إطلاق العنان لقوة مجموعة أدوات تطوير Jetson Nano من NVIDIA للذكاء الاصطناعي والروبوتات

لا تعد مجموعة أدوات تطوير NVIDIA Jetson Nano رائعة من حيث التصميم الصناعي فحسب، بل إنها أيضًا ضرورية في مجال الذكاء الاصطناعي المتقدم والروبوتات. توفر المجموعة للمطورين وعشاق الروبوتات منصة قوية لبناء أنظمة ذكية. إنه كمبيوتر صغير ولكنه فعال مخصص لتطوير المشاريع التي تعتمد على تقنية الذكاء الاصطناعي، والذي يحتوي على وحدة معالجة رسومية 128 نواة ووحدة معالجة مركزية سريعة، مما يتيح معالجة فائقة السرعة. تبحث هذه المقالة في قدرات Jetson Nano من خلال النظر في بنيته والبرامج المتاحة واستخداماته في رؤية الكمبيوتر والروبوتات والحوسبة الحافة وغيرها من المجالات. بغض النظر عن مكانك في التسلسل الهرمي لتطوير الذكاء الاصطناعي - من مطور مخضرم إلى مبتدئ عديم الخبرة ومتحمس للغاية - يجب أن تقدر إمكانات Jetson Nano لاستخدامه بشكل إبداعي.

ما هو NVIDIA Jetson Nano؟

نظرة عامة على Jetson Nano

إن جهاز NVIDIA Jetson Nano هو جهاز حوسبة مدمج عالي الأداء مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي والروبوتات. يحتوي على وحدة معالجة رسومية Maxwell مكونة من 128 نواة ووحدة معالجة مركزية ARM Cortex-A57 رباعية النواة، والتي توفر ما يصل إلى 472 جيجا فلوب من قوة المعالجة وبالتالي فهي قادرة على إجراء حسابات معقدة ومعالجة متوازية بسرعة. تم تصميم استهلاك منخفض للطاقة، ويتم استهلاك 5 وات فقط، مما يجعل من الممكن استخدامه في الأنظمة المدمجة وأجهزة الكمبيوتر الطرفية. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي Jetson Nano على ذاكرة وصول عشوائي LPDDR4 بسعة 4 جيجابايت ويحتوي على منافذ USB وHDMI وGPIO لتوصيل أجهزة استشعار وأجهزة مختلفة. تتيح مجموعة البرامج المستندة إلى نظام التشغيل Linux والتي تسمى Jetpack SDK للمطورين الوصول إلى المكتبات والأدوات ذات الصلة بالتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر وتطوير الروبوتات.

الميزات الرئيسية لبطاقة NVIDIA Jetson Nano

هناك العديد من الأسباب المهمة التي تجعل NVIDIA Jetson Nano مفضلًا على الحلول الأخرى في تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

1. معالجة عالية الأداء: يتضمن Jetson Nano وحدة معالجة رسوميات Maxwell 128-core بالإضافة إلى وحدة معالجة مركزية ARM Cortex-A57 رباعية النواة ويوفر قوة معالجة إجمالية تبلغ 472 GFLOPS مما يتيح تشغيل محركات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا بشكل مريح.
2. كفاءة الطاقة: إن تصنيف الطاقة التشغيلية البالغ 5 وات يجعل Jetson Nano تاجًا لأجهزة الحوسبة منخفضة الطاقة، وهو أمر مفيد بشكل خاص للروبوتات وأجهزة إنترنت الأشياء حيث يجب أن يكون استهلاك الطاقة فعالاً.
3. اتصال متعدد الاستخدامات: يحتوي على مجموعة واسعة من الموصلات التي تتضمن USB 3.0 وHDMI بالإضافة إلى دبابيس GPIO مما يجعل من السهل الاتصال بمجموعة متنوعة من الأجهزة التي تتضمن أجهزة الاستشعار والكاميرات وغيرها وبالتالي يزيد من مستوى تعقيد المشاريع.
4. دعم شامل للبرامج: يتضمن Jetson Nano مجموعة أدوات تطوير البرامج JetPack، وبالتالي فإن المطورين لديهم بالفعل المكتبات وواجهات برمجة التطبيقات الأكثر فائدة للتعلم العميق والرؤية الحاسوبية والروبوتات إلى جانب دعم NVIDIA. وهذا يقلل بشكل كبير من الوقت المستغرق من بداية تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي ووضعها موضع التنفيذ في الاستخدام العملي.
5. عامل الشكل المدمج: تسمح أبعاده المادية المدمجة بالتوافق مع التصميمات والأنظمة المدمجة حيث يوجد حد للمساحة مما يسهل الاستخدام في مجموعة متنوعة من السيناريوهات دون المساومة على الفعالية.

يمكن لهذه الميزات، والتي تعد جميعها مهمة، أن تمنح المطورين والباحثين فكرة لدفع حدود الإبداع عند دمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات والخدمات.

