NVIDIA Jetson Nano: ทุกอย่างเกี่ยวกับบอร์ดพัฒนา

NVIDIA Jetson Nano เป็นคณะกรรมการพัฒนาการพิเศษ สามารถดูเหมือนของคุณเองได้หลายวิธี ราสเบอร์รี่ Piหรือ แพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์แต่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับโครงการประเภทใดประเภทหนึ่งโดยเฉพาะ และเช่นเดียวกับบอร์ดพัฒนาอื่น ๆ เหล่านี้ยังมีราคาที่ถูกพอสมควรและมีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับอุปกรณ์อื่น ๆ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Jetson Nano ของ NVIDIA มีเป้าหมายเฉพาะในการพัฒนาไฟล์ โครงการปัญญาประดิษฐ์และโครงข่ายประสาทเทียม. วิธีเริ่มต้นที่ไม่แพงในโลกนี้เรียนรู้ว่าระบบอัจฉริยะเหล่านี้ทำงานอย่างไรและสร้างโครงการที่ไม่มีที่สิ้นสุดที่คุณสามารถจินตนาการได้ ...

Jetson Nano คืออะไร?

NVIDIA Jetson Nano เป็นคณะกรรมการพัฒนา SBC ที่ใช้สร้างโครงการมากมายบนพื้นฐานของเครือข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกและ AI ด้วยวิธีนี้คุณสามารถสร้างโครงการที่หลากหลายตั้งแต่แอพพลิเคชั่น IoT อัจฉริยะขนาดเล็กไปจนถึงหุ่นยนต์ที่ซับซ้อนมากขึ้นระบบการมองเห็นเทียมและการจดจำวัตถุอุปกรณ์ที่ตอบสนองอย่างชาญฉลาดโดยการประเมินชุดพารามิเตอร์เซ็นเซอร์ยานพาหนะอิสระขนาดเล็ก ฯลฯ

แต่ทั้งหมดนี้มีขนาดไม่กี่แผ่นและมีราคาค่อนข้างสูง ราคาไม่แพง เมื่อเทียบกับระบบวิชาชีพอื่น ๆ ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน

และถ้าคุณสงสัย ทำไมคุณควรมี ของบอร์ด NVIDIA Jetson Nano เหล่านี้คุณควรจำไว้ว่าบอร์ดเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถสร้างโปรเจ็กต์มากมายในขณะที่เรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีที่กำลังเพิ่มขึ้น มี บริษัท จำนวนมากขึ้นที่สนใจผู้ที่มีความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิง, AI, การเรียนรู้เชิงลึกและสาขาวิชาอื่น ๆ ที่คล้ายคลึงกันเนื่องจากเป็นเทคโนโลยีแห่งอนาคต

ลักษณะทางเทคนิค

ข้อเสนอ NVIDIA Jetson Nano คุณสมบัติที่น่าประทับใจจริงๆ สำหรับขนาดและราคา แทบจะไม่เกิน 100 ยูโรและมีขนาดไม่กี่เซนติเมตร อย่างไรก็ตามสิ่งนี้สามารถพัฒนา GFLOP ได้ถึง 472 ประสิทธิภาพเพียงพอที่จะรันอัลกอริทึม AI จำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและประมวลผลเครือข่ายประสาทเทียมหลายเครือข่ายพร้อมกัน

และไม่เพียง แต่น่าประทับใจสำหรับตัวเลขเหล่านี้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการบริโภคที่ต่ำด้วย บอร์ดนี้อาจมีไฟล์ การบริโภคที่อยู่ระหว่าง 5 ถึง 10W. เมื่อเทียบกับระบบที่คล้ายกันแล้วถือว่าต่ำมากดังนั้นคุณจึงต้องเผชิญกับระบบที่มีประสิทธิภาพมาก มันมีส่วนน้อยกับเครื่องอื่น ๆ ที่กินไฟหลายร้อยหรือหลายพันวัตต์ ...

