Wie die NVIDIA Jetson-Plattform KI für jedermann zugänglich macht

Der NVIDIA Jetson Nano ist eine leistungsstarke und kompakte Plattform zur Entwicklung von KI-Anwendungen. Es ist für eingebettete Systeme und IoT-Geräte konzipiert und kann mehrere neuronale Netze parallel betreiben. Das Jetson Nano-Kit wird von einer Quad-Core-ARM-Cortex-A57-CPU und einer 128-Core-Maxwell-GPU angetrieben. Es verfügt außerdem über 4 GB LPDDR4-Speicher und 16 GB eMMC-Speicher.

Das Jetson Nano-Modul umfasst eine Trägerplatine, eine Reihe von Peripheriegeräten und Zubehör, um Entwicklern den Einstieg zu erleichtern. Das Kit enthält Anschlüsse zum Anschluss von Kameras, Displays und anderen Peripheriegeräten sowie einen 40-Pin-GPIO-Header zum Anschluss an externe Sensoren und Aktoren. Darüber hinaus enthält das Kit ein Netzteil, eine SD-Karte mit vorinstalliertem Linux-Betriebssystem sowie eine Reihe von Tutorials und Beispielprogrammen, die Entwicklern den Einstieg erleichtern.

Interessante Tatsache: Das Jetson Nano-Kit ist leistungsstark genug, um mehrere tiefe neuronale Netze parallel zu betreiben, aber es ist immer noch klein genug, um es bei Bedarf als Briefbeschwerer zu verwenden.

Zu den spezifischen Funktionen gehören:

• Prozessor: Quad-Core-ARM-Cortex-A57-CPU mit 1,43 GHz. Diese leistungsstarke CPU ist in der Lage, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen und bietet die Leistung, die für die Ausführung komplexer KI-Workloads erforderlich ist.
• GPU: NVIDIA Maxwell GPU mit 128 CUDA-Kernen. Diese leistungsstarke GPU bietet die erforderliche Leistung für die Ausführung komplexer KI-Workloads, einschließlich Deep-Learning- und Computer-Vision-Anwendungen.
• Speicher: 4 GB LPDDR4-Speicher. Dieser Speicher mit hoher Bandbreite bietet die Leistung, die für die Ausführung großer KI-Arbeitslasten erforderlich ist, und ermöglicht reibungsloses Multitasking.
• Konnektivität: Gigabit-Ethernet ermöglicht schnelle Datenübertragung und Kommunikation mit geringer Latenz.
• Videoausgänge: HDMI- und DisplayPort-Videoausgänge ermöglichen eine einfache Verbindung zu Displays und Monitoren.
• Erweiterung: Der 40-polige GPIO-Erweiterungs-Header ermöglicht den einfachen Anschluss an Peripheriegeräte und Sensoren.
• Drahtlose Konnektivität: M.2 Key E-Buchse für drahtlose Konnektivität, einschließlich Unterstützung für WLAN und Bluetooth.
• Software: Unterstützung für Ubuntu und NVIDIA Jetpack SDK. Dadurch können Entwickler beliebte KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Caffe/Caffe2 einfach installieren und ausführen.
• Stromverbrauch: Geringer Stromverbrauch, kann über ein 5-V-Gleichstromnetzteil oder über den Micro-USB-Anschluss mit Strom versorgt werden.
• Formfaktor: Der kompakte Formfaktor erleichtert die Integration in eine Vielzahl von Edge-Geräten und -Anwendungen.

Reale Anwendungen von Jetson Nano:

• Computer Vision: Die leistungsstarke GPU des Jetson Nano macht ihn ideal für Bild- und Videoverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung und -verfolgung, Gesichtserkennung und Bildsegmentierung.
• Robotik: Der geringe Stromverbrauch und die kompakte Größe des Jetson Nano machen ihn zu einer großartigen Wahl für den Bau von Robotern und Drohnen. Seine Fähigkeit, mehrere neuronale Netze parallel zu betreiben, ermöglicht eine Entscheidungsfindung und Steuerung in Echtzeit.
• Intelligente Kameras: Der Jetson Nano kann für Aufgaben wie Anomalieerkennung und Videoanalyse in intelligente Kameras integriert werden.
• Industrielle Automatisierung: Mit Jetson Nano können hochmoderne KI-Lösungen für die industrielle Automatisierung erstellt werden, beispielsweise für vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle.
• Selbstfahrende Autos: Mit Jetson Nano lassen sich autonome Fahralgorithmen entwickeln und testen.
• Smart Home: Jetson Nano kann in Smart-Home-Geräte wie Sicherheitskameras, Türklingeln und Thermostate integriert werden, um erweiterte Funktionen wie Gesichtserkennung und Objekterkennung zu ermöglichen.
• Gesundheitswesen: Mit Jetson Nano können KI-gestützte medizinische Geräte für Aufgaben wie Bildanalyse, Diagnoseunterstützung und Patientenüberwachung entwickelt werden.
• Einzelhandelsanalysen: Jetson Nano kann verwendet werden, um die künstliche Intelligenz und die maschinellen Lernfähigkeiten von Einzelhandelsanalysegeräten zu nutzen und ihnen die Durchführung von Aufgaben wie Personenzählung, Warteschlangenverwaltung und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Die Jetson-Familie und wo steht der Jetson Nano?

Die NVIDIA Jetson-Familie von Edge-Computing-Geräten umfasst mehrere verschiedene Kits, jedes mit seinen eigenen, einzigartigen Funktionen und Fähigkeiten, und jedes ist für verschiedene Arten von Anwendungen und Anwendungsfällen geeignet. Die wichtigsten Jetson-Kits sind:

• Jetson Nano: Es handelt sich um ein Einstiegsgerät, das für Entwickler, Macher und Forscher entwickelt wurde, die KI-gestützte Projekte mit kleinem Budget erstellen möchten. Da wir bereits über Jetson Nano gesprochen haben, werden wir uns weiteren Kits zuwenden.
• Jetson TX2: Es handelt sich um ein Hochleistungsgerät, das für die Ausführung erweiterter KI-Workloads auf Edge-Geräten entwickelt wurde. Es verfügt über eine Dual-Core-NVIDIA-Denver2-CPU und eine Quad-Core-ARM-Cortex-A57-CPU sowie eine Pascal-GPU mit 256 CUDA-Kernen und 8 GB LPDDR4-Speicher.
• Jetson Xavier NX: Es ist ein leistungsstarkes und energieeffizientes Gerät. Es verfügt über eine 6-Kern-Carmel-ARM-CPU, eine Volta-GPU mit 256 CUDA-Kernen und 8 GB LPDDR4-Speicher, unterstützt mehrere KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch und bietet Unterstützung für beliebte Bibliotheken wie cuDNN und TensorRT.
• Jetson AGX Es verfügt über eine Octa-Core-ARM-Cortex-A57-CPU, eine 512-Core-Volta-GPU und 32 GB LPDDR4-Speicher. Es liefert eine Leistung von bis zu 100 TOPS (Billionen Operationen pro Sekunde) und ist damit eines der leistungsstärksten eingebetteten KI-Computergeräte auf dem Markt. Das AGX Xavier Developer Kit umfasst das AGX Xavier-Modul, eine Trägerplatine sowie eine Reihe von Peripheriegeräten und Zubehör, um Entwicklern den Einstieg zu erleichtern.

Wir hoffen, dass Ihnen dieser Beitrag gefallen hat.

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Autoren: Dr. ST Patil , Ajinkya Tambe , Prathamesh Thakare , Jiyan Patil , Priyanka Balivada