تطبيقات جيتسون نانو في الذكاء الاصطناعي والروبوتات

تتميز بطاقة NVIDIA Jetson Nano بتعدد استخداماتها في العديد من المجالات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والروبوتات. وفيما يلي بعض التطبيقات:

1. الإدراك الآلي: يستخدم Jetson Nano في الروبوتات المستقلة لوظائف الإدراك مثل اكتشاف الأشياء ومعالجة الصور وبناء الخرائط. وذلك لأن البيانات التي يتم التقاطها من خلال الكاميرات وأجهزة الاستشعار الأخرى تتم معالجتها على الجهاز في الوقت الفعلي لاستخدامها في الملاحة وتجنب العوائق.
2. المراقبة الذكية: يساعد جهاز Jetson Nano أيضًا في تطبيقات الأمان التقليدية من خلال تحليل محتوى الفيديو من خلال السماح باكتشاف الوجوه والأنشطة والتهديدات. وهذا يوفر قدرات مراقبة محسنة واستجابة أفضل للتهديدات وزيادة الإنتاجية في عمليات الأمان.
3. الحوسبة الطرفية لإنترنت الأشياء: يعمل الجهاز كجهاز حوسبة طرفية في تطبيقات إنترنت الأشياء، حيث يقوم بمهام مثل معالجة البيانات على الفور لتجنب ارتفاع زمن الوصول وعرض النطاق الترددي يعد هذا الأمر مهمًا في المدن الذكية وإنترنت الأشياء الصناعي نظرًا لأن الأجهزة قادرة على الاستجابة لبيئتها في الوقت الفعلي.

تصور التطبيقات المذكورة أعلاه كيف يعمل Jetson Nano على تعزيز ودعم وتشجيع الإبداع وتحسين الروبوتات والذكاء الاصطناعي عبر الصناعات المختلفة.

كيفية إعداد مجموعة أدوات المطور NVIDIA Jetson Nano؟

المكونات الأساسية المطلوبة

تتضمن مجموعة أدوات تطوير NVIDIA Jetson Nano مكونات مختلفة ضرورية لتكوين الجهاز بشكل صحيح. ومن بين أهمها:

1. مجموعة مطوري NVIDIA Jetson Nano: يتكون المكون الأساسي من وحدة Jetson nano ولوحة الناقل. الوحدة عبارة عن كمبيوتر أحادي اللوحة مصمم للذكاء الاصطناعي في هذا العصر.
2. مصدر الطاقة: مصدر طاقة بقوة 5 فولت/4 أمبير كافٍ لتشغيل Jetson Nano، حيث تم تصميمه ليكون قويًا. اعتمادًا على احتياجات الطاقة المحددة، يمكن دمج منفذ USB صغير أو مقبس أسطواني.
3. بطاقة MicroSD: تعد بطاقة Micro SD بسعة 16 جيجابايت على الأقل ضرورة مطلقة نظرًا لأنه سيتم تثبيت نظام التشغيل وبرامج التطبيق عليها. من الأفضل أن تختار بطاقة عالية السرعة للعمل بشكل سليم.
4. شاشة HDMI أو DP: من الضروري وجود شاشة متصلة عبر منفذ HDMI أو DisplayPort نظرًا لأنها ستكون مطلوبة لواجهة Jetson Nano من أجل إعدادها وتشغيلها.
5. لوحة المفاتيح والفأرة: سيتم استخدام أجهزة لوحة المفاتيح والفأرة التي تعمل بمنفذ USB أثناء المرحلة الأولى من تكوين لوحة JP 649. إذا لزم الأمر، يمكن إعداد اتصال عن بعد بعد ذلك.
6. اتصال الإنترنت: يفضل استخدام اتصال جهاز التوجيه لتنزيل التحديثات ذات الصلة وغيرها من التبعيات المطلوبة للوحة التطوير أو البرامج الثابتة للتطوير. إذا تم استخدام نموذج أداء، يمكن أن يكون محول Wi-Fi بديلاً.

تساهم كل هذه الجوانب في نشر واختبار تطبيقات الذكاء الاصطناعي على منصة Jetson Nano.

دليل الإعداد خطوة بخطوة

1. أدخل بطاقة MicroSD في لوحة التطوير: أدخل بطاقة MicroSD الجاهزة للاستخدام في فتحة لوحة Jetson Nano Developer Board.
2. توصيل الشاشة: قم بتوصيل Jetson Nano بشاشة HDMI أو DisplayPort.
3. قم بتوصيل أجهزة الإدخال: أدخل لوحة المفاتيح والماوس USB في منافذ USB الموجودة على Jetson Nano.
4. التوصيل بالطاقة: قم بتوصيل محول 5 فولت/4 أمبير بجهاز Jetson Nano وقم بتوصيله بالمقبس الرئيسي.
5. إنشاء اتصال بالإنترنت: قم بتوصيل Jetson Nano بجهاز الكمبيوتر الخاص بك شبكة باستخدام كابل إيثرنت، أو استخدم محول Wi-Fi متوافقًا عند الضرورة لترقية وظائف الكمبيوتر أحادي اللوحة لديك.
6. قم بتشغيل الجهاز: قم بتشغيل مصدر الطاقة. سيبدأ تشغيل Jetson nano، ويجب أن تكون الشاشة الأولية التي تظهر هي شاشة الإعداد.
7. اتبع التعليمات التي تظهر على الشاشة: أكمل التكوينات الأساسية من خلال الإجابة على التعليمات التي تظهر على شاشة الفاتورة بجهاز الكمبيوتر القوي لديك.
8. تثبيت تحديثات البرامج: بعد الانتهاء من المهمة، تأكد من اتصال الكمبيوتر بالإنترنت وقم بتثبيت موارد البرامج التي سيقوم الكمبيوتر بتنزيلها.

