這是小因素計(jì)算的激動人心的時刻。仿佛Raspberry Pi還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠一臺通用機(jī)器，功能越來越強(qiáng)大且具有令人難以置信的壯舉的板子不斷出現(xiàn)。

Nvidia的Jetson Nano是超強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)功能的最新成員板。有什么特別之處？你應(yīng)該買一個嗎？ Nvidia Jetson Nano到底是什么？

Nvidia Jetson Nano是什么？

Jetson Nano是單板的像Raspberry Pi一樣大小的計(jì)算機(jī)（SBC），主要用于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)。似乎是Google Coral Dev板的直接競爭對手，它是Jetson系列中第三位，與已經(jīng)可用的TX2和AGX Xavier開發(fā)板一道。

Nvidia正在利用自己的能力為這些小型計(jì)算機(jī)提供圖形處理能力。使用并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時處理多個視頻和傳感器。

雖然所有三個Jetson開發(fā)板都旨在讓所有人都可以使用，但Nano適合業(yè)余和專業(yè)開發(fā)人員使用。開發(fā)套件包括兩部分：用于連接的基板和用于實(shí)際處理單元的系統(tǒng)模塊（SOM）。

什么是模塊系統(tǒng)？

“模塊上的系統(tǒng)”是指在可移動模塊中具有所有系統(tǒng)關(guān)鍵部件的開發(fā)板。 Nano具有260針腳邊緣連接器，可將其連接到底板上進(jìn)行開發(fā)。

開發(fā)結(jié)束后，可以將SOM移除并添加到具有自定義輸入的嵌入式系統(tǒng)中，并使用新的SOM連接

如果聽起來有些熟悉，那就對了！

這與Google Coral Dev開發(fā)板的設(shè)置相同，大小相似，并且還針對業(yè)余愛好者和專業(yè)人士進(jìn)行嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)！

Jetson Nano的規(guī)格是什么？

Nvidia在Jetson Nano中投入了很多東西：

SOM ：

CPU：四核ARM?Cortex-A57 MPCore處理器

GPU：具有128個Nvidia CUDA的Nvidia Maxwell?架構(gòu)核心

RAM：4 GB 64位LPDDR4

存儲：16 GB eMMC 5.1 Flash

視頻：4k @ 30fps編碼，4k @ 60fps解碼

攝像機(jī)：12個通道（3×4或4×2）MIPI CSI-2 DPHY 1.1（1.5 Gbps）

連接性：千兆以太網(wǎng)

顯示： HDMI 2.0或DP1.2 | eDP 1.4 | DSI（1 x2）2同時發(fā)

PCIE/USB：1 x1/2/4 PCIE，1x USB 3.0，3x USB 2.0

I/O：1x SDIO/2x SPI/6個I2C/2個I2S/GPIOs

尺寸：69.6 mm x 45 mm

底板：

USB：4個USB 3.0，USB 2.0 Micro-B

相機(jī)：1個MIPI CSI-2 DPHY通道（與Raspberry Pi相機(jī)兼容）

LAN：千兆以太網(wǎng)，M.2密鑰E

存儲：microSD插槽

顯示：HDMI 2.0和eDP 1.4

其他I/O：GPIO，I2C，I2S，SPI，UART

它能做什么？

對于沒有人感到震驚的是Nvidia生產(chǎn)了適合視覺任務(wù)的電路板。對象識別是此處的重點(diǎn)，并且Visionworks SDK在該領(lǐng)域具有許多潛在的應(yīng)用程序。

Jetson Nano使用具有128個CUDA內(nèi)核的Maxwell GPU，而不是使用單獨(dú)的處理單元來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

Jetson Inference項(xiàng)目具有一個預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演示，該演示在各種環(huán)境中執(zhí)行高性能的多對象識別?？捎玫难菔景卸及斯δ芨?，圖像穩(wěn)定，運(yùn)動預(yù)測和多源同時饋送處理。

也許最令人印象深刻的是上述視頻中的DeepStream技術(shù)。在一臺小型單板計(jì)算機(jī)上以30 fps的速度同時在八個同步1080p流上運(yùn)行實(shí)時分析是令人難以置信的，并且顯示了Nano硬件的潛在功能。

