NVIDIA Jetson Nano Đó là một bảng phát triển đặc biệt. Nó có thể giống của riêng bạn theo nhiều cách Raspberry Pi, hoặc là Arduino, nhưng nó được thiết kế đặc biệt cho một loại dự án cụ thể. Và giống như những bảng phát triển khác, nó cũng có giá thấp hợp lý và kích thước nhỏ so với các thiết bị thay thế.
Cụ thể, Jetson Nano của NVIDIA đang nhắm mục tiêu cụ thể đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các dự án mạng nơ-ron nhân tạo. Một cách rẻ để bắt đầu trong thế giới này, tìm hiểu cách các hệ thống thông minh này hoạt động và tạo ra vô số dự án mà bạn có thể tưởng tượng ...
Jetson Nano là gì?
NVIDIA Jetson Nano nó là một ban phát triển, một SBC để tạo ra nhiều dự án dựa trên mạng nơ-ron, học sâu và AI. Với nó, bạn có thể tạo các dự án rất đa dạng, từ các ứng dụng IoT thông minh nhỏ, đến các robot phức tạp hơn, hệ thống thị giác nhân tạo và nhận dạng đối tượng, các thiết bị phản ứng thông minh bằng cách đánh giá một loạt các thông số cảm biến, xe tự hành nhỏ, v.v.
Nhưng tất cả chỉ với một tấm có kích thước nhỏ, và với một mức giá khá giá cả phải chăng so với các hệ thống nghiệp vụ khác có đặc điểm tương tự.
Và nếu bạn thắc mắc tại sao bạn nên có một cái của những bo mạch NVIDIA Jetson Nano này, bạn nên nhớ rằng những bo mạch này sẽ cho phép bạn tạo nhiều dự án trong khi tìm hiểu về một công nghệ đang phát triển. Ngày càng có nhiều công ty quan tâm đến những người có kiến thức về học máy, AI, học sâu và các lĩnh vực tương tự khác, vì đây là công nghệ của tương lai.
Đặc tính kỹ thuật
Ưu đãi của NVIDIA Jetson Nano các tính năng thực sự ấn tượng cho kích thước và giá cả của nó. Nó chỉ vượt quá 100 € và với kích thước vài cm. Mặc dù vậy, nó có thể phát triển lên đến 472 GFLOPs hiệu suất, đủ để chạy nhiều thuật toán AI rất nhanh và xử lý nhiều mạng nơ-ron nhân tạo đồng thời.
Và nó không chỉ ấn tượng với những con số đó mà còn là mức tiêu thụ thấp. Bảng này có thể có một tiêu thụ từ 5 đến 10W. So với các hệ thống tương tự, nó chắc chắn là thấp, vì vậy bạn đang phải đối mặt với một hệ thống rất hiệu quả. Nó ít liên quan đến các máy khác tiêu thụ hàng trăm hoặc hàng nghìn watt ...
Để biết thêm thông tin, bạn có thể xem danh sách chi tiết đầy đủ:
- GPU NVIDIA Maxwell với 128 lõi CUDA
- CPU QuadCore ARM Cortex-A57
- 4GB RAM LPDDR4
- Bộ nhớ flash eMMC 16 5.1GB
- Kết nối:
- Đầu nối máy ảnh 12 chiều (3 x 4 hoặc 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
- Mạng Gigabit Ethernet (RJ-45)
- Kết nối màn hình HDMI 2.0 hoặc DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 đồng thời
- Cổng 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
- I / O bổ sung: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
- Đầu nối 260 chân
- Kích thước: 69,6mm x 45mm
- Tiêu thụ: 5-10w
- Hệ điều hành Linux với bộ dụng cụ phát triển
Sản phẩm gia đình NVIDIA Jetson
NVIDIA có một số sản phẩm phát triển trí tuệ nhân tạo với mạng lưới tế bào thần kinh nhân tạo. Một số sản phẩm nổi bật nhất là:
- Jetson Xavier NX: nó là một SOM, nghĩa là một Mô-đun Hệ thống, hoặc một hệ thống hoàn chỉnh được tích hợp vào một mô-đun duy nhất. Mặc dù bề ngoài và kích thước của nó, nó cung cấp sức mạnh siêu máy tính điển hình, với 21 TOP, tức là 21 Tera Operations mỗi giây. Như vậy là đủ để chạy nhiều mạng nơ-ron nhân tạo một cách trơn tru và đồng thời.
- Jetson AGX Xavier: một mô-đun rất mạnh khác về mật độ và hiệu quả tính toán, ra đời sau Jetson Nano, cho phép tạo ra các thế hệ máy thông minh mới.
- Jetson TX2: một giải pháp thay thế khác cho Jetson Nano, và từ cùng một họ. Nó nổi bật với tốc độ và hiệu quả năng lượng khổng lồ. Đặc biệt được thiết kế cho các ứng dụng AI nhúng, nơi kích thước và mức tiêu thụ quan trọng. Trong trường hợp này, nó dựa trên kiến trúc NVIDIA Pascal, được cung cấp bởi 8GB RAM và băng thông lên đến 59,7GB / s.
