Cómo aprovechar al máximo el kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano para IA y robótica

El kit para desarrolladores Jetson Nano de NVIDIA no solo es destacable en términos de diseño industrial, sino que también es crucial en inteligencia artificial avanzada y robótica. El kit ofrece a los desarrolladores y entusiastas de la robótica una plataforma robusta para construir sistemas inteligentes. Es una computadora pequeña pero eficiente diseñada para desarrollar proyectos que dependen de la tecnología de IA, que tiene una GPU de 128 núcleos y una CPU rápida, lo que permite un procesamiento ultrarrápido. Este artículo investiga de qué es capaz Jetson Nano al analizar su arquitectura, el software disponible y sus usos en visión artificial, robótica, computación de borde y otras áreas. No importa dónde se encuentre en la jerarquía del desarrollo de IA, desde un desarrollador veterano hasta un principiante muy inexperto y entusiasta, debe apreciar el potencial de Jetson Nano para utilizarlo de manera creativa.

¿Qué es NVIDIA Jetson Nano?

Descripción general del Jetson Nano

El NVIDIA Jetson Nano es un dispositivo informático integrado de alto rendimiento diseñado específicamente para IA y robótica. Contiene una GPU Maxwell de 128 núcleos y una CPU ARM Cortex-A57 de cuatro núcleos, que ofrece hasta 472 GFLOPS de potencia de procesamiento y, por lo tanto, es capaz de realizar cálculos complejos y procesamiento paralelo rápidamente. El bajo consumo de energía está integrado en el diseño y solo consume 5 vatios, lo que hace posible su uso en sistemas integrados y computadoras de borde. Además, el Jetson Nano contiene 4G LPDDR4 RAM y tiene puertos USB, HDMI y GPIO para conectar varios sensores y dispositivos. Una pila de software basada en el sistema operativo Linux llamada Jetpack SDK brinda a los desarrolladores acceso a bibliotecas y herramientas relevantes para el aprendizaje profundo, la visión artificial y el desarrollo robótico.

Características principales de NVIDIA Jetson Nano

Hay varias razones importantes por las que NVIDIA Jetson Nano se prefiere a otras soluciones en aplicaciones de IA:

1. Procesamiento de alto rendimiento: el Jetson Nano incluye una GPU Maxwell de 128 núcleos junto con una CPU ARM Cortex-A57 de cuatro núcleos y ofrece una potencia de procesamiento total de 472 GFLOPS que permite ejecutar cómodamente los motores de IA más complejos.
2. Eficiencia energética: La potencia operativa nominal de 5 vatios convierte al Jetson Nano en un dispositivo informático de bajo consumo, lo que resulta especialmente útil para dispositivos robóticos y de IoT donde el consumo de energía debe ser eficiente.
3. Conectividad versátil: Tiene una amplia gama de conectores que incluye USB 3.0, HDMI así como pines GPIO lo que facilita la interconexión con una variedad de aparatos que incluyen sensores y cámaras entre otros por lo que aumenta el nivel de complejidad de los proyectos.
4. Soporte de software completo: Jetson Nano incluye el SDK JetPack, por lo que los desarrolladores ya cuentan con las bibliotecas y API más útiles para aprendizaje profundo, visión artificial y robótica, junto con el soporte de NVIDIA. Esto reduce significativamente el tiempo que lleva desarrollar proyectos de IA y ponerlos en funcionamiento en la práctica.
5. Factor de forma compacto: sus dimensiones físicas compactas permiten su adaptación a diseños y sistemas integrados donde hay limitaciones de espacio, lo que facilita su uso en una variedad de escenarios sin comprometer la eficacia.

Estas características, todas ellas importantes, pueden dar a los desarrolladores e investigadores la idea de superar los límites creativos al integrar la IA en aplicaciones y servicios.

Aplicaciones del Jetson Nano en IA y Robótica

La versatilidad de NVIDIA Jetson Nano se encuentra en diversas áreas, incluidas la inteligencia artificial y la robótica. Algunas de las aplicaciones se describen a continuación:

1. Percepción robótica: Jetson Nano se utiliza en robots autónomos para funciones de percepción como detección de objetos, procesamiento de imágenes y creación de mapas. Esto se debe a que los datos capturados a través de las cámaras y otros sensores se procesan en el dispositivo en tiempo real para su uso en la navegación y la evitación de obstáculos.
2. Vigilancia inteligente: Jetson Nano también ayuda en las aplicaciones de seguridad tradicionales a través del análisis de contenido de video, al permitir la detección de rostros, actividades y amenazas. Esto proporciona capacidades de vigilancia mejoradas, mejor respuesta ante amenazas y mayor productividad en las operaciones de seguridad.
3. Computación de borde de IoT: el dispositivo funciona como un dispositivo de computación de borde en aplicaciones de IoT, realizando tareas como procesamiento de datos en el lugar para evitar altos costos. Latencia y ancho de banda Uso. Esto es importante en las ciudades inteligentes y la IoT industrial, ya que los dispositivos pueden responder a su entorno en tiempo real.

