ir dydžio, jis siūlo tipiškas superkompiuterijos galimybes, turinčias iki 21 TOP, tai yra, 21 „Tera“ operaciją per sekundę. To pakanka, kad keli dirbtiniai neuroniniai tinklai veiktų sklandžiai ir vienu metu.
„Jetson AGX Xavier“: dar vienas labai galingas modulis skaičiavimo tankio ir efektyvumo požiūriu, kuris atsirado po „Jetson Nano“, leidžiantis kurti naujas intelektualių mašinų kartas.
„Jetson TX2“: kita alternatyva Jetsonui Nano ir iš tos pačios šeimos. Jis išsiskiria didžiuliu greičiu ir energijos vartojimo efektyvumu. Specialiai sukurta įterptosioms dirbtinio intelekto programoms, kur svarbu dydis ir vartojimas. Šiuo atveju jis pagrįstas „NVIDIA Pascal“ architektūra, kuriai tiekiama 8 GB RAM ir pralaidumo iki 59,7 GB / s.

Pirkite „NVIDIA Jetson Nano“

Jei norite pradėti kurti ar pasidaryti dirbtinį pasaulį su dirbtinių neuroninių tinklų projektais, galite nusipirkite šią „NVIDIA Jetson Nano“ plokštę specializuotose parduotuvėse ar tokiose platformose kaip „Amazon“, kur jie parduodami atskirai arba su kūrimo rinkiniais, kad galėtumėte greitai pradėti viską, ko jums reikia:

Šiuo metu pristatoma „NVIDIA Jetson Nano“ plokštė su mažesne kaina apie 59 USD prie kurių jie taip pat pridėjo „WiFi“. Puikios naujienos, vienintelis dalykas yra tas, kad jie sumažino pagrindinę atmintį iki 2 GB. Jei norite, turėsite palaukti, kol kas tai yra tik išankstinis partneriams ...

„NVIDIA Jetson Nano“ alternatyvos

Jei jus domina mašininis mokymasis, dirbtinis intelektas ir dirbtiniai neuroniniai tinklai, turėtumėte kai kuriuos žinoti „NVIDIA Jetson Nano“ alternatyvos, nes tai nėra vienintelė plokštė šiems tikslams. Galite rasti keletą specialiai šiems projektams sukurtų SBC, tokių kaip:

„Google Coral“

„Google“ sukūrė ženklelį, „Google Coral“, kartu su kitais priedais ir moduliais, reikalingais dirbtinio intelekto projektams kurti. Tarp šiai platformai priklausančių straipsnių turite:

„Google Coral“ turi keletą techninės charakteristikos prašmatnus, kaip:

„NXP i.MX 8M“ procesorius su keturių branduolių „Cortex-A53“ ir „Cortex-M4F“
GC7000 Lite grafikos GPU,
„Google Edge“ TPU bendras procesorius su iki 4 TOPS arba 2 TOPS / m.
Apima 1 GB LPDDR4 RAM
Iki 8 GB „eMMC“ blykstės saugojimas ir galimybė ją išplėsti naudojant „microSD“ korteles.
Jis turi „WiFi“ ryšį, USB, „Bluetooth“, „Ethernet“, garso lizdą, HDMI, MIPI-DSI ir maitinimą per USB-C 5v.

Khadas VIM3

„Khadas VM3“ Tai dar viena alternatyva jūsų dirbtinio intelekto projektams, nors ji neturi kai kurių didžiųjų bruožų, tačiau tai gana kukli lenta, kurią galima gera proga pradėti:

Procesorius A311D x4 Cortex-A73 2.2Ghz ir x2 Cortex-A53 1.8Ghz.
Su NPU 5 TOPS
Iki 4 GB RAM
16-32 GB „eMMC Samsung“
MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, PCIe jungtys ir kt.

„HiSilicon HiKey 970“ („Huawei“)

„HiSilicon“ yra įmonė, kuriai priklauso "Huawei" kad gamina traškučius. Na, pagal šį prekės ženklą rasite dar vieną alternatyvą plėtoti neuroninių tinklų projektus, tokius kaip „HiKey 970“, suderinamas su „Huawei SDK“. Be to, jis turi keletą įdomių savybių:

ARM Kirin su Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
„Mali G72 MP12“ GPU
Specialūs NPU
6 GB LPDDR4
64 GB „flash“ atmintis
„WiFi“, „microSD“, HDMI, USB, PCIe jungtys ir kt.
UEFI

„Sophon BM1880“ (hibridinis ARM + RISC-V)

„Sophon BM1880“ Tai yra alternatyvi lenta, kurią sukūrė „Sophon.ia“. Jei nuspręsite įsigyti, rasite keletą funkcijų, tokių kaip:

2x „Cortex-A53“ procesorius 1.5 GHz dažniu + RISC-V 1 GHz dažniu
1 TPU @ INT8 dėka „Tensor“ procesoriaus
4GB LPDDR4
32 GB „eMMC“ blykstė
Ryšiai su Ethernet, „WiFi“, USB, „microSD“, „Jack“ ir kt.

„Intel Neural Stick“

Kitas panašus į ankstesnius projektas yra šis „Intel Neural Stick“. Dabar yra 2 versija, o šiuo atveju ypatumas yra tai, kad tai yra USB atmintinė, kurią galite patogiai prijungti prie kompiuterio, kad pradėtumėte savo projektus, nors jis turi mažiau universalumo nei ankstesnės plokštės. Be to, jei jums reikia daugiau energijos, kelis iš jų galite naudoti USB šakotuve, kad pridėtumėte galimybių ...

Si apsipirkimas ši nervinė lazda, kaina yra apie 100 eurų ir yra suderinama su „Linux“ ir „Windows“. Be to, tai leidžia dirbti su „OpenVINO“ kaip kūrimo įrankių rinkiniu.

„Rockchip RK3399Pro“

Rockchip turite šį galingą aparatinės įrangos pagreitinto giluminio mokymosi tobulinimo rinkinį, kuriuo galite kurti labai įdomius ir įvairius projektus. Jis palaiko „TensorFlow Caffe“ iki 3 TOPS, taip pat „Android“ ir „GNU / Linux“ operacines sistemas.

Jei norite jį nusipirkti, turite jį įvairių versijų (užsakoma nuo mažiausios iki aukščiausios kainos):

Hardwarelibre

„NVIDIA Jetson Nano“: viskas apie kūrimo lentą