من خلال اتباع الخطوات المذكورة أعلاه، يمكنك إعداد مجموعة أدوات المطور NVIDIA Jetson Nano الخاصة بك وتجهيزها لمشاريع الذكاء الاصطناعي والحجوزات.

التكوين الأولي والاختبار

عند الانتهاء من الإعداد، تتعلق الخطوة التالية بالتكوين الأول وفحص Jetson Nano. أولاً، تأكد من أن الجهاز نجح في التشغيل؛ خلال هذه المرحلة، يجب أن تعرض الشاشة سطح مكتب Linux. من هذه النقطة فصاعدًا، استخدم المحطة الطرفية للتحقق مما إذا كان النظام يكتشف الأجهزة المثبتة والمكونات الأخرى. أدخل uname -a لمعرفة إصدار kernel في المحطة الطرفية والتحقق من التثبيت الصحيح.

بعد ذلك، قم بإجراء فحص مباشر باستخدام بعض تطبيقات الاختبار المرفقة في مجموعة أدوات تطوير البرامج Jetson Nano. بالنسبة لهذه العينة، توجد التطبيقات في أحد الدلائل ذات الصلة، وفي الأمر الذي تم تنفيذه، اكتب ./sample_app لمعرفة كيفية تصميم التطبيق لأداءه. أيضًا، افحص أداء وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات في نظامك باستخدام أدوات يمكن تنفيذها في أسطر الأوامر، مثل top أو Nvidia-said، لمعرفة كيفية استخدام موارد الأجهزة وما إذا كان كل شيء على ما يرام. ستضمن هذه الاختبارات، إذا تم إجراؤها بشكل صحيح، اكتمال التكوين الأولي لجهاز Jetson Nano الخاص بك للاحتياجات المستقبلية، مثل الذكاء الاصطناعي والروبوتات.

ما هي مميزات مجموعة Jetson Nano Developer Kit؟

قدرات الحوسبة بالذكاء الاصطناعي

تم تصميم مجموعة أدوات تطوير NVIDIA Jetson Nano Developer Kit للاستخدام في الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي، وهي مصممة للمساعدة في التعامل مع أحمال العمل المكثفة في جسم صغير. تحتوي هذه الوحدة على وحدة معالجة رسومية Maxwell ذات 128 نواة تعالج هياكل الشبكة العصبية المعقدة في الوقت الفعلي. وبصرف النظر عن ذلك، فإن المجموعة متوافقة مع العديد من أطر عمل الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك TensorFlow وPytorch وCaffe، للمساعدة في تنفيذ نماذج التعلم الآلي الأكثر تعقيدًا. تحتوي Jetson Nano على 4 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي وهي قادرة على عرض الصور ومقاطع الفيديو عالية الدقة، مما يجعلها مناسبة لمجموعة من التطبيقات مثل الرؤية الحاسوبية والروبوتات وأجهزة إنترنت الأشياء. كما يتم تعزيز استخدامها المضمن من خلال قدرتها على توفير أداء عالٍ مع استهلاك منخفض للغاية للطاقة.

كفاءة الطاقة والأداء

تم تصميم NVIDIA Jetson Nano لتقديم أداء عالٍ بأكثر الطرق كفاءة في استخدام الطاقة. إن غلاف الطاقة للجهاز الذي يقل عن 5 إلى 10 وات يبرز الحاجة إلى موازنة الأداء وكفاءة الطاقة، مما يسمح باستخدامه في الأنظمة المضمنة والحوسبة الحافة. ​​يجعل نظام التبريد من الممكن أن يعمل Jetson Nano بمستويات مثالية بغض النظر عن الظروف المحيطة، وهو أمر بالغ الأهمية للأجهزة ذات عوامل الشكل المدمجة. علاوة على ذلك، يسمح تصميمه بوقت تشغيل قصير وطويل داخل جهاز يعمل بالبطارية، مما يجعله مفيدًا جدًا لتطبيقات الروبوتات وإنترنت الأشياء، عادةً عندما يكون استهلاك الطاقة ضئيلًا. هذا المزيج من الأداء وكفاءة الطاقة يجعله Jetson Nano قويًا وكفؤًا في استخدام الطاقة، مما يجعله مناسبًا جدًا للمطورين لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الفعالة التي تستهدف حدود الطاقة.