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่นี่ รายการรายละเอียดทั้งหมด:

• NVIDIA Maxwell GPU พร้อม 128 CUDA cores
• ซีพียู ARM Cortex-A57 QuadCore
• แรม 4GB LPDDR4
• หน่วยความจำแฟลช 16GB eMMC 5.1
• การเชื่อมต่อ:
  • ขั้วต่อกล้อง 12 ทาง (3 x 4 หรือ 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
  • เครือข่าย Gigabit Ethernet (RJ-45)
  • การเชื่อมต่อจอแสดงผล HDMI 2.0 หรือ DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 พร้อมกัน
  • พอร์ต 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
  • I / O เพิ่มเติม: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
  • ขั้วต่อ 260 พิน
• ขนาด: 69,6 มม. x 45 มม
• การบริโภค: 5-10w
• Linux OS กับ ชุดพัฒนา

ผลิตภัณฑ์ตระกูล NVIDIA Jetson

NVIDIA มีหลายสิ่งเหล่านี้ ผลิตภัณฑ์สำหรับการพัฒนา AI ด้วยโครงข่ายประสาทเทียม ผลิตภัณฑ์ที่โดดเด่นที่สุด ได้แก่ :

• เจ็ตสัน ซาเวียร์ NX: เป็น SOM นั่นคือ System On Module หรือระบบที่สมบูรณ์ที่รวมอยู่ในโมดูลเดียว แม้จะมีรูปลักษณ์และขนาด แต่ก็มีพลังการประมวลผลระดับซูเปอร์คอมพิวติ้งโดยทั่วไปโดยมีสูงสุด 21 อันดับนั่นคือ 21 Tera Operations ต่อวินาที เพียงพอที่จะเรียกใช้เครือข่ายประสาทเทียมหลายเครือข่ายได้อย่างราบรื่นและพร้อมกัน
• เจ็ตสัน AGX ซาเวียร์: อีกโมดูลที่ทรงพลังมากในแง่ของความหนาแน่นและประสิทธิภาพในการคำนวณและเกิดขึ้นหลังจาก Jetson Nano ทำให้สามารถสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะรุ่นใหม่ ๆ
• เจ็ตสัน TX2: อีกทางเลือกหนึ่งของ Jetson Nano และจากตระกูลเดียวกัน โดดเด่นในเรื่องความเร็วและประสิทธิภาพการใช้พลังงานมหาศาล ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน AI แบบฝังที่ขนาดและปริมาณการใช้มีความสำคัญ ในกรณีนี้มันขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม NVIDIA Pascal ซึ่งใช้พลังงานจาก RAM 8GB และแบนด์วิดท์สูงถึง 59,7GB / s

ซื้อ NVIDIA Jetson Nano

หากคุณยินดีที่จะเริ่มต้นในโลกของผู้สร้างหรือ DIY ด้วยโครงการโครงข่ายประสาทเทียมคุณสามารถทำได้ ซื้อบอร์ด NVIDIA Jetson Nano นี้ ในร้านค้าเฉพาะทางหรือบนแพลตฟอร์มเช่น Amazon ซึ่งจำหน่ายแยกต่างหากหรือมีชุดเครื่องมือพัฒนาเพื่อเริ่มต้นใช้งานทุกสิ่งที่คุณต้องการได้อย่างรวดเร็ว:

• NVIDIA Jetson Nano Basic
• NVIDIA Jetson Nano Kit พร้อมอะแดปเตอร์เพาเวอร์, microSD 64 GB, USB
• ซื้อเฉพาะโมดูล SOM

ปัจจุบันบอร์ด NVIDIA Jetson Nano ได้รับการเปิดตัวโดยมีราคาลดลงเหลือ ประมาณ $ 59 และพวกเขายังได้เพิ่ม WiFi ข่าวดีสิ่งเดียวคือพวกเขาลดหน่วยความจำหลักเหลือ 2GB ถ้าคุณต้องการคุณจะต้องรอตอนนี้เท่านั้น ขายล่วงหน้า สำหรับพันธมิตร ...

ทางเลือกอื่นสำหรับ NVIDIA Jetson Nano

หากคุณสนใจในการเรียนรู้ของเครื่อง AI และเครือข่ายประสาทเทียมคุณควรรู้ไว้บ้าง ทางเลือกแทน NVIDIA Jetson Nanoเนื่องจากไม่ใช่จานเดียวสำหรับวัตถุประสงค์เหล่านี้ คุณสามารถค้นหา SBC บางส่วนที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับโครงการเหล่านี้ดังต่อไปนี้:

กูเกิลคอรัล

Google ได้พัฒนาป้าย กูเกิลคอรัลพร้อมกับอุปกรณ์เสริมและโมดูลอื่น ๆ ที่จำเป็นในการสร้างโครงการ AI ในบรรดาบทความที่เป็นของแพลตฟอร์มนี้คุณมี:

Google Coral มีบ้าง ลักษณะทางเทคนิค ฉูดฉาดเช่น:

