NVIDIA Jetson Nano: totul despre placa de dezvoltare

NVIDIA Jetson Nano Este un consiliu special de dezvoltare. Poate arăta ca a ta în multe feluri Raspberry Pi, sau Arduino, dar este special conceput pentru un anumit tip de proiect. Și la fel ca aceste alte plăci de dezvoltare, este, de asemenea, la prețuri rezonabile și de dimensiuni reduse, comparativ cu echipamentele alternative.

Mai exact, Jetson Nano din NVIDIA vizează în mod specific dezvoltarea proiecte de inteligență artificială și rețele neuronale artificiale. O modalitate ieftină de a începe în această lume, de a învăța cum funcționează aceste sisteme inteligente și de a crea o infinitate de proiecte pe care vi le puteți imagina ...

Ce este Jetson Nano?

NVIDIA Jetson Nano Este o placă de dezvoltare, un SBC cu care să creezi numeroase proiecte bazate pe rețele neuronale, învățare profundă și AI. Cu acesta puteți crea proiecte foarte variate, de la aplicații IoT inteligente mici, la roboți mai complexi, sisteme de viziune artificială și recunoaștere a obiectelor, dispozitive care reacționează inteligent prin evaluarea unei serii de parametri ai senzorilor, vehicule autonome mici etc.

Dar toate cu o farfurie de câteva dimensiuni și cu un preț destul de mare la prețuri accesibile comparativ cu alte sisteme profesionale cu caracteristici similare.

Și dacă vă întrebați de ce ar trebui să ai unul dintre aceste plăci NVIDIA Jetson Nano, ar trebui să rețineți că aceste plăci vă vor permite să creați multe proiecte în timp ce învățați despre o tehnologie în plină expansiune. Există din ce în ce mai multe companii interesate de oameni cu cunoștințe de învățare automată, AI, învățare profundă și alte discipline similare, deoarece este o tehnologie a viitorului.

caracteristici tehnice

Oferte NVIDIA Jetson Nano caracteristici cu adevărat impresionante pentru dimensiunea și prețul său. Abia depășește 100 de euro și are câțiva centimetri în dimensiune. În ciuda acestui fapt, poate dezvolta până la 472 GFLOP de performanță, suficient pentru a rula foarte repede mulți algoritmi AI și pentru a procesa simultan mai multe rețele neuronale artificiale.

Și este impresionant nu numai pentru aceste cifre, ci și pentru consumul redus. Acest consiliu poate avea un consum care este între 5 și 10W. Comparativ cu sisteme similare, este cu siguranță scăzut, deci vă confruntați cu un sistem foarte eficient. Are puțin de-a face cu alte mașini care consumă sute sau mii de wați ...

Pentru mai multe informații, puteți vedea acest lucru lista completă a detaliilor:

GPU NVIDIA Maxwell cu 128 nuclee CUDA
CPU ARM Cortex-A57 Quad Core
RAM 4GB LPDDR4
Memorie flash de 16 GB eMMC 5.1
conectivitate:
- Conector cameră cu 12 căi (3 x 4 sau 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
- Rețea Gigabit Ethernet (RJ-45)
- Conexiune HDMI 2.0 sau DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 simultan
- Porturi 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
- I / O suplimentare: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
- Conector cu 260 de pini
Dimensiune: 69,6mm x 45mm
Consum: 5-10w
Sistem de operare Linux cu Kit de dezvoltare

Produse NVIDIA Jetson Family

NVIDIA are mai multe dintre acestea produse pentru dezvoltarea AI cu rețele artificiale neuroanalizate. Unele dintre cele mai proeminente produse sunt:

Jetson Xavier NX: este un SOM, adică un System On Module sau un sistem complet integrat într-un singur modul. În ciuda aspectului și dimensiunii sale, oferă puteri tipice de supercomputere, cu până la 21 de TOP-uri, adică 21 de operațiuni Tera pe secundă. Acest lucru este suficient pentru a rula mai multe rețele neuronale artificiale fără probleme și simultan.
Jetson AGX Xavier: un alt modul foarte puternic din punct de vedere al densității și eficienței computaționale și care a venit după Jetson Nano, permițând crearea de noi generații de mașini inteligente.
Jetson TX2: o altă alternativă la Jetson Nano și din aceeași familie. Se remarcă prin viteza enormă și eficiența energetică. Special conceput pentru aplicații AI încorporate, unde dimensiunea și consumul contează. În acest caz, se bazează pe arhitectura NVIDIA Pascal, alimentată de 8 GB RAM și o lățime de bandă de până la 59,7 GB / s.

