Gestern kündigte Nvidia
Jetson Nano an : einen Einplatinencomputer für KI-Computer. Ein kleiner Computer mit
CUDA-X AI- Bibliotheksunterstützung liefert 472 Gigaflops, um moderne AI-Workloads auszuführen und dabei nur 5 Watt zu verbrauchen.
Auf der GPU-Technologiekonferenz wurde ein Single-Board-Player vorgestellt, und die Präsentation wurde vom Gründer und CEO von Nvidia, Jensen Huang, gehalten.
Technische Daten:- GPU: Nvidia mit Maxwell-Architektur mit 128 CUDA-Kernen
- Prozessor: Quad-Core ARM Cortex-A57 MPCore
- Video: 4 KB bei 30 Bildern pro Sekunde (H.264 / H.265-Format) und 4 KB bei 60 Bildern pro Sekunde (H.264 / H.265-Format) zum Codieren bzw. Decodieren
- Videoausgang: HDMI 2.0 oder DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 × 2), zwei gleichzeitig
- RAM: 4 GB LPDDR4 64-Bit; 25,6 GB / s
- Flash-Speicher: 16 GB eMMC
- Kamera: 12 Zeilen (3 × 4 oder 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1,5 Gbit / s), 12x (Modul) und 1x (Entwickler-Kit)
- Anschlüsse: 1 × 1/2/4 PCIE, 1 × USB 3.0, 3 × USB 2.0
- E / A: 1 × SDIO / 2 × SPI / 6 × I2C / 2 × I2S / GPIO-Pins
- Netzwerk: Gigabit-Ethernet
- Betriebssystemunterstützung: Linux für Tegra
- Modulgröße: 69,5 × 45 mm
- Devkit-Größe: 100 × 80 mm
- Anschluss: 260-poliger Stecker
Jetson Nano gibt es in zwei Versionen:
- Devkit für Entwickler, Hersteller und Enthusiasten für 99 US-Dollar;
- Ein fertiges Modul für Unternehmen, die Systeme für den Massenmarkt für 129 US-Dollar entwickeln möchten.
Jetson Nano unterstützt hochauflösende Sensoren, kann gleichzeitig Informationen von mehreren Sensoren verarbeiten und mehrere neuronale Netze gleichzeitig betreiben. Es unterstützt auch viele beliebte KI-Frameworks, mit denen Entwickler ihre bevorzugten Modelle und Frameworks integrieren können.
Laut Nvidia ist eine billige Single-Board-Karte „perfekt für Unternehmen, Startups und Forscher“, die es sich bisher nicht leisten konnten, teurere Boards zu kaufen. Somit erweitert die Jetson-Plattform ihr Publikum erheblich und der KI-Beschleuniger wird tatsächlich fast zu einem Verbraucherprodukt. Zumindest dieser Hersteller kann diesen Hersteller kaufen. Laut Nvidia bringt das Board „die Kraft der modernen KI auf eine kostengünstige Plattform und regt eine neue Innovationswelle von Herstellern, Erfindern, Entwicklern und Studenten an. Sie können KI-Projekte erstellen, die zuvor unmöglich waren, und bestehende Projekte auf ein neues Niveau heben - mobile Roboter und Drohnen, digitale Assistenten, automatisierte Geräte und vieles mehr. “
Das Kit unterstützt Full-Desktop-Linux und ist mit vielen gängigen Peripheriegeräten und Zubehörteilen kompatibel. Nachschlagewerke helfen Ihnen auch dabei, dies herauszufinden. Als letzten Ausweg können Sie im
Jetson-Entwicklerforum eine Frage stellen, in der Kollegen technische Fragen beantworten.
Dies ist nicht das erste Nvidia-Produkt in der Jetson-Familie, zu dem auch das leistungsstarke
Jetson AGX Xavier-System für eigenständige Maschinen und
Jetson TX2 für eingebettete Anwendungen (AI at the Edge) gehören.
Jetson AGX XavierZum Vergleich: Der Jetson AGX Xavier läuft auf einer Volta-GPU mit 512 Kernen und Tensorkernen. Es gibt einen Deep-Learning-Beschleuniger, 16 GB Speicher, einen speziellen Computer-Vision-Beschleuniger (7-Wege-VLIW-Vision-Prozessor) und die Möglichkeit, Videos mit einer Auflösung von bis zu 8 KB zu codieren und gleichzeitig zu decodieren bis zu 12 Streams 4K. Vieles davon fehlt auf dem Jetson Nano Mono Board. Aber dann ist es viel kleiner und billiger als der Jetson AGX Xavier: nur 69,6 × 45 mm gegen 87 × 100 mm und der Preis ist 99 $ gegen 1299 $. Wie sie sagen, fühle den Unterschied.
Das dritte Mitglied der
Jetson TX2- Familie ist in drei Versionen erhältlich: TX2 (8 GB), TX2 4 GB und TX2i. Sie unterscheiden sich auch in der Größe des Flash-Speichers (16-32 GB) und dem Vorhandensein von integriertem WLAN, das nur in TX2 (8 GB) verfügbar ist.
Jetson tx2Jetson TX2 betreibt eine Pascal-GPU mit 256 Nvidia CUDA-Kernen. In anderen Spezifikationen und Größen (87 × 50 mm) ähnelt das Jetson TX2-Board dem Jetson Nano, kostet jedoch erheblich mehr: rund 600 US-Dollar (Devkit). Jetson Nano ist also billiger als Hunderte von Dollar - das ist wirklich etwas Besonderes für Nvidia.