خيارات الاتصال والتوسع

تحتوي اللوحة الأم NVIDIA Jetson Nano على عدة منافذ وسعة لتوصيل الأجهزة الطرفية الأخرى والتوسعات. أحد المنافذ المتاحة هو منفذ Gigabit Ethernet، والذي يخدم أغراض الإنترنت السريع وبالتالي يمكنه الاتصال بأنظمة الشبكة. تحتوي اللوحة على منافذ USB 3.0 إضافية، والتي تمكن من توصيل الكاميرات ومحركات الأقراص الخارجية والملحقات الأخرى اللازمة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

يغطي باقي الواجهة GPIO وI2C وSPI وUART لتوصيل أجهزة استشعار ومشغلات مختلفة، وهي ضرورية لوحدات التحكم الخاصة بالروبوتات وإنترنت الأشياء. يوجد موصل ذو 40 سنًا لدعم تعديلات الأجهزة الإضافية بالإضافة إلى سهولة توصيل وحدات إضافية من شركات تصنيع أخرى. جنبًا إلى جنب مع هذا التوسع، فإن Jetson Nano مهيأ جيدًا لتقديم ملاءمة ممتازة لاستخدام مشروع الذكاء الاصطناعي.

كيفية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام Jetson Nano؟

مقدمة إلى NVIDIA JetPack SDK

إن مجموعة أدوات تطوير JetPack من NVIDIA هي مجموعة تطوير شاملة تزود العاملين في مجال التطوير بكل ما يلزم لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي القوية على Jetson Nano. تتميز المجموعة بمجموعة مختارة خصيصًا من مكتبات البرامج وواجهات برمجة التطبيقات وأدوات التصحيح التي تهدف إلى تعزيز تطوير المبادرات القائمة على الذكاء الاصطناعي. وهي تتكون من برنامج NVIDIA TensorRT مع محرك تحسين الاستدلال والتعلم العميق ووقت التشغيل الذي يعد جزءًا من مجموعة أدوات تطوير البرامج. يتم تثبيت X4، مع هذا البرنامج، SDK cementation، في السيارات الروبوتية لمهام الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي. عمق مجال ضحل في الصورة، وهج صارخ أو حدث حيوي، خلفية ضعيفة.

بالإضافة إلى ذلك، تعمل مجموعة أدوات التطوير على تسهيل عملية التطوير من خلال توفير المنتجات الجاهزة أو شبه الجاهزة، مثل النماذج المدربة مسبقًا وتطبيقات العينة. يتم إصدار مجموعة أدوات تطوير JetPack ضمن إصدار محدد من أجهزة Jetson، مما يعزز الموثوقية والأداء. بشكل عام، عندما تعالج مجموعة أدوات تطوير JetPack أهداف تطبيق المستخدمين وتلبيها، يتم تقليل مستوى الدقة إلى الحد الأدنى لكل من الذكاء الاصطناعي المقدم في نظام متعدد المعالجات.

استخدام المكتبات للتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر

عند إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه على Jetson Nano، فإن الاستفادة القصوى من المكتبات الفعّالة تشكل مفتاحًا لتطبيقات التعلم العميق والرؤية الحاسوبية. ومن بين المكتبات الشائعة:

1. TensorFlow: TensorFlow هي مكتبة بناء نماذج قابلة للتكيف للغاية مع دعم متكامل جيدًا لمجموعة واسعة من هياكل النماذج المنحنية والخطية، مما يجعلها قابلة للاستخدام في العديد من المهام، بما في ذلك تحليل الصور ومعالجتها، ومعالجة اللغة الطبيعية، وما إلى ذلك. علاوة على ذلك، تم دمج المكتبة وتحسينها مع وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA، بما في ذلك Jetson nano، مما يعزز تسريع نماذج الشبكة العصبية العميقة.
2. PyTorch: تشتهر PyTorch بنموذجها الديناميكي وسلامتها التي تسمح بإجراء تجارب سريعة وجلسات لبناء نماذج التعلم العميق. ونظرًا لدعمها الغني للحوسبة باستخدام وحدة معالجة الرسوميات مع CUDA، فإن تدريب النموذج وتشغيله يصبحان فعالين وسهلين، مما يجعل المطورين نظيفين وسريعين في العمل على الافتراضات في نماذج مختلفة من التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر.
3. OpenCV: بدلاً من ذلك، تعد OpenCV مكتبة مفتوحة المصدر تقوم بتنفيذ رؤية الكمبيوتر وتوفر العديد من وظائف معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي والتعلم الآلي ذات الصلة. نظرًا لأنها تعتمد على JetPack SDK، يتمكن المطورون من الاستفادة من القدرات المعجلة بالأجهزة لمعالجة الفيديو والتقاط الصور لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

عند دمجها مع JetPack SDK، تسمح هذه المكتبات للمطورين بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي القوية وعالية الأداء والتي يمكن تطويرها وتكون فعالة على منصة Jetson Nano.

نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على Jetson Nano

يتبع نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على Jetson Nano نمطًا لضمان إمكانية تنفيذ النماذج بشكل فعال على المنصة المضمنة. أولاً، من الشائع أن يقوم المطورون أولاً بتحويل النماذج المدربة من الأطر المتاحة مثل TensorFlow وPyTorch وما إلى ذلك إلى تنسيق TensorRT، والذي يعزز الآن أداء النماذج بسبب تحسينات النموذج. تتضمن الخطوة التالية تثبيت JetPack SDK على Jetson Nano، وهو كمبيوتر أحادي اللوحة متطور مزود بأدوات ومكتبات أساسية للنشر. بعد إعداد البيئة، يتم تضمين النماذج المحسّنة في كود التطبيق، مما يتيح للمطورين استخدام تسريع وحدة معالجة الرسومات للاستدلال.

ومع ذلك، من الضروري التأكد من اختبار النماذج على مستوى ما للتحقق من أنها تعمل ضمن النطاقات المتوقعة. يمكن استخدام مجموعة أدوات تطوير البرامج DeepStream من NVIDIA لتطوير ونشر تطبيقات البث المباشر المفيدة بشكل خاص في تطبيقات الرؤية الحاسوبية. بمجرد الرضا عن النماذج، يمكن استخدامها في أنظمة وتطبيقات أكبر بكثير، مما يسهل تركيب نشر مثل هذه النماذج في الروبوتات والكاميرات الذكية والحوسبة الحافة وما إلى ذلك. من ناحية أخرى، قد يكون تحديث هذه النماذج ومراقبتها أمرًا مهمًا لدقتها وأدائها مع تغير البيئة.

ما هي الاختلافات بين منتجات جيتسون المختلفة؟

مقارنة بين Jetson Nano وJetson Xavier NX

تمثل Jetson Nano وJetson Xavier NX منصتين قويتين للحوسبة المضمنة للذكاء الاصطناعي من NVIDIA. ومع ذلك، يعالج الجهازان تطبيقات ومتطلبات أداء مختلفة. يتميز Jetson Nano بشكل مثير للإعجاب بـ 128 نواة CUDA واستهلاك أقصى للطاقة يبلغ 10 وات وهو مخصص للأجهزة منخفضة التكلفة مثل الروبوتات وأجهزة إنترنت الأشياء، والتي تناسب التدريب والنماذج الأولية بشكل مناسب. إنه يحتوي على dus أحادي الخيط وسريع بما يكفي لاستنتاجات الذكاء الاصطناعي الأساسية.

من ناحية أخرى، فإن تصميم Jetson Xavier NX متقدم للغاية عن غيره حيث يحتوي على 384 نواة CUDA و48 نواة tensor، مما يمكنه من أداء ما يصل إلى 21 TOPS (عمليات تيرا في الثانية). مع الأخذ في الاعتبار تكوينات الطاقة المختلفة التي تتراوح من 10 إلى 15 وات، فإنه مناسب لتصميم أنواع أكثر تقدمًا من Real Time A. لدي تطبيقات مثل الآلات المستقلة وأنظمة الرؤية الحاسوبية الأكثر تعقيدًا وما إلى ذلك. علاوة على ذلك، فإن ملاءمة مثل هذه المعالجة عالية الطلب بسبب دعم الكاميرات المتعددة وعرض النطاق الترددي الأعلى للذاكرة في Xavier NX توفر أداءً أفضل بكثير للإعدادات التي تستهدف مطوري المنتجات المتقدمة.

يجب الاعتراف بالمواجهة بين Jetson Nano و Jetson Xavier NX فيما يتعلق بالمتطلبات التشغيلية للتطبيق المقصود من حيث قوة المعالجة واستهلاك الطاقة ومستوى تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي التي سيتم استخدامها.

مميزات Jetson AGX Orin و Jetson AGX Xavier

يعد كل من Jetson AGX Orin وJetson AGX Xavier من حلول الحوسبة بالذكاء الاصطناعي الفائقة المصممة للعديد من أنواع التطبيقات المضمنة العالية، ولكن في هذه الحالة، يتمتع كلا الكمبيوترين بميزات مختلفة وسيناسب إلى حد كبير سيناريوهات مختلفة.

تم تصميم Jetson AGX Orin على بنية Orin من NVIDIA ويصل أداء الذكاء الاصطناعي إلى 254 TOPS، بالإضافة إلى تضمين وحدة معالجة رسومية فائقة التعقيد من 2048 نواة CUDA و64 نواة Tensor، مما يجعله أكثر فعالية لمهام الذكاء الاصطناعي الحديثة. يتضمن استهلاك الطاقة لهذا توزيعًا طبيعيًا من 10 إلى 60 وات، وبالتالي ضمان تنوع كبير للالتزام بمتطلبات التطبيقات المختلفة. هذا الجهاز قادر على تمكين تنفيذ المهام المتقدمة في مجالات الروبوتات والآلات المستقلة وفي مجالات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكبيرة جدًا ويمكن نشره بفعالية على الحافة وفي السحابة. يجعله مكملاً لمعدل معالجة الرؤية الحاسوبية المتقدمة وعرض النطاق الترددي المحسن للذاكرة للفيديو وواجهات الجيل التالي قابلاً للاستخدام مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا.

