Ar „Nvidia Jetson Nano“ pakeis „Raspberry Pi“?

Skelbimas

Tai įdomus laikas smulkių faktorių skaičiavimui. Tarsi „Raspberry Pi“ nepakaktų universalios mašinos, vis pasirodo galingesnės lentos, galinčios atlikti neįtikėtinus žygdarbius.

„Jevid Nano“ iš „Nvidia“ yra neseniai papildytas labai galingų mašinų mokymosi funkciją palaikančių plokščių gretas. Kuo jis ypatingas? Ar reikėtų nusipirkti? Apie ką yra „Nvidia Jetson Nano“?

Kas yra „Nvidia Jetson Nano“?

„Jetson Nano“ yra vienos plokštės kompiuteris (SBC), kurio dydis yra „Raspberry Pi“ dydžio, skirtas AI ir mašinų mokymuisi. Iš pažiūros tiesioginis „Google Coral Dev“ lentos konkurentas, jis yra trečiasis „Jetson“ šeimoje šalia jau prieinamų „TX2“ ir „AGX Xavier“ plėtros plokščių.

„Nvidia“ suteikia galimybę tobulinti šių mažų kompiuterių vaizdo apdorojimo galią, naudodama lygiagrečius neuroninius tinklus, kad apdorotų kelis vaizdo įrašus ir jutiklius vienu metu.

Nors visos trys „Jetson“ lentos siekia būti prieinamos visiems, „Nano“ yra skirtas ir pomėgiams, ir profesionaliems kūrėjams. „Dev“ rinkinį sudaro dvi dalys - jungiamoji plokštė ir realiems procesoriams skirtas sistemos įjungimo modulis (SOM).

Kas yra sistema modulyje?

Sistema modulyje reiškia bet kurią plėtros plokštę, kurioje yra visos sistemai svarbios dalys keičiamame modulyje. „Nano“ turi 260 kontaktų krašto jungtį, kad ją būtų galima pritvirtinti prie grindjuostės plėtrai.

Kai kūrimas baigsis, SOM bus galima pašalinti ir įtraukti į įterptąją sistemą su pasirinktiniais įvestimis, o nauja SOM prisijungs prie grindų plokštės tolimesniam tobulinimui.

Jei visa tai skamba šiek tiek pažįstamai, taip yra!

Tai yra tokia pati sąranka kaip ir „Google Coral Dev“ lenta Ar „Google Coral Dev“ lenta geresnė už aviečių pi?Kas yra „Google“ „Coral Dev“ lenta, skelbianti naują erą prieinamose mėgėjų lentose? Ir ar tai gali pakeisti jūsų Raspberry Pi? Skaityti daugiau , kuris yra panašaus dydžio, taip pat skirtas įterpti mašinų mokymąsi tiek mėgėjams, tiek profesionalams!

Kokios yra „Jetson Nano“ specifikacijos?

„Nvidia“ daug įdėjo į „Jetson Nano“:

SOM:

• CPU: keturių branduolių ARM® Cortex-A57 MPCore procesorius
• GPU: „Nvidia Maxwell ™“ architektūra su 128 „Nvidia CUDA“ branduoliais
• RAM: 4 GB 64 bitų LPDDR4
• Sandėliavimas: 16 GB „eMMC 5.1“ „Flash“
• Vaizdo įrašas: 4 k @ 30 kadrų per sekundę kodavimas, 4 k @ 60 kadrų per sekundę dekodavimas
• Kamera: 12 juostų (3 × 4 arba 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1,5 Gbps)
• Ryšys: Gigabito eternetas
• Ekranas: HDMI 2.0 arba DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x2) 2 vienu metu
• PCIE / USB: 1 x1 / 2/4 PCIE, 1x USB 3.0, 3x USB 2.0
• I / O: 1x SDIO / 2x SPI / 6x I2C / 2x I2S / GPIO
• Matmenys: 69,6 mm x 45 mm

Grindjuostė:

• USB: 4x USB 3.0, USB 2.0 Micro-B
• Kamera: 1x MIPI CSI-2 DPHY juostos (suderinama su „Raspberry Pi“ kamera)
• LAN: „Gigabit Ethernet“, M.2 klavišas E
• Sandėliavimas: „microSD“ lizdas
• Ekranas: HDMI 2.0 ir eDP 1.4
• Kiti I / O: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART

Ką tai gali padaryti?