Mua NVIDIA Jetson Nano
Nếu bạn sẵn sàng bắt đầu trong thế giới nhà sản xuất hoặc DIY với các dự án mạng nơ-ron nhân tạo, bạn có thể mua bo mạch NVIDIA Jetson Nano này trong các cửa hàng đặc biệt hoặc trên các nền tảng như Amazon, nơi chúng được bán riêng hoặc kèm theo bộ công cụ phát triển để bắt đầu nhanh chóng với mọi thứ bạn cần:
- NVIDIA Jetson Nano Basic
- NVIDIA Jetson Nano Kit với bộ đổi nguồn, thẻ nhớ microSD 64GB, USB
- Chỉ mua mô-đun SOM
Hiện tại, một bo mạch NVIDIA Jetson Nano đã được tung ra với giá giảm là khoảng $ 59 và họ cũng đã thêm WiFi. Tin vui, điều duy nhất là họ đã giảm bộ nhớ chính xuống còn 2GB. Nếu bạn muốn nó, bạn sẽ phải đợi, vì bây giờ nó chỉ có trong bán trước cho các đối tác ...
Các lựa chọn thay thế cho NVIDIA Jetson Nano
Nếu bạn quan tâm đến học máy, AI và mạng nơ-ron nhân tạo, bạn nên biết một số lựa chọn thay thế cho NVIDIA Jetson Nano, vì nó không phải là tấm duy nhất cho những mục đích này. Bạn có thể tìm thấy một số SBC được thiết kế đặc biệt cho các dự án này như sau:
Google san hô
Google đã phát triển một huy hiệu, Google san hô, cùng với các phụ kiện và mô-đun khác cần thiết để tạo các dự án AI. Trong số các bài viết thuộc nền tảng này, bạn có:
Google Coral có một số đặc tính kỹ thuật hào nhoáng, giống như:
- CPU NXP i.MX 8M với Quad Core Cortex-A53 và Cortex-M4F
- GPU đồ họa GC7000 Lite,
- Bộ đồng xử lý TPU của Google Edge với tối đa 4 TOPS hoặc 2 TOPS / w.
- Bao gồm RAM LPDDR1 4GB
- Bộ nhớ flash eMMC lên đến 8GB và khả năng mở rộng bằng thẻ nhớ microSD.
- Nó có kết nối WiFi, USB, Bluetooth, Ethernet, giắc cắm âm thanh, HDMI, MIPI-DSI và cấp nguồn qua USB-C 5v.
Khadas VIM3
Khadas VM3 Nó là một sự thay thế khác cho các dự án AI của bạn, mặc dù nó không có một số đặc điểm của những dự án lớn, nhưng nó là một bảng khá khiêm tốn có thể một cơ hội tốt để bắt đầu:
- CPU A311D x4 Cortex-A73 2.2Ghz và x2 Cortex-A53 với 1.8Ghz.
- Với NPU ở mức 5 TOPS
- Lên đến 4GB RAM
- 16-32GB eMMC Samsung
- Các kết nối MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, PCIe, v.v.
HiSilicon HiKey 970 (Huawei)
HiSilicon là công ty trực thuộc Huawei sản xuất chip. Vâng, dưới thương hiệu này, bạn sẽ tìm thấy một giải pháp thay thế khác để phát triển các dự án mạng nơ-ron, chẳng hạn như HiKey 970, tương thích với Huawei SDK. Ngoài ra, nó có một số tính năng thú vị:
- ARM Kirin với Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
- GPU MP72 Mali G12
- NPU chuyên dụng
- 6GB LPDDR4
- Bộ nhớ flash 64GB
- Kết nối WiFi, microSD, HDMI, USB, PCIe, v.v.
- UEFI
Sophon BM1880 (lai ARM + RISC-V)
Sophon BM1880 Nó là một bảng thay thế được phát triển bởi Sophon.ia. Nếu bạn quyết định mua một cái, bạn sẽ tìm thấy một số tính năng như:
- 2x CPU Cortex-A53 ở 1.5Ghz + RISC-V ở 1Ghz
- 1 TPU @ INT8 nhờ bộ xử lý Tensor
- 4GB LPDDR4
- Đèn flash eMMC 32 GB
- Kết nối Ethernet, WiFi, USB, microSD, Jack, v.v.
Thanh thần kinh Intel
Một dự án khác tương tự như những dự án trước là Thanh thần kinh Intel. Phiên bản 2 hiện đã có sẵn và điểm đặc biệt trong trường hợp này là nó là một thanh USB mà bạn có thể thoải mái kết nối với PC để bắt đầu các dự án của mình, mặc dù nó có ít tính linh hoạt hơn so với các bo mạch trước đó. Ngoài ra, nếu bạn cần thêm năng lượng, bạn có thể sử dụng một vài trong số chúng trong một bộ chia USB để thêm khả năng ...
Si mua sắm Neural Stick này, có giá khoảng € 100 và tương thích với Linux và Windows. Ngoài ra, nó cho phép làm việc với OpenVINO như một bộ công cụ phát triển.
Rockchip RK3399Pro
Rockchip bạn có bộ công cụ phát triển học sâu được tăng tốc phần cứng mạnh mẽ này để tạo ra các dự án rất thú vị và đa dạng. Nó hỗ trợ TensorFlow Caffe lên đến 3 TOPS, cũng như các hệ điều hành Android và GNU / Linux.
Nếu bạn muốn mua nó, bạn có sẵn trong các phiên bản khác nhau (theo thứ tự từ giá thấp nhất đến cao nhất):
- 3GB RAM + 16GB flash
- 3GB RAM + 16GB flash + mô-đun EC25 4G
- 3GB RAM + 16GB flash + camera 1080p UHD
- 6GB RAM + 32GB flash + mô-đun EC25 4G