NVIDIA ist mit seiner Hardware auf dem Gebiet der neuronalen Netze und der künstlichen Intelligenz stark vertreten. Ein Beweis dafür ist das wundervolle NVIDIA-Board jetson nano Projekte zu entwickeln, die auf künstlichen neuronalen Netzen und KI basieren, egal ob Sie ein Lernender sind oder etwas Ernsthafteres entwickeln möchten.
Mit Jetson Nano müssen Sie nicht viel Geld ausgeben, um auf Hardware für diese Art von Projekt zuzugreifen, aber Sie haben eine Entwicklungs-Board von etwas mehr als 100 €. Ein relativ niedriger Preis, wenn Sie berücksichtigen, was andere ähnliche Systeme kosten und für alles, was dieses Board bietet ...
Was ist Jetson Nano?
NVIDIA Jetson Nano ist ein Projekt, das die Entwicklung von KI-Systemen zu einem erschwinglichen Preis und einer reduzierten Größe ermöglicht. Mit anderen Worten, es ist "das Arduino" der Welt der künstlichen neuronalen Netze. Deshalb wird es immer beliebter und es gibt bereits zahlreiche darauf basierende Projekte.
Mit diesem Entwicklungsboard können Sie mehrere erstellen ProjekteSowohl für IoT-Anwendungen als auch für andere, die auf Robotik basieren, intelligente Systeme, die eine Reihe von Bedingungen korrekt bewerten, tiefes Lernen, Objekterkennung und künstliches Sehen usw. Und das alles mit einer kleinen Leiterplatte von nur wenigen Zentimetern ...
Natürlich dein Entwicklungs-Kit Es ist mit Linux kompatibel, sodass Sie mit NVIDIA Jetson Nano von Ihrer Lieblingsdistribution aus entwickeln können. Darüber hinaus werden so beliebte Projekte wie PyTorch und TensorFlow, Open Source, verwendet.
Technische Merkmale
NVIDIA Jetson Nano hat einige technische Eigenschaften Mit einer Kapazität von 472 GFLOPs ist dies eine nicht unerhebliche Leistung für seine geringe Größe und seinen geringen Preis, die leistungsstark genug ist, um eine große Anzahl von KI-Algorithmen flüssig auszuführen. Sie können sogar mehrere verschiedene neuronale Netze gleichzeitig für verschiedene Zwecke betreiben.
Der Rest von Merkmale Was Sie über NVIDIA Jetson Nano wissen sollten, sind:
- NVIDIA Maxwell GPU mit 128 CUDA-Kernen.
- ARM Cortex-A57 QuadCore-CPU
- 4 GB LPDDR4 RAM
- 16 GB interner Flash-eMMC 5.1-Speicher
- MIPI CSI-2-Anschlüsse für Kamera, Gigabit-Ethrnet (RJ-45), HDMI 2.0 oder DP 1.2, DSI, PCIe, USB 3.0 und 2.0, SDIO, SPI, I2C, I2S und GPIO.
- Verbrauch 5-10W, eine ziemlich geringe Leistung für seine Leistung.
- Größe 69.6x45mm
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