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我們(TIRIAS Research)最近有機會評估來自Nvidia的最新Jetson平臺。Jetson Nano僅為45mm x 70mm,是迄今為止Nvidia生產的最小的人工智能(AI)平臺外形尺寸。Jetson Nano采用Tegra X1 SoC,采用1.443 Cortex-A57四核CPU和128核Maxwell GPU。Jetson Nano也使用與其他Jetson平臺相同的Jetpack軟件開發(fā)套件(SDK),TX2和AGX Xavier,允許跨平臺開發(fā)。只需99美元,加上一些額外的配件,Jetson Nano是一個了不起的平臺。
除了Tegra X1 SoC之外,Nano開發(fā)套件還配備了4GB LPDDR4內存和大量I / O選項,包括MIPI CSI連接器,4個USB 3.0 Type-A端口,1個USB 2.0 Micro-B,1個千兆位以太網端口和40個GPIO引腳。Nano能夠通過單個DisplayPort和HDMI端口驅動雙顯示器,它具有用于存儲的microSD卡插槽,以及用于擴展模塊/子卡的稍微隱藏的M.2 Key E連接,用于無線連接等可選功能。Jetson Nano開發(fā)套件配有一個相當大的散熱器,用于被動冷卻,但是有附加風扇鉆孔。對于我們的評估,我們使用了Noctua NF-A4x20 5V PWM風扇和RS Components和Allied Electronics的Raspberry Pi MIPI相機模塊v2。
對于開發(fā)軟件,Nano運行Ubuntu Linux操作系統并使用Jetpack SDK,它支持Nvidia的CUDA開發(fā)人員環(huán)境,以及其他常見的AI框架,如TensorRT,VisionWorks和OpenCV。
首先,您有兩種選擇 - 將電路板作為獨立平臺連接或僅將其連接到PC。要將電路板作為獨立平臺連接,您需要一個5V DC電源,用于Raspberry Pi和許多其他開發(fā)板,或者您可以使用micro-USB端口供電。您還需要一些標準PC組件,包括用于Internet訪問的顯示器,鍵盤,鼠標和以太網連接以及用于程序存儲的micro SD卡。NVIDIA還在其最新的JetPack 4.2.1更新中包含了無頭模式,只需通過micro-USB端口將其連接到主機PC即可設置Nano,無需鍵盤,鼠標和顯示器連接。在Nvidia的納米開發(fā)者網站,以及許多網站,提供教程,演示和示例代碼,以使最開始的新手開發(fā)人員。
Nano平臺可讓您完成從編寫代碼到在其他平臺上開發(fā)的測試解決方案的所有工作。Jetson Nano與支持GeForce的PC相結合,使用相同的CUDA內核,為物聯網應用提供了一個非常強大的開發(fā)環(huán)境,這是許多系統開發(fā)人員可能會探索的解決方案。我們仍在嘗試在高端PC上進行深度學習培訓,并結合Nano平臺上的推理處理。
Tirias Research預測,到2025年底生產的所有新設備中,95%以上將采用某種形式的機器學習(ML)或AI。平臺可以利用來自云,設備或某種混合方式的AI。雖然大多數人工智能培訓和推理(使用訓練有素的模型)正在云中進行,但越來越多的人將被推向設備,或者通常被稱為網絡的邊緣或只是“邊緣” ,“因為操作需要實時執(zhí)行和/或由于網絡或云資源的限制。
市場上有許多小型開發(fā)板,任何計算核心都可以執(zhí)行ML / AI功能,但沒有一個能夠接近Jetson Nano與Jetpack SDK相結合的功能。Jetson Nano是如何在小尺寸和電池供電設備中實現ML / AI的完美示例。雖然我們無法測試平臺的最大性能,而Nvidia規(guī)格為472 GFLOPS,但我們對該平臺的功能印象深刻。該平臺既是教育目的的優(yōu)秀學習工具,也是開發(fā)板。由于其尺寸和配置,公司可能會將Jetson Nano模塊用于生產目的。Nvidia已經將Nano改編為名為JetBot的機器人平臺,
Jetson Nano開發(fā)套件可在亞馬遜上購買,已經有許多案例和擴展包可通過亞馬遜,Newegg,Etsy和許多eBay網站獲得。Nvidia為JetBot提供免費規(guī)格,但用戶也可以在互聯網上找到完整的套件,價格超過100美元。
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