Nvidia Jetson Nano, Raspberry Pi'nin yerini alacak mı?

İlan

Küçük faktörlü hesaplama için heyecan verici bir zaman. Raspberry Pi bir çok amaçlı makineden yeterli değilmiş gibi, inanılmaz yeteneklere sahip daha güçlü kartlar görünmeye devam ediyor.

Nvidia'dan Jetson Nano, süper güçlü makine öğrenimi özellikli kartların saflarına yeni bir eklentidir. Onu özel yapan nedir? Bir tane almalısın? Nvidia Jetson Nano ne hakkında?

Nvidia Jetson Nano Nedir?

Jetson Nano, Raspberry Pi büyüklüğünde, yapay zeka ve makine öğrenmeyi amaçlayan tek kartlı bir bilgisayardır (SBC). Görünüşe göre Google Coral Dev kuruluna doğrudan rakip olan Jetson ailesinde mevcut olan TX2 ve AGX Xavier geliştirme kartlarının yanı sıra üçüncü.

Nvidia, aynı anda birden çok video ve sensörü işlemek için paralel sinir ağları kullanarak bu küçük bilgisayarlar için grafik işleme gücü konusundaki yeteneklerini artırıyor.

Her üç Jetson kartı da herkes tarafından erişilebilir olmayı hedeflerken, Nano hem hobi hem de profesyonel geliştiriciler içindir. Geliştirme kiti iki bölümden oluşur: bağlantı için bir ana kart ve gerçek işlem birimleri için bir Sistem Açık Modülü (SOM).

Modülde Sistem Nedir?

Modüldeki Sistem, çıkarılabilir bir modülde sistem açısından kritik tüm parçalara sahip olan herhangi bir geliştirme kartını ifade eder. Nano, geliştirme için bir süpürgeye bağlamak için 260 pimli bir kenar konektörüne sahiptir.

Geliştirme bittiğinde, SOM çıkarılabilir ve özel girişlerle gömülü bir sisteme eklenebilir ve daha fazla geliştirme için yeni bir SOM taban tahtasına bağlanır.

Bütün bunlar biraz tanıdık geliyorsa, öyle!

Bu, aynı kurulumdur. Google Coral Dev kartı Google Coral Dev Board bir Ahududu Pi'den Daha mı İyi?Erişilebilir hobisi panolarında yeni bir çağın habercisidir, Google'ın Coral Dev Board'u nedir? Ve Raspberry Pi'nizin yerini alabilir mi? Daha fazla oku benzer boyutta ve aynı zamanda hobiler ve profesyoneller için gömülü makine öğrenmeyi hedefliyor!

Jetson Nano'nun Özellikleri Nelerdir?

Nvidia, Jetson Nano'ya çok şey kattı:

SOM:

• CPU: Dört çekirdekli ARM® Cortex-A57 MPCore işlemci
• GPU: 128 Nvidia CUDA çekirdekli Nvidia Maxwell ™ mimarisi
• Rastgele erişimli hafıza: 4 GB 64 bit LPDDR4
• Yığın hafıza / Bellek: 16 GB eMMC 5.1 Flash
• Video: 4k @ 30fps kodlama, 4k @ 60fps kod çözme
• Kamera: 12 şeritli (3 × 4 veya 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1,5 Gbps)
• Bağlantı: Gigabit Ethernet
• Ekran: HDMI 2.0 veya DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x2) 2 eşzamanlı
• PCIE / USB: 1 x1 / 2/4 PCIE, 1x USB 3.0, 3x USB 2.0
• G / Ç: 1x SDIO / 2x SPI / 6x I2C / 2x I2S / GPIO'lar
• Boyutlar: 69.6 mm x 45 mm

Süpürgelik:

• USB: 4x USB 3.0, USB 2.0 Mikro-B
• Kamera: 1x MIPI CSI-2 DPHY şeritleri (Raspberry Pi kamera uyumlu)
• LAN: Gigabit Ethernet, M.2 Anahtar E
• Depolama: microSD yuvası
• Ekran: HDMI 2.0 ve eDP 1.4
• Diğer G / Ç: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART

Ne yapabilir?