أما فيما يتعلق بالميزة الرئيسية الأخرى، فإن Jetson AGX Xavier عبارة عن منصة قوية أيضًا، حيث توفر أداءً يصل إلى 32 TOPS مع 512 نواة CUDA و64 نواة Tensor إضافية. تعمل دائرة التحكم في الطاقة الرقمية داخل مغلف طاقة يتراوح من 10 إلى 30 وات بشكل فعال. سيكون Xavier أكثر قابلية للتطبيق عند التعامل مع الروبوتات والتعلم الآلي لأنه قادر على إجراء استدلال التعلم العميق والرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي. لديه مجموعة واسعة من I/O بحيث يمكنه التواصل بشكل جيد مع أجهزة استشعار وكاميرات مختلفة مما يجعله قابلاً للاستخدام في أنظمة الحوسبة المختلفة.

وفي الختام، يركز كل من Jetson AGX Orin وJetson AGX Xavier على أحمال عمل الذكاء الاصطناعي عالية المتطلبات، حيث يحقق الأخير أداءً أفضل ويسمح بمزيد من المرونة بينما يعد الأول حصان عمل مثبت في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعددة التي تهدف إلى المعالجة المثلى.

اختيار منتج Jetson المناسب لاحتياجاتك

عند اختيار منتج Jetson المناسب لحالة استخدام معينة، هناك العديد من العوامل المهمة التي يجب مراعاتها لتحسين احتياجات التطبيق المحددة لديك. أولاً، عليك أن تفهم المتطلبات الحسابية لمشروعك. لنفترض أن هدف المشروع هو تطبيقات عالية الأداء مثل معالجة الرؤية الحاسوبية أو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. في هذه الحالة، يكون Jetson AGX Orin أكثر ملاءمة لأنه يحتوي على كمية أكبر من نوى CUDA وTensor. من ناحية أخرى، في حالة انحياز التطبيقات نحو الكفاءة عند مستوى أداء معين، يؤدي Jetson AGX Xavier الوظيفة المزدوجة لتشغيل التعلم الآلي والاستدلالات الأخرى في الوقت الفعلي ولكن ضمن كفاءة طاقة أفضل.

علاوة على ذلك، فإن موقع استراتيجية التوظيف المستقبلية مهم للغاية. في الحالات التي تحتاج فيها إلى معالجة الكثير من المعلومات في وقت تقديم الطلب وترغب في استخدام قدرات الحافة حيث تكون التكلفة والتنوع مهمين للغاية، فإن Orin، نظرًا لقدرته على أداء أحمال عمل مختلفة، يمنحه ميزة. ومع ذلك، إذا كانت تطبيقاتك تتمحور حول دمج أجهزة الاستشعار في الروبوتات أو إنترنت الأشياء USAGIZE، فإن Xavier يقدم أداءً عاليًا وإمكانية اتصال رائعة.

أخيرًا وليس آخرًا، ضع في اعتبارك الأنظمة المتجانسة وآفاقها. في هذا الصدد، يعتبر Orin أفضل من النماذج الأخرى لأن بنيته قابلة للتعديل مع نموه دون إعادة اختراعها مع تطور أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. وفي الختام، والأهم من ذلك، يجب أن يأخذ اختيارك في الاعتبار احتياجات الأداء وسيناريوهات النشر وقابلية التوسع لاتخاذ القرارات الأكثر استنارة في مشروعك.

ما هو الدعم والموارد المتاحة لمستخدمي Jetson Nano؟

الوثائق والبرامج التعليمية من NVIDIA Developer

تقدم NVIDIA موارد متنوعة متعلقة بـ Jetson Nano من خلال موقع المطور الرسمي لشركة NVIDIA.

1. دليل مستخدم مجموعة مطوري NVIDIA Jetson Nano: يتضمن دليل المستخدم هذا معلومات حول كيفية تثبيت وتكوين وتشغيل التطبيقات التي تستهدف Jetson Nano. ويحتوي على مواصفات الأجهزة الضرورية، وكيفية توصيل الأجهزة، وكيف قد تحدث مثل هذه المشكلات.
2. يقدم معهد NVIDIA Deep Learning Training معلومات للأشخاص الذين يرغبون في المشاركة في تطوير أجهزة الكمبيوتر القائمة على الذكاء الاصطناعي. يقدم المعهد دورات مجانية ومدفوعة عبر الإنترنت تلبي احتياجات مستخدمي إصدارات منصة Jetson القابلة للتطبيق في مجالات مثل الروبوتات والذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه الدورات محاضرات نظرية حول المفاهيم أو المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والأنشطة العملية القائمة على Jetson Nano.
3. تم تصميم منتديات مجتمع NVIDIA Jetson لتمكين المستخدمين من مناقشة Jetson Nano ومجالس التطوير الأخرى. يتيح هذا للمستخدم التفاعل مع مطورين ومحترفين آخرين يستخدمون منتجات Jetson. يمكن للمستخدمين نشر الاستفسارات ومشاركة أعمالهم والحصول على المساعدة فيما يتعلق بمخاوفهم من الأعضاء الأكثر خبرة في المجتمع، وهذا يزيد من الإنتاجية.