它將用于什么？

憑借其出色的視頻分析能力和小巧的外形，Jetson Nano幾乎可以肯定會在機(jī)器人技術(shù)和自動駕駛汽車中大放異彩。許多演示都展示了這些應(yīng)用程序的實(shí)際作用。

鑒于其功能和大小，它也可能會在依賴面部和物體識別的嵌入式系統(tǒng)中工作。

對于像我們？這似乎是強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)可能性的完美結(jié)合，而任何喜歡Raspberry Pi的人都應(yīng)該熟悉。雖然您可以在Raspberry Pi上使用機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow），但Jetson Nano更適合該任務(wù)。

Jetson Nano還可以做什么？

Jetson Nano Nvidia提供了專門針對該平臺的軟件的專用OS映像，但它可以運(yùn)行Ubuntu。董事會的主要重點(diǎn)是機(jī)器學(xué)習(xí)，而這是Nvidia，因此您希望一些圖形化向?qū)б材芾^續(xù)進(jìn)行。

您不會失望。演示粒子系統(tǒng)，實(shí)時分形渲染和一系列視覺效果的演示直到最近才在旗艦臺式機(jī)圖形卡上找到。

鑒于其視頻編碼的額定值為4k @ 30fps，并且

Jetson Nano與Coral Dev Board：哪個是最好的？

很難說

Google的TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主導(dǎo)力量。隨之而來的是，谷歌自己的Edge TPU協(xié)處理器可能更適合TensorFlow Lite的應(yīng)用。

另一方面，英偉達(dá)已經(jīng)為Jetson Nano展示了一系列基于機(jī)器學(xué)習(xí)的令人印象深刻的演示。加上令人印象深刻的圖形，Nano使其成為真正的競爭對手。

Jetson Nano的價(jià)格是多少？

價(jià)格是我們尚未涵蓋的另一方面。 Google Coral Dev開發(fā)板零售價(jià)為149.99美元，而Jetson Nano僅售99美元。除非Coral Dev董事會能夠?yàn)樽烂鎺愍?dú)特的東西，否則業(yè)余愛好者和小型開發(fā)人員可能會發(fā)現(xiàn)額外的50美元很難證明是合理的。

目前任一板都沒有單獨(dú)的SOM價(jià)格，但是我可以想象，對于大多數(shù)愛好開發(fā)人員來說，這將不那么重要。從商業(yè)角度來看，性能/價(jià)格差異將成為Jetson Nano和Coral Dev板之間的關(guān)鍵區(qū)別。

Jetson Nano可直接從Nvidia與第三方一起獲得

購買：直接從Nvidia上購買的Jetson Nano

它可以代替我的Raspberry Pi嗎？

同時使用Google Coral開發(fā)板它功能強(qiáng)大，在某些方面無法與Raspberry Pi集成。 Raspberry Pi是用于DIY電子產(chǎn)品的出色業(yè)余計(jì)算機(jī)。

當(dāng)然，Coral Dev開發(fā)板功能強(qiáng)大，但是他們自己的文檔建議不要連接鼠標(biāo)和鍵盤。 Coral的自定義操作系統(tǒng)主要用于SSH連接。但是，它很可能能夠支持Linux的任何變體。這樣就可以直接成為Pi的競爭對手了

但是有一個問題。如果您想要一個用于學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的主板，但又可以執(zhí)行其他日常任務(wù)，那么您為什么要購買Coral Dev Board？

Jetson Nano支持一個顯示端口，并且如前所述，它具有令人印象深刻的功能視頻示例直接可用。定制的Ubuntu桌面將為許多人所熟悉，并且便宜的價(jià)格將使其成為許多人（甚至是那些對機(jī)器學(xué)習(xí)不感興趣的人）的誘人前景。

所有人的AI

很難說哪個會更好。還不清楚，這將使家庭開發(fā)人員更容易使用。我期待著與Coral Dev和Jetson Nano板一起度過一個明確的答案！

責(zé)任編輯：wv