Nvidia的Jetson Nano將AI放在手掌中

我們(TIRIAS Research)最近有機會評估來自Nvidia的最新Jetson平臺。Jetson Nano僅為45mm x 70mm，是迄今為止Nvidia生產(chǎn)的最小的人工智能(AI)平臺外形尺寸。Jetson Nano采用Tegra X1 SoC，采用1.443 Cortex-A57四核CPU和128核Maxwell GPU。Jetson Nano也使用與其他Jetson平臺相同的Jetpack軟件開發(fā)套件(SDK)，TX2和AGX Xavier，允許跨平臺開發(fā)。只需99美元，加上一些額外的配件，Jetson Nano是一個了不起的平臺。

除了Tegra X1 SoC之外，Nano開發(fā)套件還配備了4GB LPDDR4內(nèi)存和大量I / O選項，包括MIPI CSI連接器，4個USB 3.0 Type-A端口，1個USB 2.0 Micro-B，1個千兆位以太網(wǎng)端口和40個GPIO引腳。Nano能夠通過單個DisplayPort和HDMI端口驅動雙顯示器，它具有用于存儲的microSD卡插槽，以及用于擴展模塊/子卡的稍微隱藏的M.2 Key E連接，用于無線連接等可選功能。Jetson Nano開發(fā)套件配有一個相當大的散熱器，用于被動冷卻，但是有附加風扇鉆孔。對于我們的評估，我們使用了Noctua NF-A4x20 5V PWM風扇和RS Components和Allied Electronics的Raspberry Pi MIPI相機模塊v2。

對于開發(fā)軟件，Nano運行Ubuntu Linux操作系統(tǒng)并使用Jetpack SDK，它支持Nvidia的CUDA開發(fā)人員環(huán)境，以及其他常見的AI框架，如TensorRT，VisionWorks和OpenCV。

首先，您有兩種選擇 - 將電路板作為獨立平臺連接或僅將其連接到PC。要將電路板作為獨立平臺連接，您需要一個5V DC電源，用于Raspberry Pi和許多其他開發(fā)板，或者您可以使用micro-USB端口供電。您還需要一些標準PC組件，包括用于Internet訪問的顯示器，鍵盤，鼠標和以太網(wǎng)連接以及用于程序存儲的micro SD卡。NVIDIA還在其最新的JetPack 4.2.1更新中包含了無頭模式，只需通過micro-USB端口將其連接到主機PC即可設置Nano，無需鍵盤，鼠標和顯示器連接。在Nvidia的納米開發(fā)者網(wǎng)站，以及許多網(wǎng)站，提供教程，演示和示例代碼，以使最開始的新手開發(fā)人員。

Nano平臺可讓您完成從編寫代碼到在其他平臺上開發(fā)的測試解決方案的所有工作。Jetson Nano與支持GeForce的PC相結合，使用相同的CUDA內(nèi)核，為物聯(lián)網(wǎng)應用提供了一個非常強大的開發(fā)環(huán)境，這是許多系統(tǒng)開發(fā)人員可能會探索的解決方案。我們?nèi)栽趪L試在高端PC上進行深度學習培訓，并結合Nano平臺上的推理處理。

Tirias Research預測，到2025年底生產(chǎn)的所有新設備中，95%以上將采用某種形式的機器學習(ML)或AI。平臺可以利用來自云，設備或某種混合方式的AI。雖然大多數(shù)人工智能培訓和推理(使用訓練有素的模型)正在云中進行，但越來越多的人將被推向設備，或者通常被稱為網(wǎng)絡的邊緣或只是“邊緣” ，“因為操作需要實時執(zhí)行和/或由于網(wǎng)絡或云資源的限制。

市場上有許多小型開發(fā)板，任何計算核心都可以執(zhí)行ML / AI功能，但沒有一個能夠接近Jetson Nano與Jetpack SDK相結合的功能。Jetson Nano是如何在小尺寸和電池供電設備中實現(xiàn)ML / AI的完美示例。雖然我們無法測試平臺的最大性能，而Nvidia規(guī)格為472 GFLOPS，但我們對該平臺的功能印象深刻。該平臺既是教育目的的優(yōu)秀學習工具，也是開發(fā)板。由于其尺寸和配置，公司可能會將Jetson Nano模塊用于生產(chǎn)目的。Nvidia已經(jīng)將Nano改編為名為JetBot的機器人平臺，

Jetson Nano開發(fā)套件可在亞馬遜上購買，已經(jīng)有許多案例和擴展包可通過亞馬遜，Newegg，Etsy和許多eBay網(wǎng)站獲得。Nvidia為JetBot提供免費規(guī)格，但用戶也可以在互聯(lián)網(wǎng)上找到完整的套件，價格超過100美元。