تعمل هذه الموارد على تحسين رضا المستخدم، مما يسمح بالاستفادة الكاملة من Jetson Nano لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

دعم المجتمع والمنتديات

تتوفر العديد من المجتمعات القائمة على الويب لمستخدمي Jetson Nano الذين يبحثون عن الدعم المجتمعي…

1. منتديات مطوري NVIDIA: تعمل المنتديات المذكورة من NVIDIA كمحطة واحدة لكل مستخدم لمناقشة كل موضوع Jetson Nano من استكشاف الأخطاء وإصلاحها إلى تنفيذ البرامج. ونظرًا لفائدة المنتدى، فإن الأعضاء بما في ذلك مهندسي NVIDIA والمطورين الآخرين يعالجون المشكلات ويشاركون خبراتهم مع أعضاء المنتدى.
2. Stack Overflow: هو أحد المنتديات الأكثر شيوعًا المتعلقة بالبرمجة، ويحتوي على قدر كبير من الأسئلة والأجوبة حول Jetson Nano واستخداماته. يأتي المستخدمون بحثًا عن المساعدة في القضايا المتعلقة بمشاريعهم الخاصة أو المشكلات الجديدة والاستفادة من معرفة المطورين الأكثر حكمة الذين واجهوا نفس المشكلات من قبل.
3. Reddit (r/jetson Nano): يشعر مجتمع Reddit الخاص بجهاز Jetson Nano بمزيد من الاسترخاء ويتحدث الأعضاء عن أشياء مثل استخدام الجهاز في تطبيقات الروبوتات والرؤية الحاسوبية. ينشر الأعضاء المشاريع والتفاصيل والدروس التعليمية المتعلقة بجهاز Jetson Nano، مما يوفر منصة جيدة لطلب التوجيه والإلهام من الزملاء المهتمين بالجهاز.

ونتيجة لهذه العوامل، فإن هذه المنتديات لا تقدم المساعدة العملية فحسب، بل تساعد أيضًا في بناء مجتمع مستخدمي Jetson Nano الذي يمكنهم الاستفادة منه عند العمل على أي من مشاريعهم.

الوصول إلى البرامج والمكتبات

لتنفيذ مشاريع تعتمد على الذكاء الاصطناعي باستخدام Jetson Nano، يجب الحصول على البرامج والمكتبات المناسبة. بالنسبة للمستخدمين الذين يرغبون في تحسين أنشطة التطوير الخاصة بهم، تتضمن الموارد الثلاثة التالية:

1. منطقة مطوري NVIDIA: توفر منطقة مطوري NVIDIA السبب وراء حصول Jetson Nano على مجموعة كاملة من البرامج والأدوات والمكتبات والوثائق لمستخدمي الجهاز. هذا هو المكان الذي ينفقون فيه، مثل JetPack SDK والمكتبات المستخدمة لاستدلال التعلم العميق مثل TensorRT وCUDA للحسابات بالتوازي بين المكتبات الأخرى مثل OpenCV المستخدمة في برمجة الرؤية الحاسوبية.
2. GitHub: يمكن العثور على العديد من المشاريع والمكتبات التي تركز على Jetson Nano في العديد من مستودعات GitHub. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين الوصول إلى نماذج جاهزة لشبكة عصبية عميقة متكاملة تم إنشاؤها بواسطة أعضاء آخرين من المجتمع، بالإضافة إلى المكتبات المخصصة لتحسين مثل هذه النماذج لاستخدامها في حزم البرامج وزيادة سرعة التطوير بشكل كبير.
3. PyPi (Python Package Index): يحتوي PyPa على العديد من مكتبات Python التي تدعم تطوير Jetson nano وبالتالي، التثبيت السريع للحزم التي تستهدف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن تثبيت مكتبات Python بما في ذلك NumPy وSciPy وMatplotlib في مشروع Jetson دون الكثير من الضجة وبالتالي توسيع ما يمكن القيام به باستخدام المنصة وإجراء تحليلات أكثر تعقيدًا.

تساعد هذه الموارد في الحصول على البرامج والمكتبات ذات الصلة التي تساعد تطبيقات Jetson Nano بنجاح في تحقيق أقصى استفادة من المنصة لمستخدميها.

مصادر مرجعية

NVIDIA

نفيديا جيتسون

الذكاء الاصطناعي

الأسئلة الشائعة (FAQs)

س: قم بتسليط الضوء على المواصفات الرئيسية لمجموعة NVIDIA Jetson Nano Developer Kit.

