NVIDIA Jetson Nano é um Raspberry Pi Rival de US $ 99 para o desenvolvimento de AI

Na conferência de tecnologia de GPU, a NVIDIA anunciou o Jetson Nano Module e o Jetson Nano Developer Kit. Em comparação com outras placas da Jetson que custam entre US $ 299 e US $ 1099, o Jetson Nano tem um baixo custo de US $ 99. Isso coloca-o ao alcance de muitos desenvolvedores, educadores e pesquisadores que não poderiam gastar centenas de dólares para obter tal produto.

O Jetson Nano Development Kit (à esquerda) e o Jetson Nano Module (à direita)

Trazendo de volta o desenvolvimento de IA da 'nuvem'

Nos últimos anos, temos visto muitos avanços na pesquisa de IA. Tradicionalmente, a computação AI sempre foi feita na nuvem, onde havia muito poder de processamento disponível.

Recentemente, tem havido uma tendência em mudar esse cálculo para longe da nuvem e fazê-lo localmente. Isso é chamado Edge Computing. Agora, no nível embutido, produtos que poderiam fazer cálculos tão complexos exigidos para IA e Aprendizado de Máquina eram escassos, mas estamos vendo uma grande explosão hoje em dia neste segmento de produtos.

Produtos como o SparkFun Edge e o OpenMV Board são bons exemplos. O Jetson Nano é a mais recente oferta da NVIDIA neste mercado. Quando conectado ao seu sistema, ele será capaz de fornecer a capacidade de processamento necessária para as tarefas de aprendizado de máquina e de AI, sem depender da nuvem.

Isso é ótimo para privacidade, além de economizar na largura de banda da Internet. Também é mais seguro, pois seus dados sempre ficam no próprio dispositivo.

Jetson Nano foca em projetos menores de IA

Jetson Nano alimentado JetBot

Anteriormente lançado Jetson Boards como o TX2 e AGX Xavier foram usados ​​em produtos como drones e carros, o Jetson Nano está visando projetos menores, projetos onde você precisa ter o poder de processamento que placas como o Raspberry Pi não podem fornecer.

Você sabia?

O JetPack SDK da NVIDIA fornece um 'ambiente Linux de desktop completo baseado no Ubuntu 18.04 LTS'. Em outras palavras, o Jetson Nano é alimentado pelo Ubuntu Linux.

Especificações NVIDIA Jetson Nano

Por US $ 99, você obtém 472 GFLOPS de potência de processamento devido a 128 núcleos NVIDIA Maxwell Architecture CUDA, um processador ARM A57 quad-core, 4 GB de RAM LP-DDR4, 16 GB de armazenamento on-board e recursos de codificação / decodificação de vídeo de 4k. A seleção de portas também é bastante decente, com o Nano tendo Gigabit Ethernet, câmera MIPI, saídas de vídeo e algumas portas USB (1 × 3.0, 3 × 2.0). Uma gama completa de especificações pode ser encontrada aqui.

CPUProcessador quad-core ARM® Cortex®-A57 MPCore
GPUArquitetura NVIDIA Maxwell ™ com 128 núcleos NVIDIA CUDA®
RAM4 GB de LPDDR4 de 64 bits
Armazenamento16 GB de eMMC 5.1 Flash
Câmera12 pistas (3 × 4 ou 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1, 1 (1, 5 Gbps)
ConectividadeGigabit Ethernet
Exibir portasHDMI 2.0 e DP 1.2
Portas USB1 USB 3.0 e 3 USB 2.0
De outros1 PCB x1 / 2/4, 1x SDIO / 2x SPI / 6x I2C / 2x I2S / GPIOs
Tamanho69, 6 mm x 45 mm

Junto com um bom hardware, você obtém suporte para a maioria dos frameworks AI populares como o TensorFlow, PyTorch, Keras, etc. Ele também tem suporte para os SDKs JetPack e DeepStream da NVIDIA, o mesmo que os mais caros TX2 e AGX Boards.

“O Jetson Nano torna a IA mais acessível a todos - e é apoiado pela mesma arquitetura e software subjacentes que alimentam o supercomputador de nossa nação. Levar a inteligência artificial ao movimento criador abre um novo mundo de inovação, inspirando as pessoas a criar a próxima grande novidade ”, disse Deepu Talla, vice-presidente e gerente geral de Máquinas Autônomas da NVIDIA.

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O que você acha do Jetson Nano?

A disponibilidade do Jetson Nano difere de país para país.

O Intel Neural Stick, também é um desses aceleradores que tem preços competitivos a US $ 79. É bom ver a concorrência se agitar a esses preços mais baixos dos grandes fabricantes.

Estou ansioso para colocar minhas mãos no produto, se possível.

O que vocês acham de um produto como esse? Deixe-nos saber nos comentários abaixo.

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