Рада розвитку ArduinoУ різних версіях це чудовий варіант для виробників та розробників, які хочуть створювати власні проекти "зроби сам". З іншого боку, у вас також є Raspberry Pi, невеликий і дешевий SBC для створення безлічі проектів. До всього цього додається величезна кількість альтернатив на ринку. Але ви, мабуть, шукаєте щось більш конкретне, з чим працювати нейронні мережі та ШІ. Тоді плата NVIDIA Jetson Nano - це те, що ви шукаєте.
Якщо ви плануєте робити розробки на основі нейронних мереж або дізнатись про це, ви можете розраховувати на цю дошку NVIDIA Jetson Nano для нього. Все за трохи більше 100 євро, не надто високі, враховуючи ціни на інші розумні системи ...
Що таке Джетсон?
NVIDIA Jetson Nano Це проект відомої компанії з виробництва графічних чіпів, який дозволяє розробляти багато нових невеликих систем штучного інтелекту. Крім того, бачачи ціни на інші проекти нейронних мереж, він робить це за ціною та досить низьким енергоспоживанням.
За допомогою цієї дошки розвитку ви можете створювати безліч проектів, такі як програми IoT, від невеликих вітчизняних роботів до інших інтелектуальних систем, про які ви можете подумати, за допомогою мережевих відеореєстраторів (NVR), інтелектуальних шлюзів тощо.
Все в невеликому модулі друкованої плати розміром приблизно 70x45 мм у його найменшій версії Nano. Насправді це Модуль типу SOM (Система на модулі), готовий працювати з нею разом із розробницьким набором.
Технічні характеристики
Про технічні характеристики Від NVIDIA Jetson Nano ви опинитеся перед потужною платою, здатною розвивати 472 GFLOP продуктивності для дуже швидкого виконання сучасних алгоритмів ШІ. Він навіть може паралельно запускати кілька нейронних мереж і одночасно обробляти кілька датчиків високої роздільної здатності.
І все це при досить ефективному споживанні енергії. Незважаючи на свою силу, лише споживає від 5 до 10 Вт. Досить низька потужність, враховуючи переваги, які вона пропонує.
Для більш детальної інформації я залишаю вам повну таблицю функції:
| GPU | Архітектура NVIDIA Maxwell™ зі 128 ядрами NVIDIA CUDA® | |
| центральний процесор | ARM процесор® Кора®-A57 MPCore Quad Core | |
| Пам'ять | 4 ГБ 4-розрядної LPDDR64 | |
| Зберігання | 16 ГБ флеш-пам'яті eMMC 5.1 | |
| Кодування відео | 4K 30 кадрів (H.264 / H.265) | |
| Розшифровка відео | 4K 60 кадрів (H.264 / H.265) | |
| Камери | 12-смуговий (3 x 4 або 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Гбіт / с) | |
| Зв'язок | Gigabit Ethernet | |
| Екран | HDMI 2.0 або DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 одночасно | |
| UPHY | 1 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0 | |
| Є | 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO | |
| Tamano | 69,6 мм х 45 мм | |
| Механічний | 260-контактний роз'єм | |
Інші подібні товари
NVIDIA також пропонує інші подібні продукти Джетсону Нано за розробку ШІ зі штучними нейронними мережами. Деякі приклади:
- Джетсон Ксав'єр NX: модуль SOM, який пропонує всю потужність суперкомп’ютера з дуже малими розмірами. Ви можете отримати до 21 TOP, тобто 21 операцію Tera за секунду. Більше ніж достатньо потужності для паралельного запуску сучасних нейронних мереж та одночасної обробки даних від декількох датчиків високої роздільної здатності.
- Jetson AGX Xavier: новий модуль, який визначає важливий момент з точки зору обчислювальної щільності та ефективності. Для ШІ, що дозволяє створювати нові покоління інтелектуальних машин.
- Jetson TX2- Ще одна високошвидкісна, енергоефективна плата розробки для вбудованих обчислень ШІ. Суперкомп'ютер у модулі на базі графічного процесора NVIDIA Pascal. Маючи до 8 ГБ оперативної пам'яті та пропускну здатність 59,7 ГБ / с.
Звичайно, як бачите, у його старших братів Ціни значно вище ...
Придбайте NVIDIA Jetson Nano
Якщо ви вирішите придбайте NVIDIA Jetson Nano, у вас є кілька можливостей для цього. Одним з них є продукти, що пропонуються через платформу Amarzon. Ви знайдете як плату розробки без більшої кількості, так і більше повних комплектів розробки, які включають адаптер живлення тощо. Наприклад:
- NVIDIA Jetson Nano Basic
- Набір NVIDIA Jetson Nano з адаптером живлення, 64 ГБ microSD, USB
- Купуйте лише модуль SOM
Пам'ятайте, що технології навчання за допомогою машини, штучний інтелект, глибоке навчання тощо, все більше перебувають у «моді», оскільки вони мають багато дуже цікавих застосувань. Тому вивчення про них може бути цікавим для створення нових проектів на майбутнє або отримання цікавих робочих місць у компаніях, які потребують цього типу навичок ...