Nvidia'nın görsel görevlere uygun bir tahta üretmesi hiç kimseye şok olmayacak. Nesne tanıma burada önemli bir odak noktasıdır ve Visionworks SDK'nın bu alanda birçok potansiyel uygulaması vardır.

Makine öğrenimi görevleri için ayrı bir işlem birimi kullanmak yerine, Jetson Nano ağır kaldırma için 128 CUDA çekirdekli bir Maxwell GPU kullanır.

Jetson Inference projesi, çeşitli ortamlarda yüksek performanslı çoklu nesne tanıma gerçekleştiren önceden eğitilmiş bir sinir ağının demolarını içerir. Özellik izleme, görüntü sabitleme, hareket tahmini ve çok kaynaklı eşzamanlı besleme işlemlerinin tümü mevcut demo paketlerinde bulunmaktadır.

Belki de en etkileyici olanı, yukarıdaki videoda bulunan DeepStream teknolojisidir. Küçük bir tek kartlı bilgisayarda 30fps'de sekiz eşzamanlı 1080p akışında canlı analiz çalıştırmak inanılmaz ve Nano donanımın potansiyel gücünü gösteriyor.

Ne İçin Kullanılır?

Video analizi ve küçük form faktörü konusundaki ustalığı göz önüne alındığında, Jetson Nano neredeyse kesinlikle robotik ve otonom araçlarda parlayacak. Demoların çoğu bu uygulamaları çalışırken gösterir.

Gücü ve büyüklüğü göz önüne alındığında, muhtemelen yüz ve nesne tanımaya dayanan gömülü sistemlerde de çalışacaktır.

Bizim gibi hobiler için mi? Bir Ahududu Pi ile uğraşan herkese tanıdık bir faktörde güçlü makine öğrenme olanaklarının mükemmel bir karışımı gibi görünüyor. Makine öğrenim çerçevelerini aşağıdaki gibi kullanabilirsiniz: Ahududu Pi üzerinde TensorFlow TensorFlow ve Raspberry Pi Kullanarak Görüntü Tanıma'ya BaşlayınGörüntü tanıma ile kavramak ister misiniz? Tensorflow ve Raspberry Pi sayesinde hemen başlayabilirsiniz. Daha fazla oku Jetson Nano bu göreve çok daha uygun.

Jetson Nano Ne Yapabilir?

Jetson Nano, Ubuntu'yu çalıştırıyor, ancak Nvidia'dan platforma özel yazılım içeren özel bir işletim sistemi görüntüsü mevcut. Tahtanın birincil odak noktası makine öğrenimi olsa da, bu Nvidia'dır, bu nedenle bazı grafik sihirbazlıkların da devam etmesini beklersiniz.

Hayal kırıklığına uğramayacaksınız. Parçacık sistemleri, gerçek zamanlı fraktal oluşturma ve bir dizi görsel efekt gösteren demolar, yakın zamana kadar amiral gemisi masaüstü grafik kartlarında bulunacaktı.

Video kodlamasının 4k @ 30fps için derecelendirildiği ve kod çözmenin 60fps'de derecelendirildiği göz önüne alındığında, Nano'nun video uygulamaları için de mükemmel olacağını varsaymak güvenlidir.

Jetson Nano vs. Coral Dev Board: Hangisi En İyisi?

Bu aşamada Google Coral Dev panosu ile Jetson Nano arasında hangisinin daha iyi bir tahta olduğunu söylemek zor.

Google’ın TensorFlow sinir ağı, makine öğrenimi alanında baskın bir güçtür. Google’ın kendi Edge TPU işlemci, TensorFlow Lite uygulamaları için daha iyi çalışabilir.

