W jaki sposób platforma NVIDIA Jetson sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest dostępna dla wszystkich

NVIDIA Jetson Nano to potężna i kompaktowa platforma do tworzenia aplikacji AI. Jest przeznaczony dla systemów wbudowanych i urządzeń IoT i może obsługiwać wiele sieci neuronowych równolegle. Zestaw Jetson Nano jest zasilany przez czterordzeniowy procesor ARM Cortex-A57 i 128-rdzeniowy procesor graficzny Maxwell. Jest również wyposażony w 4 GB pamięci LPDDR4 i 16 GB pamięci eMMC.

Moduł Jetson Nano zawiera płytę nośną, zestaw urządzeń peryferyjnych i akcesoria, które pomogą programistom rozpocząć pracę. Zestaw zawiera porty do podłączenia kamer, wyświetlaczy i innych urządzeń peryferyjnych, a także 40-pinowe złącze GPIO do podłączenia zewnętrznych czujników i elementów wykonawczych. Dodatkowo w zestawie znajduje się również zasilacz, karta SD z preinstalowanym systemem operacyjnym Linux oraz zestaw samouczków i przykładowych programów, które pomogą programistom rozpocząć pracę.

Ciekawostka: Zestaw Jetson Nano jest wystarczająco wydajny, aby równolegle obsługiwać wiele głębokich sieci neuronowych, ale wciąż jest wystarczająco mały, aby można go było użyć jako przycisku do papieru, jeśli zajdzie taka potrzeba.

Niektóre z konkretnych funkcji obejmują:

• Procesor: Czterordzeniowy procesor ARM Cortex-A57 taktowany zegarem 1,43 GHz. Ten potężny procesor jest w stanie obsługiwać wiele zadań jednocześnie i zapewnia wydajność potrzebną do wykonywania złożonych zadań AI.
• GPU: GPU NVIDIA Maxwell ze 128 rdzeniami CUDA. Ten potężny procesor graficzny zapewnia wydajność potrzebną do obsługi złożonych obciążeń sztucznej inteligencji, w tym aplikacji do głębokiego uczenia i przetwarzania obrazu.
• Pamięć: 4 GB pamięci LPDDR4. Ta pamięć o dużej przepustowości zapewnia wydajność potrzebną do obsługi dużych obciążeń AI i umożliwia płynną pracę wielozadaniową.
• Łączność: Gigabit Ethernet umożliwia szybki transfer danych i komunikację z małymi opóźnieniami.
• Wyjścia wideo: Wyjścia wideo HDMI i DisplayPort umożliwiają łatwe podłączenie do wyświetlaczy i monitorów.
• Rozszerzenie: 40-pinowe złącze rozszerzeń GPIO umożliwia łatwe podłączenie urządzeń peryferyjnych i czujników.
• Łączność bezprzewodowa: gniazdo M.2 Key E do łączności bezprzewodowej, w tym obsługa Wi-Fi i Bluetooth.
• Oprogramowanie: Wsparcie dla Ubuntu i NVIDIA Jetpack SDK. Dzięki temu programiści mogą łatwo instalować i uruchamiać popularne frameworki AI, takie jak TensorFlow, PyTorch i Caffe/Caffe2.
• Pobór mocy: Niski pobór mocy, może być zasilany z zasilacza 5V DC lub przez port micro-USB.
• Rozmiar obudowy: kompaktowa obudowa ułatwia integrację z szeroką gamą urządzeń brzegowych i aplikacji.