Cumpărați NVIDIA Jetson Nano

Dacă sunteți dispus să începeți în producător sau în lumea DIY cu proiecte de rețea neuronală artificială, puteți cumpărați această placă NVIDIA Jetson Nano în magazine de specialitate sau pe platforme precum Amazon, unde sunt vândute separat sau cu kituri de dezvoltare pentru a începe rapid cu tot ce aveți nevoie:

În prezent a fost lansată o placă NVIDIA Jetson Nano cu un preț redus de aproximativ 59 USD și la care au adăugat și WiFi. Vești minunate, singurul lucru este că au redus memoria principală la 2 GB. Dacă doriți, va trebui să așteptați, pentru moment este doar în presale pentru parteneri ...

Alternative la NVIDIA Jetson Nano

Dacă sunteți interesat de învățarea automată, AI și rețelele neuronale artificiale, ar trebui să cunoașteți unele alternative la NVIDIA Jetson Nano, deoarece nu este singura placă în aceste scopuri. Puteți găsi unele SBC-uri concepute special pentru aceste proiecte, cum ar fi următoarele:

Google Coral

Google a dezvoltat o insignă, Google Coral, împreună cu alte accesorii și module necesare pentru a crea proiecte AI. Printre articolele care aparțin acestei platforme aveți:

Google Coral are unele caracteristici tehnice strălucitor, ca.:

CPU NXP i.MX 8M cu Quad Core Cortex-A53 și Cortex-M4F
GPU grafic GC7000 Lite,
Coprocesor TPU Google Edge cu până la 4 TOPS sau 2 TOPS / w.
Include 1 GB RAM LPDDR4
Stocare de până la 8 GB bliț eMMC și posibilitatea extinderii acestuia folosind carduri microSD.
Are conectivitate WiFi, USB, Bluetooth, Ethernet, mufă audio, HDMI, MIPI-DSI și sursă de alimentare USB-C 5v.

Khadas VIM3

Khadas VM3 Este o altă alternativă pentru proiectele dvs. de AI, deși nu are unele dintre caracteristicile celor mari, este o placă destul de modestă care poate fi o bună ocazie de a începe:

CPU A311D x4 Cortex-A73 2.2Ghz și x2 Cortex-A53 la 1.8Ghz.
Cu un NPU la 5 TOPS
Până la 4 GB RAM
16-32 GB eMMC Samsung
MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, conexiuni PCIe etc.

HiSilicon HiKey 970 (Huawei)

HiSilicon este compania sub Huawei care produce cipurile. Ei bine, sub acest brand veți găsi o altă alternativă pentru a dezvolta proiecte de rețea neuronală, cum ar fi Salut 970, compatibil cu SDK-ul Huawei. În plus, are câteva caracteristici interesante:

ARM Kirin cu Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
GPU-uri MP72 Mali G12
NPU dedicate
6 GB de LPDDR4
Memorie flash de 64 GB
Conexiuni WiFi, microSD, HDMI, USB, PCIe etc.
UEFI

Sophon BM1880 (hibrid ARM + RISC-V)

Sophon BM1880 Este o placă alternativă dezvoltată de Sophon.ia. Dacă decideți să cumpărați unul, veți găsi câteva caracteristici precum:

2x procesor Cortex-A53 la 1.5 Ghz + RISC-V la 1 Ghz
1 TPU-uri @ INT8 datorită procesorului Tensor
4GB LPDDR4
Bliț eMMC de 32 GB
Conectivitate Ethernet, WiFi, USB, microSD, Jack etc.

Stick Neural Intel

Un alt proiect similar cu cele precedente este acesta Intel Neural Stick. Versiunea 2 este acum disponibilă, iar particularitatea în acest caz este că este un stick USB pe care îl puteți conecta cu ușurință la computer pentru a vă începe proiectele, deși are mai puțină versatilitate decât plăcile anterioare. De asemenea, dacă aveți nevoie de mai multă energie, puteți utiliza mai multe dintre ele într-un hub USB pentru a adăuga capabilități ...

Si cumpărături acest Neural Stick, are un preț de aproximativ 100 EUR și este compatibil cu Linux și Windows. În plus, permite lucrul cu OpenVINO ca un set de instrumente de dezvoltare.

Rockchip RK3399Pro

Rockchip aveți acest puternic kit de dezvoltare a învățării profunde accelerat hardware, cu care puteți crea proiecte foarte interesante și variate. Suportă TensorFlow Caffe până la 3 TOPS, precum și sisteme de operare Android și GNU / Linux.

Dacă doriți să îl cumpărați, îl aveți la dispoziție în diverse versiuni (comandat de la cel mai mic la cel mai mare preț):

Hardwarelibre