Joseph Goodman
0 
939
67
To je uzbudljivo vrijeme za račune malih faktora. Kao da Raspberry Pi nije dovoljan višenamjenski stroj, pojavljuju se snažnije ploče sposobne nevjerojatnih podviga.
Jetson Nano iz Nvidije nedavno je dodavanje redova super moćnih ploča s omogućenim strojnim učenjem. Po čemu se čini posebnim? Treba li ga kupiti? Što je zapravo Nvidia Jetson Nano?
Što je Nvidia Jetson Nano?
Jetson Nano je jednoputno računalo (SBC) veličine veličine Raspberry Pi, a usmjereno na AI i strojno učenje. Naizgled izravni konkurent Google Coral Dev ploči, treći je u obitelji Jetson pored već dostupnih razvojnih ploča TX2 i AGX Xavier.
Nvidia svoje sposobnosti za grafičku procesorsku snagu koristi za ova mala računala, koristeći paralelne neuronske mreže za obradu više videozapisa i senzora istovremeno.
Iako su sve tri ploče Jetson dostupne svima, Nano je namenjen i hobijima i profesionalnim programerima. Komplet za razvoj sadrži dva dijela - podnožje za povezivanje i modul sustava za uključivanje (SOM) za stvarne procesne jedinice.
Što je sustav na modulu?
System on Module odnosi se na bilo koju razvojnu ploču koja ima sve dijelove kritične za sustav u uklonjivom modulu. Nano ima 260-pinski rubni konektor za njegovo postavljanje na matičnu ploču radi razvoja.
Nakon završetka razvoja, SOM se može ukloniti i dodati u ugrađeni sustav s prilagođenim ulazima, a novi SOM povezuje se s matičnom pločom radi daljnjeg razvoja.
Ako vam sve ovo zvuči pomalo poznato, jest!
Ovo je isto postavljanje kao i ploča Google Coral Dev. Je li ploča Google Coral Dev bolja od maline Pi? Je li ploča Google Devil Coral bolja od maline Pi? Najavljuje novu eru u dostupnim hobističkim pločama, upravo ono što je Google-ova ploča Coral Dev? I može li zamijeniti vaš Raspberry Pi? , koji je slične veličine, a također ima za cilj ugrađeno strojno učenje i za hobiste i za profesionalce!
Koje su specifikacije Jetson Nanoa?
Nvidia je puno spakirala u Jetson Nano:
DZM:
- CPU: četverojezgreni ARM® Cortex-A57 MPCore procesor
- GPU: Nvidia Maxwell ™ arhitektura sa 128 Nvidia CUDA jezgara
- RAM: 4 GB 64-bitni LPDDR4
- Spremište: 16 GB eMMC 5.1 Flash
- Video: 4k @ 30fps kodiranje, 4k @ 60fps dekodiranje
- Kamera: 12 traka (3 × 4 ili 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1,5 Gbps)
- Povezivanje: Gigabit Ethernet
- Zaslon: HDMI 2.0 ili DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x2) 2 istovremeno
- PCIE / USB: 1 x1 / 2/4 PCIE, 1x USB 3.0, 3x USB 2.0
- U / I: 1x SDIO / 2x SPI / 6x I2C / 2x I2S / GPIO
- Dimenzije: 69,6 mm x 45 mm
podna daska:
- USB: 4x USB 3.0, USB 2.0 Micro-B
- Kamera: 1x MIPI CSI-2 DPHY staze (kompatibilna kamera Raspberry Pi)
- LAN: Gigabitni Ethernet, M.2 tipka E
- Pohrana: microSD utor
- Zaslon: HDMI 2.0 i eDP 1.4
- Ostali I / O: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
Što može učiniti?
Za nikoga to neće biti šok što Nvidia nije proizvela ploču koja je dobro prilagođena vizualnim zadacima. Prepoznavanje objekata je ovdje ključni fokus, a Visionworks SDK ima mnogo potencijalnih aplikacija u ovom polju.
Umjesto da koristi zasebnu procesnu jedinicu za zadatke strojnog učenja, Jetson Nano koristi Maxwell GPU sa 128 CUDA jezgri za dizanje teških tereta.
Projekt Jetson Inference sadrži demonstracije unaprijed obučene neuronske mreže koja izvodi visoko učinkovite performanse s višestrukim prepoznavanjem objekata u različitim okruženjima. Praćenje značajki, stabilizacija slike, predviđanje kretanja i istodobna obrada više izvora sadržani su u dostupnim demo paketima.
Možda je najimpresivnija tehnologija DeepStream predstavljena u gornjem videu. Izvođenje analitike uživo na osam istodobnih 1080p tokova brzinom od 30 sličica u sekundi na malom jednokabličnom računalu nevjerojatno je i pokazuje potencijalnu snagu Nanoovog hardvera.
Za što će se koristiti?
S obzirom na svoju spretnost za video analizu i mali faktor forme, Jetson Nano će gotovo zasigurno zasjati u robotici i autonomnim vozilima. Mnogi demo programi ove aplikacije prikazuju na djelu.
S obzirom na snagu i veličinu, vjerojatno će raditi i u ugrađenim sustavima koji se oslanjaju na prepoznavanje lica i objekata.