Rzeczywiste zastosowania Jetson Nano:

• Wizja komputerowa: wysokowydajny procesor graficzny Jetson Nano sprawia, że ​​idealnie nadaje się do zadań związanych z przetwarzaniem obrazu i wideo, takich jak wykrywanie i śledzenie obiektów, rozpoznawanie twarzy i segmentacja obrazu.
• Robotyka: Niskie zużycie energii i niewielkie rozmiary Jetson Nano sprawiają, że jest to doskonały wybór do budowy robotów i dronów. Jego zdolność do równoległego uruchamiania wielu sieci neuronowych pozwala na podejmowanie decyzji i kontrolę w czasie rzeczywistym.
• Inteligentne kamery: Jetson Nano można zintegrować z inteligentnymi kamerami do zadań takich jak wykrywanie anomalii i analiza wideo.
• Automatyka przemysłowa: Jetson Nano może być używany do tworzenia zaawansowanych rozwiązań AI dla automatyki przemysłowej, takich jak konserwacja predykcyjna i kontrola jakości.
• Samochody samojezdne: Jetson Nano może służyć do opracowywania i testowania algorytmów autonomicznej jazdy.
• Inteligentny dom: Jetson Nano można zintegrować z inteligentnymi urządzeniami domowymi, takimi jak kamery bezpieczeństwa, dzwonki do drzwi i termostaty, aby umożliwić korzystanie z zaawansowanych funkcji, takich jak rozpoznawanie twarzy i wykrywanie obiektów.
• Opieka zdrowotna: Jetson Nano może służyć do opracowywania urządzeń medycznych opartych na sztucznej inteligencji do zadań takich jak analiza obrazu, wsparcie diagnostyczne i monitorowanie pacjentów.
• Analityka w handlu detalicznym: Jetson Nano może być używany do zasilania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego urządzeń analitycznych w handlu detalicznym, umożliwiając im wykonywanie zadań, takich jak liczenie osób, zarządzanie kolejkami i podejmowanie decyzji.

Rodzina Jetson i gdzie stoi Jetson Nano

Rodzina urządzeń do przetwarzania brzegowego NVIDIA Jetson obejmuje kilka różnych zestawów, z których każdy ma własny, unikalny zestaw funkcji i możliwości, a każdy jest dostosowany do różnych typów aplikacji i przypadków użycia. Główne zestawy Jetson to:

• Jetson Nano: Jest to urządzenie klasy podstawowej, przeznaczone dla programistów, twórców i badaczy, którzy chcą tworzyć projekty oparte na sztucznej inteligencji przy ograniczonym budżecie. Jak już rozmawialiśmy o Jetson Nano, przejdziemy do innych zestawów.
• Jetson TX2: Jest to wysokowydajne urządzenie przeznaczone do uruchamiania zaawansowanych obciążeń AI na urządzeniach brzegowych. Posiada dwurdzeniowy procesor NVIDIA Denver2 i czterordzeniowy procesor ARM Cortex-A57 oraz procesor graficzny Pascal z 256 rdzeniami CUDA, 8 GB pamięci LPDDR4.
• Jetson Xavier NX: To wysokowydajne i energooszczędne urządzenie. Ma 6-rdzeniowy procesor Carmel ARM, procesor graficzny Volta z 256 rdzeniami CUDA i 8 GB pamięci LPDDR4 oraz obsługuje wiele platform AI, takich jak TensorFlow i PyTorch, oraz zapewnia obsługę popularnych bibliotek, takich jak cuDNN i TensorRT.
• Jetson AGX Xavier: Jest to najpotężniejsze urządzenie Jetson w ofercie firmy NVIDIA, przeznaczone do użytku w wysokowydajnych aplikacjach AI i robotyce. Posiada ośmiordzeniowy procesor ARM Cortex-A57, 512-rdzeniowy procesor graficzny Volta i 32 GB pamięci LPDDR4. Zapewnia wydajność do 100 TOPS (bilionów operacji na sekundę), co czyni go jednym z najpotężniejszych wbudowanych urządzeń komputerowych AI na rynku. Zestaw deweloperski AGX Xavier zawiera moduł AGX Xavier, płytę nośną oraz zestaw urządzeń peryferyjnych i akcesoriów, które pomogą programistom rozpocząć pracę.

Mamy nadzieję, że podobał Ci się ten post.

Jakie są Twoje przemyślenia na ten temat? Zostaw komentarz poniżej!

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