Öte yandan, Nvidia zaten Jetson Nano için etkileyici bir makine öğrenimi tabanlı demolar dizisi gösterdi. Bu, Nano'nun etkileyici grafiklerin yanında onu gerçek bir rakip haline getirebilir.

Jetson Nano'nun Maliyeti Nedir?

Fiyat, henüz ele almadığımız bir diğer unsur. Google Coral Dev kurulunun fiyatı 149,99 dolar iken Jetson Nano sadece 99 dolar. Coral Dev kurulu masaya özgü bir şey getirmedikçe, hobiler ve küçük geliştiriciler ekstra 50 $ 'ı haklı çıkarmak için zor bir esneme bulabilirler.

Şu anda her iki kurul için de SOM için bir fiyat yok, ancak çoğu hobi geliştiricisi için bunun o kadar önemli olmayacağını hayal ediyorum. Ticari bir bakış açısından, performans / fiyat kontrastı Jetson Nano ve Coral Dev kartı arasındaki kritik farkı yaratacak.

Jetson Nano, doğrudan üçüncü taraf satıcılarla birlikte Nvidia'dan edinilebilir.

Satın: Doğrudan Nvidia'dan Jetson Nano

Raspberry Pi'mi Değiştirebilir mi?

Google Coral Dev kartı güçlü olsa da, bazı yollarla Raspberry Pi'ye yığılmıyor. Raspberry Pi, DIY elektroniği için harika bir hobi bilgisayarıdır. Ayrıca masaüstü bilgisayar olarak iki katına Raspberry Pi'yi Masaüstü Bilgisayar Olarak Kullanma: Bir Hafta Sonra Öğrendiğim 7 ŞeyMütevazı bir Raspberry Pi bir masaüstü bilgisayarın yerini alabilir mi? Yedi gün Pi'de yazmak ve düzenlemek için ilginç sonuçlar elde ettim. Daha fazla oku bir tutam içinde.

Elbette, Coral Dev tahtası güçlü, ancak kendi belgeleri bir fare ve klavye takmaya karşı tavsiyede bulunuyor. Coral’ın özel işletim sistemi öncelikle SSH bağlantıları içindir. Bununla birlikte, muhtemelen herhangi bir Linux varyasyonunu sürdürebilir. Bu da onu doğrudan Pi yarışmacısı olarak ortaya koyuyor

Yine de bir sorun var. Makine öğrenimi öğrenmek için bir tahta istiyorsanız, ancak diğer günlük görevleri de yerine getirebilecek bir tahta istiyorsanız, neden Coral Dev Board'u satın alıyorsunuz?

Jetson Nano bir ekran bağlantı noktasını destekler ve daha önce de belirtildiği gibi, kutudan çıkar çıkmaz etkileyici video örneklerine sahiptir. Özel Ubuntu masaüstü birçok kişiye tanıdık gelecek ve daha ucuz fiyat noktası, makine öğrenimi ile ilgilenmeyenler bile birçok kişi için cazip bir olasılık sağlayacaktır.

Herkes için AI

Bu aşamada hangisinin daha iyi bir tahta olacağını söylemek zor. Ev geliştiricileri için hangilerinin daha erişilebilir olacağı da bilinmiyor. Kesin bir cevap almak için Coral Dev ve Jetson Nano kartlarıyla vakit geçirmeyi dört gözle bekliyorum!

SBC'lerle uğraşmak için heyecan verici bir zaman! Eğer yeniyseniz ve başlamak için bir yer istiyorsanız, bir Raspberry Pi alın ve nihai başlangıç ​​kılavuzu Raspberry Pi: Resmi Olmayan Eğitimİster daha fazla bilgi edinmek isteyen mevcut bir Pi sahibi olun, ister bu kredi kartı boyutundaki cihazın potansiyel bir sahibi olun, bu kaçırmak istediğiniz bir rehber değildir. Daha fazla oku !