Za hobiste poput nas? Čini se da je savršen spoj moćnih mogućnosti strojnog učenja u faktoru koji je poznat svima koji su se igrali Raspberry Pi. Dok možete koristiti okvire strojnog učenja kao što je TensorFlow na Raspberry Pi, započnite s prepoznavanjem slika Korištenjem TensorFlow i Raspberry Pi Započnite s prepoznavanjem slike Korištenjem TensorFlow i Raspberry Pi Želite li shvatiti prepoznavanje slike? Zahvaljujući Tensorflowu i Raspberry Pi, možete početi odmah. , Jetson Nano mnogo više odgovara zadatku.
Što još može Jetson Nano?
Jetson Nano pokreće Ubuntu, iako je Nvidia dostupna specijalizirana slika za slike s softverom specifičnim za tu platformu. Iako je osnovni fokus ploče strojno učenje, ovo je Nvidia, pa biste očekivali da će se i neke grafičko čarobnjaštvo dogoditi.
Nećete biti razočarani. Demo-programi koji prikazuju sustave čestica, fraktalno prikazivanje u stvarnom vremenu i niz vizualnih efekata tek bi se donedavno našli na vodećim računalnim grafičkim karticama.
S obzirom da je njegovo kodiranje videa ocijenjeno na 4k @ 30fps, a dekodiranje pri 60fps, sigurno je pretpostaviti da će Nano biti savršen i za video aplikacije.
Jetson Nano vs. Coral Dev Board: Što je najbolje?
Teško je reći koja je bolja ploča između ploče Google Coral Dev i Jetson Nano u ovoj fazi..
Googleova neuronska mreža TensorFlow dominantna je sila na području strojnog učenja. Iz toga bi slijedilo da bi Googleov koprocesor Edge TPU mogao bolje raditi za aplikacije TensorFlow Lite.
S druge strane, Nvidia je već pokazala impresivan niz demonstracija strojnog učenja za Jetson Nano. To, uz impresivnu grafiku, Nano može učiniti pravim konkurentom.
Koliko košta Jetson Nano?
Cijena je još jedan aspekt koji još nismo pokrili. Google Coral Dev ploča prodaje na 149,99 USD, dok Jetson Nano samo 99 USD. Osim ako ploča Coral Dev ne donese nešto jedinstveno za stol, hobisti i mali programeri možda će pronaći dodatnih 50 dolara koje će teško nadoknaditi.
Trenutačno nema cijene samo za SOM ni za jednu ploču, ali pretpostavljam da za većinu programera hobija to neće biti toliko važno. S komercijalnog stajališta, kontrast performansi / cijene bit će ono što čini kritičnu razliku između ploče Jetson Nano i ploče Coral Dev..
Jetson Nano dostupan je od Nvidia izravno, kao i od drugih proizvođača.
Kupiti: Jetson Nano izravno iz Nvidia
Može li to zamijeniti moj Raspberry Pi?
Iako je ploča Google Coral Dev moćna, ona se na neki način ne slaže s Raspberry Pi. Raspberry Pi je sjajno hobi računalo za samu elektroniku. Također se može udvostručiti kao stolno računalo Korištenje Raspberry Pi-a kao radnog računala: 7 stvari koje sam naučio nakon tjedan dana Korištenje Raspberry Pi-a kao radnog računala: 7 stvari koje sam naučio nakon tjedan dana Mogu li skromni Raspberry Pi zamijeniti stolno računalo? Proveo sam sedam dana pišući i uređujući na Pi, uz zanimljive rezultate. u prstohvat.
Sigurno je da je ploča Coral Dev moćna, no njihovi vlastiti dokumenti ne preporučuju priključivanje miša i tipkovnice. Coralin prilagođeni OS primarno je za SSH veze. Međutim, vjerovatno je da može izdržati bilo koju inačicu Linuxa. To ga postavlja odmah tamo kao izravni Pi-jev konkurent
Ipak postoji problem. Ako želite ploču za strojno učenje, ali onu koja također može obavljati i druge svakodnevne zadatke, zašto biste kupili ploču Coral Dev?
Jetson Nano podržava port za prikaz, a kao što je ranije spomenuto ima impresivne video primjere izravno iz okvira. Prilagođena radna površina Ubuntu mnogima će biti poznata, a jeftinija cijena će je učiniti privlačnom perspektivom za mnoge, čak i one koji nisu zainteresirani za strojno učenje.
AI za sve
U ovoj je fazi teško reći koji će biti bolji odbor. Također je nepoznato koji će biti pristupačniji programerima kod kuće. Radujem se što ću provesti vrijeme s obje ploče Coral Dev i Jetson Nano kako bih dobio konačan odgovor!
Uzbudljivo je vrijeme družiti se sa SBC-ovima! Ako vam je novost i želite mjesto za početak, nabavite Raspberry Pi i slijedite naš konačni vodič za početak Raspberry Pi: Neslužbeni udžbenik Raspberry Pi: Neslužbeni udžbenik Bez obzira jeste li trenutni vlasnik Pi-a koji želi naučiti više ili potencijalni vlasnik ovog uređaja veličine kreditne kartice, ovo nije vodič koji želite propustiti. !