Como a plataforma NVIDIA Jetson está tornando a IA acessível para todos

O NVIDIA Jetson Nano é uma plataforma poderosa e compacta para o desenvolvimento de aplicativos de IA. Ele é projetado para sistemas embarcados e dispositivos IoT e é capaz de executar várias redes neurais em paralelo. O kit Jetson Nano é alimentado por uma CPU ARM Cortex-A57 de quatro núcleos e uma GPU Maxwell de 128 núcleos. Ele também vem com 4 GB de memória LPDDR4 e 16 GB de armazenamento eMMC.

O módulo Jetson Nano inclui uma placa de suporte, um conjunto de periféricos e acessórios para ajudar os desenvolvedores a começar. O kit inclui portas para conectar câmeras, monitores e outros periféricos, bem como um conector GPIO de 40 pinos para conectar a sensores e atuadores externos. Além disso, o kit também vem com uma fonte de alimentação, um cartão SD com o sistema operacional Linux pré-instalado e um conjunto de tutoriais e programas de amostra para ajudar os desenvolvedores a começar.

Curiosidade: o kit Jetson Nano é poderoso o suficiente para executar várias redes neurais profundas em paralelo, mas ainda é pequeno o suficiente para ser usado como peso de papel, se necessário.

Algumas das características específicas incluem:

• Processador: CPU ARM Cortex-A57 de quatro núcleos rodando a 1,43 GHz. Essa poderosa CPU é capaz de lidar com várias tarefas simultaneamente e oferece o desempenho necessário para executar cargas de trabalho de IA complexas.
• GPU: NVIDIA Maxwell GPU com 128 núcleos CUDA. Essa poderosa GPU fornece o desempenho necessário para executar cargas de trabalho de IA complexas, incluindo aprendizado profundo e aplicativos de visão computacional.
• Memória: 4 GB de memória LPDDR4. Essa memória de alta largura de banda fornece o desempenho necessário para executar grandes cargas de trabalho de IA e permite multitarefa suave.
• Conectividade: Gigabit Ethernet permite transferência rápida de dados e comunicação de baixa latência.
• Saídas de vídeo: as saídas de vídeo HDMI e DisplayPort permitem fácil conectividade com telas e monitores.
• Expansão: o cabeçalho de expansão GPIO de 40 pinos permite fácil conexão a periféricos e sensores.
• Conectividade sem fio: soquete M.2 Key E para conectividade sem fio, incluindo suporte para WiFi e Bluetooth.
• Software: Suporte para Ubuntu e NVIDIA Jetpack SDK. Isso permite que os desenvolvedores instalem e executem facilmente estruturas populares de IA, como TensorFlow, PyTorch e Caffe/Caffe2.
• Consumo de energia: Baixo consumo de energia, pode ser alimentado por uma fonte de alimentação de 5V DC ou via porta micro-USB.
• Fator de forma: O fator de forma compacto facilita a integração em uma ampla variedade de dispositivos e aplicativos de ponta.

Aplicações do mundo real do Jetson Nano:

• Visão computacional: a GPU de alto desempenho do Jetson Nano o torna ideal para tarefas de processamento de imagens e vídeos, como detecção e rastreamento de objetos, reconhecimento facial e segmentação de imagens.
• Robótica: o baixo consumo de energia e o tamanho compacto do Jetson Nano o tornam uma ótima opção para a construção de robôs e drones. Sua capacidade de executar várias redes neurais em paralelo permite tomada de decisão e controle em tempo real.
• Câmeras inteligentes: o Jetson Nano pode ser integrado a câmeras inteligentes para tarefas como detecção de anomalias e análise de vídeo.
• Automação industrial: o Jetson Nano pode ser usado para criar soluções de IA de ponta para automação industrial, como manutenção preditiva e controle de qualidade.
• Carros autônomos: o Jetson Nano pode ser usado para desenvolver e testar algoritmos de direção autônoma.
• Casa inteligente: o Jetson Nano pode ser integrado a dispositivos domésticos inteligentes, como câmeras de segurança, campainhas e termostatos, para habilitar recursos avançados, como reconhecimento facial e detecção de objetos.
• Cuidados de saúde: o Jetson Nano pode ser usado para desenvolver dispositivos médicos com IA para tarefas como análise de imagens, suporte diagnóstico e monitoramento de pacientes.
• Análise de varejo: o Jetson Nano pode ser usado para alimentar a inteligência artificial e os recursos de aprendizado de máquina de dispositivos de análise de varejo, permitindo que eles executem tarefas como contagem de pessoas, gerenciamento de filas e tomada de decisões.

A Família Jetson e onde fica o Jetson Nano

A família NVIDIA Jetson de dispositivos de computação de borda inclui vários kits diferentes, cada um com seu próprio conjunto exclusivo de recursos e capacidades, e cada um é adequado para diferentes tipos de aplicativos e casos de uso. Os principais kits Jetson são:

• Jetson Nano: É um dispositivo de nível básico, projetado para desenvolvedores, fabricantes e pesquisadores que desejam criar projetos baseados em IA dentro do orçamento. Como já discutimos sobre o Jetson Nano, passaremos para outros kits.
• Jetson TX2: é um dispositivo de alto desempenho projetado para executar cargas de trabalho avançadas de IA em dispositivos de ponta. Possui uma CPU NVIDIA Denver2 Dual-core e uma CPU ARM Cortex-A57 Quad-core e uma GPU Pascal com 256 núcleos CUDA, 8 GB de memória LPDDR4.
• Jetson Xavier NX: É um dispositivo de alto desempenho e eficiência energética. Ele possui uma CPU Carmel ARM de 6 núcleos, uma GPU Volta com 256 núcleos CUDA e 8 GB de memória LPDDR4 e oferece suporte a várias estruturas de IA, como TensorFlow e PyTorch, além de fornecer suporte para bibliotecas populares, como cuDNN e TensorRT.
• Jetson AGX Xavier: é o dispositivo Jetson mais poderoso da linha NVIDIA, projetado para uso em aplicações de IA e robótica de alto desempenho. Possui uma CPU ARM Cortex-A57 octa-core, uma GPU Volta de 512 núcleos e 32 GB de memória LPDDR4. Ele oferece até 100 TOPS (trilhões de operações por segundo) de desempenho, tornando-o um dos mais poderosos dispositivos de computação AI incorporados no mercado. O AGX Xavier Developer Kit inclui o módulo AGX Xavier, uma placa de suporte e um conjunto de periféricos e acessórios para ajudar os desenvolvedores a começar.

Esperamos que você tenha gostado deste post.

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