Niekam tai sukrės, kad „Nvidia“ pagamino lentą, tinkančią vizualinėms užduotims atlikti. Čia pagrindinis dėmesys skiriamas objektų atpažinimui, o „Visionworks SDK“ šioje srityje turi daug galimų programų.

Užuot naudodamas atskirą procesorių mašinų mokymosi užduotims atlikti, „Jetson Nano“ sunkiajam kėlimui naudoja „Maxwell GPU“ su 128 CUDA branduoliais.

Projekte „Jetson Inference“ pateikiamos iš anksto apmokyto neuroninio tinklo demonstracinės versijos, atliekančios didelio našumo kelių objektų atpažinimą įvairiose aplinkose. Funkcijų stebėjimas, vaizdo stabilizavimas, judesio numatymas ir kelių šaltinių vienu metu teikiamas duomenų apdorojimas yra visi turimuose demonstraciniuose paketuose.

Turbūt įspūdingiausia yra „DeepStream“ technologija, parodyta aukščiau esančiame vaizdo įraše. Neįtikėtina, kad tiesioginė analizė vykdoma aštuoniuose vienu metu 1080p srautu 30 kadrų per sekundę greičiu mažame vienos plokštės kompiuteryje ir parodo „Nano“ aparatinės įrangos potencialą.

Kam jis bus naudojamas?

Atsižvelgiant į vaizdo analizės meistriškumą ir mažos formos faktorių, „Jetson Nano“ beveik neabejotinai spindės robotika ir autonominėmis transporto priemonėmis. Daugelyje demonstracinių versijų šios programos veikia praktiškai.

Atsižvelgiant į jo galią ir dydį, jis greičiausiai veiks įterptosiose sistemose, kurios priklauso nuo veido ir objektų atpažinimo.

Tokiems mėgėjams kaip mes? Atrodo, kad tai puikus galingų mokymosi mašinomis galimybių derinys, pažįstamas kiekvienam, kuris pamėgo „Raspberry Pi“. Nors galite naudoti mašininio mokymosi sistemas, pvz „TensorFlow“ ant aviečių pi Pradėkite nuo vaizdo atpažinimo naudodami „TensorFlow“ ir „Raspberry Pi“Ar norite susitvarkyti su vaizdo atpažinimu? „Tensorflow“ ir „Raspberry Pi“ dėka galite pradėti dirbti iš karto. Skaityti daugiau , „Jetson Nano“ yra kur kas labiau pritaikytas šiai užduočiai.

Ką dar gali padaryti Jetson Nano?

„Jetson Nano“ paleidžia „Ubuntu“, nors iš „Nvidia“ galima rasti specializuotą OS vaizdą, turintį specifinę platformai skirtą programinę įrangą. Nors pagrindinis lentos dėmesys skiriamas kompiuteriniam mokymuisi, tai yra „Nvidia“, todėl jūs tikėjotės, kad bus vykdoma ir grafinė burtai.

Nebūsi nusivylęs. Demonstracinės programos, kuriose rodomos dalelių sistemos, realaus laiko fraktinis perteikimas ir daugybė vaizdinių efektų, dar visai neseniai būtų atrastos pavyzdinėse darbalaukio grafikos plokštėse.

Atsižvelgiant į tai, kad jo vaizdo koduotė yra įvertinta 4k @ 30 kadrų per sekundę, o dekoduojama esant 60 kadrų per sekundę, galima manyti, kad „Nano“ puikiai tiks ir vaizdo programoms.

Jetson Nano vs. „Coral Dev Board“: kuris yra geriausias?

Sunku pasakyti, kuri šiame etape yra geresnė lenta tarp „Google Coral Dev“ lentos ir „Jetson Nano“.