• NXP i.MX 8M CPU พร้อม Quad Core Cortex-A53 และ Cortex-M4F
• GC7000 Lite กราฟิก GPU
• โปรเซสเซอร์ร่วม Google Edge TPU พร้อมสูงสุด 4 TOPS หรือ 2 TOPS / w
• รวมแรม 1GB LPDDR4
• การจัดเก็บแฟลช eMMC สูงสุด 8GB และความเป็นไปได้ในการขยายโดยใช้การ์ด microSD
• มีการเชื่อมต่อ WiFi, USB, Bluetooth, Ethernet, แจ็คเสียง, HDMI, MIPI-DSI และจ่ายไฟผ่าน USB-C 5v

คาดาส VIM3

คาดาส VM3 เป็นอีกทางเลือกหนึ่งสำหรับโครงการ AI ของคุณแม้ว่าจะไม่มีลักษณะบางอย่างของโครงการขนาดใหญ่ แต่ก็เป็นบอร์ดที่ค่อนข้างเรียบง่าย เป็นโอกาสที่ดีในการเริ่มต้น:

• CPU A311D x4 Cortex-A73 2.2Ghz และ x2 Cortex-A53 ที่ 1.8Ghz
• ด้วย NPU ที่ 5 TOPS
• RAM สูงสุด 4GB
• 16-32GB eMMC ซัมซุง
• MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, การเชื่อมต่อ PCIe ฯลฯ

HiSilicon HiKey 970 (หัวเว่ย)

HiSilicon เป็น บริษัท ภายใต้ หัวเว่ย ที่ผลิตชิป ภายใต้แบรนด์นี้คุณจะพบทางเลือกอื่นในการพัฒนาโครงการเครือข่ายประสาทเช่น ไฮคีย์ 970เข้ากันได้กับ Huawei SDK นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติที่น่าสนใจ:

• ARM Kirin พร้อม Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
• มาลี G72 MP12 GPU
• NPU เฉพาะ
• LPDDR6 ขนาด 4GB
• หน่วยความจำแฟลช 64GB
• การเชื่อมต่อ WiFi, microSD, HDMI, USB, PCIe ฯลฯ
• UEFI

โสภณ BM1880 (ไฮบริด ARM + RISC-V)

โสภณ BM1880 เป็นบอร์ดทางเลือกที่พัฒนาโดย Sophon.ia หากคุณตัดสินใจซื้อคุณจะพบคุณสมบัติบางอย่างเช่น:

• 2x Cortex-A53 CPU ที่ 1.5Ghz + RISC-V ที่ 1Ghz
• 1 TPUs @ INT8 ด้วยโปรเซสเซอร์ Tensor
• 4GB LPDDR4
• แฟลช eMMC ขนาด 32GB
• การเชื่อมต่อ Ethernet, WiFi, USB, microSD, Jack ฯลฯ

Intel Neural Stick

โครงการอื่นที่คล้ายกับโครงการก่อนหน้านี้คือ Intel Neural Stick. เวอร์ชัน 2 พร้อมให้ใช้งานแล้วความไม่ชอบมาพากลในกรณีนี้คือเป็นแท่ง USB ที่คุณสามารถเชื่อมต่อกับพีซีเพื่อเริ่มโครงการของคุณได้อย่างสะดวกสบายแม้ว่าจะมีความคล่องตัวน้อยกว่าบอร์ดรุ่นก่อน ๆ ก็ตาม นอกจากนี้หากคุณต้องการพลังงานมากขึ้นคุณสามารถใช้หลายตัวในฮับ USB เพื่อเพิ่มความสามารถ ...

Si ช้อปปิ้ง Neural Stick นี้มีราคาประมาณ€ 100 และเข้ากันได้กับ Linux และ Windows นอกจากนี้ยังช่วยให้สามารถทำงานกับ OpenVINO เป็นชุดเครื่องมือในการพัฒนาได้อีกด้วย

ร็อคชิป RK3399Pro

Rockchip คุณมีชุดพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึกที่เร่งด้วยฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะสร้างโครงการที่น่าสนใจและหลากหลาย รองรับ TensorFlow Caffe สูงสุด 3 TOPS เช่นเดียวกับระบบปฏิบัติการ Android และ GNU / Linux

หากคุณต้องการซื้อคุณมีจำหน่ายใน รุ่นต่างๆ (เรียงลำดับจากราคาต่ำสุดไปสูงสุด):

• แรม 3GB + แฟลช 16GB
• RAM 3GB + แฟลช 16GB + โมดูล EC25 4G
• RAM 3GB + แฟลช 16GB + กล้อง 1080p UHD
• RAM 6GB + แฟลช 32GB + โมดูล EC25 4G