ج: مجموعة مطوري NVIDIA Jetson Nano هي عبارة عن كمبيوتر ذكاء اصطناعي عالي الأداء مزود بوحدة معالجة مركزية رباعية النواة من نوع ARM ووحدة معالجة رسوميات 128 نواة Maxwell وذاكرة وصول عشوائي بسعة 4 جيجابايت ومنافذ متعددة، بما في ذلك USB وHDMI وEthernet وما إلى ذلك. ويهدف إلى تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي المتطورة على النحو الأمثل ويدعمه مجموعة برامج الذكاء الاصطناعي من NVIDIA.

س: ما هو مستوى استهلاك الطاقة لمجموعة Jetson Nano Developer Kit؟

ج: مجموعة Jetson Nano Developer Kit هي جهاز موفر للطاقة للغاية، حيث يبلغ استهلاكه للطاقة 5 وات فقط. وهو مثالي للاستخدام في الأنظمة المضمنة وغيرها من التصميمات حيث يكون توفير الطاقة عاملاً حاسماً.

س: هل يمكن تنفيذ تطبيقات الوسائط المتعددة باستخدام مجموعة Jetson Nano Developer؟

ج: تتمتع مجموعة Jetson Nano Developer Kit بقدرة أكبر على العمل مع رؤية الكمبيوتر بالذكاء الاصطناعي وغيرها من التطبيقات المماثلة. تم تجهيز الطراز الحالي بإمكانيات الترميز/فك التشفير للفيديو عالي الدقة ويمتلك وحدة معالجة رسومية قوية، مما يتيح له تنفيذ العديد من عمليات الوسائط المتعددة بشكل فعال.

س: ما هي مهام البرمجة التي سيتم إجراؤها باستخدام مجموعة أدوات Jetson Nano Developer Kit؟

ج: تم تحسين مجموعة Jetson Nano Developer Kit لتنفيذ النمذجة الحالية، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر مهام التعرف على الصور ومعالجة الفيديو مثل تتبع الكائنات وأنظمة العمل البشري ومعالجة الصوت. وهي توفر مستوى أداء مناسبًا للعديد من حالات الاستخدام التي تركز على الذكاء الاصطناعي.

س: ما هي العناصر المتوفرة في حزمة Jetson Nano Developer Kit؟

ج: تتألف مجموعة Jetson Nano Developer Kit من وحدة Jetson Nano ولوحة الناقل وبعض الموصلات والواجهات. كما أنها توفر نظام تشغيل كامل مع برامج تشغيل ومكتبات برامج مدمجة مع NVIDIA JetPack للتطوير في تطبيقات الوسائط المتعددة والذكاء الاصطناعي.

س: هل تعتبر مجموعة Jetson Nano Developer Kit أيضًا جزءًا من عائلة Jetson من منتجات NVIDIA؟

ج: نعم، تعد مجموعة Jetson Nano Developer Kit جزءًا من عائلة منتجات Jetson التجارية. وهذا يعني أنها يمكن أن تعمل مع وحدات Jetson الأخرى والاستفادة من النظام البيئي الكبير للبرامج ومجموعات التطوير التي تغطي منصة NVIDIA Jetson بالكامل.

س: ما هي بعض تطبيقات مجموعة Jetson Nano Developer Kit؟

ج: تشمل تطبيقات مجموعة Jetson Nano Developer Kit، على سبيل المثال لا الحصر، الروبوتات والمدن الذكية والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والأتمتة الصناعية. إنها منصة مختلفة وجذابة يمكن استخدامها للبحث عن حلول الذكاء الاصطناعي وتنفيذها عمليًا.

س: ماذا يجب أن أفعل لبدء استخدام Jetson Nano Developer Kit؟

ج: إن العمل باستخدام مجموعة أدوات تطوير Jetson Nano بسيط للغاية ويستغرق وقتًا قصيرًا. يمكنك تثبيت مجموعة أدوات تطوير NVIDIA JetPack، التي تقدم مجموعة أدوات تطوير قوية مكتملة بالوسائط المتعددة للذكاء الاصطناعي، من بين قدرات أخرى. تتضمن المجموعة مواد داعمة وفيرة ومجتمعًا للمساعدة في بدء المشروع.

س: ما هي أجهزة استشعار الحركة التي يمكن توصيلها بمجموعة Jetson Nano Developer Kit؟

ج: مجموعة Jetson Nano Developer Kit متوافقة مع أجهزة استشعار مختلفة، مثل الكاميرات والميكروفونات. تتيح هذه الميزة حلول الذكاء الاصطناعي المعقدة التي تعتمد على المدخلات من أجهزة استشعار مختلفة في الوقت الفعلي.

س: هل يمكن استخدام مجموعة Jetson Nano Developer Kit لتطوير وتشغيل برامج الذكاء الاصطناعي؟

ج: مجموعة Jetson Nano Developer Kit هي أفضل أداة لتطوير ونشر برامج الذكاء الاصطناعي. فهي قادرة على توفير موارد الأجهزة لأداء نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، كما أنها مدعومة بنظام NVIDIA البيئي للبرامج، مما يجعل من السهل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتنفيذها على أجهزة كمبيوتر قوية.