„Google“ „TensorFlow“ nervų tinklas yra dominuojanti jėga mašinų mokymosi srityje. Darytina išvada, kad „Google“ nuosavas „Edge“ TPU papildomasis procesorius gali geriau veikti naudojant „TensorFlow Lite“ programas.

Kita vertus, „Nvidia“ jau parodė įspūdingą mašinų mokymosi pagrindu sukurtų demonstracinių rinkinių modelį „Jetson Nano“. Tai kartu su įspūdinga grafika „Nano“ gali paversti jį tikru konkurentu.

Kiek kainuoja Jetson Nano?

Kaina yra dar vienas aspektas, kurio dar neapžvelgėme. „Google Coral Dev“ lenta mažinama 149,99 USD, o „Jetson Nano“ - tik 99 USD. Jei „Coral Dev“ lenta nepateiks ko nors nepakartojamo prie stalo, mėgėjams ir mažiems kūrėjams gali prireikti papildomų 50 USD, kad pateisinčiau.

Šiuo metu nėra kainos vien už SOM nei vienai iš lentų, tačiau įsivaizduoju, kad daugumai pomėgių kūrėjų tai nebus taip svarbu. Komerciniu požiūriu efektyvumo ir kainos kontrastas bus tas, kuris padaro kritinį skirtumą tarp „Jetson Nano“ ir „Coral Dev“ lentų.

„Jetson Nano“ galima įsigyti iš „Nvidia“ tiesiogiai kartu su trečiųjų šalių pardavėjais.

Pirkite: Jetson Nano tiesiogiai iš Nvidijos

Ar tai galėtų pakeisti mano aviečių pi?

Nors „Google Coral Dev“ lenta yra galinga, ji tam tikrais būdais neprilygsta „Raspberry Pi“. „Raspberry Pi“ yra puikus hobis kompiuteris, skirtas pasidaryk pats. Taip pat gali dvigubas kaip stalinis kompiuteris „Raspberry Pi“ naudojimas kaip stalinį kompiuterį: 7 dalykai, kuriuos išmokau po savaitėsAr kuklus „Raspberry Pi“ gali pakeisti stalinį kompiuterį? Septynias dienas praleidau rašydamas ir redaguodamas „Pi“, kur gavau įdomių rezultatų. Skaityti daugiau žiupsneliu.

Žinoma, „Coral Dev“ lenta yra galinga, tačiau jų pačių dokumentuose patariama nejungti pelės ir klaviatūros. „Coral“ tinkinta OS pirmiausia skirta SSH jungtims. Tačiau greičiausiai jis gali išlaikyti bet kokius Linux variantus. Tai daro jį tiesiai atgal kaip tiesioginį „Pi“ konkurentą

Vis dėlto yra problema. Kodėl norite nusipirkti mašinų mokymosi lentą, kuri galėtų atlikti ir kitas kasdienes užduotis, kodėl turėtumėte nusipirkti „Coral Dev“ lentą?

„Jetson Nano“ palaiko ekrano prievadą, ir, kaip minėta anksčiau, yra įspūdingų vaizdo įrašų pavyzdžių tiesiai iš dėžutės. Pasirinktinis „Ubuntu“ darbalaukis bus pažįstamas daugeliui, o pigesnė kaina taps patrauklia perspektyva daugeliui, net ir nesidominčių mašinų mokymu.

PG visiems

Šiame etape sunku pasakyti, kuri bus geresnė lenta. Taip pat nežinoma, kuri bus labiau prieinama namų kūrėjams. Tikiuosi praleisti laiką kartu su „Coral Dev“ ir „Jetson Nano“ lentomis, kad gaučiau galutinį atsakymą!

Tai įdomus laikas pabendrauti su SBC! Jei esate naujokas ir norite pradėti, gaukite „Raspberry Pi“ ir sekite mūsų pagrindinis darbo pradžios vadovas Raspberry Pi: Neoficialus vadovėlisNesvarbu, ar esate dabartinis „Pi“ savininkas, norintis sužinoti daugiau, ar potencialus šio kredito kortelės dydžio įrenginio savininkas, tai nėra vadovas, kurio norite praleisti. Skaityti daugiau !