Utviklingsstyret ArduinoI sine forskjellige versjoner er det et flott alternativ for produsenter og utviklere som ønsker å lage sine egne DIY-prosjekter. På den annen side har du også Raspberry Pi, en liten og billig SBC for å skape et mangfold av prosjekter. Til alt dette er lagt til det enorme antallet alternativer på markedet. Men du leter sannsynligvis etter noe mer spesifikt, noe å jobbe med nevrale nettverk og AI. Så er NVIDIA Jetson Nano-kortet det du leter etter.
Hvis du planlegger å lage utviklingen basert på nevrale nettverk eller lære om det, kan du stole på dette brettet NVIDIA Jetson Nano for det. Alt for litt over € 100, ikke for høyt med tanke på priser på andre smarte systemer ...
Hva er Jetson?
NVIDIA Jetson Nano er et prosjekt fra det velkjente grafikkbrikkeselskapet som muliggjør utvikling av mange nye små AI-systemer. I tillegg ser vi på prisene på andre prosjekter for nevrale nettverk, til en pris og et ganske lavt energiforbruk.
Med dette utviklingstavlen kan du opprette mange prosjekter, for eksempel IoT-applikasjoner, fra små innenlandske roboter, til andre intelligente systemer du kan tenke deg, gjennom nettverksvideoopptakere (NVR), intelligente gateways, etc.
Alt i en liten PCB-modul på omtrent 70x45mm i størrelse i sin Nano-versjon, den minste. Faktisk er det en SOM type modul (System on Module) klar til å jobbe med det, sammen med utviklingssett.
Spesifikasjoner
Angående tekniske egenskaper Fra NVIDIA Jetson Nano vil du finne deg selv med et kraftig kort som kan utvikle 472 GFLOPs ytelse for å utføre moderne AI-algoritmer veldig raskt. Det kan til og med kjøre flere nevrale nettverk parallelt og behandle flere høyoppløselige sensorer samtidig.
Og alt det med et ganske effektivt energiforbruk. Til tross for sin makt, bare forbruker mellom 5 og 10w. En ganske lav effekt med tanke på fordelene den gir.
For mer informasjon, la jeg deg fullstendig oversikt over specs:
GPU | NVIDIA Maxwell-arkitektur™ med 128 NVIDIA CUDA-kjerner® | |
prosessor | ARM-prosessor® Cortex®-A57 MPCore Quad Core | |
Minne | 4 GB 4-biters LPDDR64 | |
Lagring | 16 GB eMMC 5.1 Flash-lagring | |
Videokoding | 4K 30 bilder (H.264 / H.265) | |
Video dekoding | 4K 60 bilder (H.264 / H.265) | |
Kamera | 12-veis (3 x 4 eller 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps) | |
Conectividad | Gigabit Ethernet | |
Skjermen | HDMI 2.0 eller DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 samtidig | |
UPHY | 1 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0 | |
E / S | 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO | |
Størrelse | 69,6 45 mm x mm | |
Mekanikk | 260-pins kontakt |
Andre lignende produkter
NVIDIA tilbyr også andre lignende produkter til Jetson Nano for AI-utvikling med kunstige nevrale nettverk. Noen eksempler er:
- Jetson Xavier NX: en SOM-modul som tilbyr all kraften til en superdatamaskin med veldig små dimensjoner. Du kan få opptil 21 TOPPER, det vil si 21 Tera-operasjoner per sekund. Mer enn nok kraft til å kjøre moderne nevrale nettverk parallelt og behandle data fra flere høyoppløselige sensorer samtidig.
- Jetson AGX Xavier: en ny modul som markerer en milepæl når det gjelder beregningstetthet og effektivitet. For AI, som tillater oppretting av nye generasjoner av intelligente maskiner.
- Jetson TX2- En annen høyhastighets, energieffektiv utviklingstavle for innebygd AI-databehandling. En superdatamaskin i en modul basert på NVIDIA Pascal GPU. Med opptil 8 GB RAM og en båndbredde på 59,7 GB / s.
Selvfølgelig, som du ser, har hans eldre brødre gjort Priser betydelig høyere ...
Skaff deg NVIDIA Jetson Nano
Hvis du bestemmer deg for å gjøre det kjøp NVIDIA Jetson Nano, du har flere muligheter for det. Den ene er produktene som tilbys gjennom Amarzon-plattformen. Du finner både utviklingskortet uten flere, eller mer komplette utviklingssett som inkluderer strømadapteren, etc. For eksempel:
- NVIDIA Jetson Nano Basic
- NVIDIA Jetson Nano Kit med strømadapter, 64 GB microSD, USB
- Kjøp bare SOM-modulen
Husk at teknologiene til maskinlæring, kunstig intelligens, dyp læring, etc., blir stadig "fasjonable", siden de har en rekke veldig interessante applikasjoner. Derfor kan det være interessant å lære om dem for å skape nye prosjekter for fremtiden eller få interessante jobber i selskaper som trenger denne typen ferdigheter ...