Las aplicaciones anteriores muestran cómo Jetson Nano mejora, respalda y promueve la creatividad y la mejora de la robótica y la IA en diferentes industrias.

¿Cómo configurar el kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano?

Componentes esenciales necesarios

El kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano incluye varios componentes que son imprescindibles para configurar correctamente el dispositivo. Entre los más importantes se encuentran:

1. Kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano: el componente principal consta del módulo Jetson nano y la placa base. El módulo es una computadora de placa única diseñada para la IA de esta era.
2. Fuente de alimentación: una fuente de alimentación de 5 V/4 A es suficiente para alimentar el Jetson Nano, ya que está diseñado para ser potente. Según las necesidades de alimentación particulares, se puede incorporar un conector micro USB o de barril.
3. Tarjeta Micro SD: Es imprescindible contar con una tarjeta Micro SD de al menos 16 GB, ya que en ella se instalarán el sistema operativo y el software de la aplicación. Lo mejor es que elijas una que sea de alta velocidad para un funcionamiento adecuado.
4. Monitor HDMI o DP: Es necesario una pantalla conectada a través de HDMI o Display Port ya que será necesaria para la interfaz del Jetson Nano para su configuración y funcionamiento.
5. Teclado y ratón: Durante la primera fase de configuración de la placa JP 649 se utilizarán dispositivos de teclado y ratón USB. Si es necesario, se puede configurar una conexión remota posteriormente.
6. Conexión a Internet: es preferible utilizar una conexión a través de un enrutador para descargar actualizaciones relevantes y otras dependencias necesarias para la placa de desarrollo o el firmware de desarrollo. Si se utiliza un modelo de alto rendimiento, una llave Wi-Fi puede ser una alternativa.

Todos estos aspectos contribuyen a implementar y probar las aplicaciones de IA en la plataforma Jetson Nano.

Guía de configuración paso a paso

1. Inserte la tarjeta MicroSD en la placa de desarrollo: Inserte la tarjeta MicroSD lista para usar asociada en la ranura de la placa de desarrollo Jetson Nano.
2. Conectar la pantalla: Conecte el Jetson Nano con un monitor HDMI o DisplayPort.
3. Conectar dispositivos de entrada: inserte el teclado y el mouse USB en los puertos USB ubicados en el Jetson Nano.
4. Conectar a la corriente: Conecte el adaptador de 5 V/4 A al Jetson Nano y enchúfelo a la toma principal.
5. Establecer conexión a Internet: Conecte el Jetson Nano a su del sistema, utilizando un cable Ethernet, o utilice un adaptador Wi-Fi compatible cuando sea necesario para actualizar las funcionalidades de su computadora de placa única.
6. Encienda el dispositivo: encienda la fuente de alimentación. El Jetson nano se encenderá y la pantalla inicial que aparecerá debería ser la pantalla de configuración.
7. Siga las instrucciones en pantalla: Complete las configuraciones principales respondiendo las instrucciones que aparecen en el monitor de su computadora robusta.
8. Instalar actualizaciones de software: después de completar la tarea, asegúrese de que la computadora esté en línea e instale los recursos de software que la computadora descargará.

Si sigue los pasos anteriores, podrá configurar su kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano y prepararlo para proyectos de IA y reservas.

Configuración inicial y pruebas

Una vez finalizada la instalación, el siguiente paso es la primera configuración y el examen del Jetson Nano. En primer lugar, compruebe que el dispositivo ha conseguido arrancar; durante esta etapa, la pantalla debería mostrar un escritorio Linux. A partir de ese momento, utilice la terminal para comprobar si el sistema detecta el hardware instalado y otros componentes. Introduzca uname -a para ver la versión del kernel en la terminal y comprobar su correcta instalación.

Después de eso, realice una comprobación sencilla utilizando algunas aplicaciones de prueba incluidas en el SDK de Jetson Nano. Para este ejemplo, las aplicaciones están presentes en uno de los directorios relevantes y, en el comando ejecutado, escriba ./sample_app para ver cómo se ha diseñado la aplicación para que funcione. Además, examine el rendimiento de la CPU y la GPU de su sistema utilizando herramientas que se puedan ejecutar en las líneas de comandos, como top o Nvidia-said, para ver cómo se están utilizando los recursos de hardware y si todo está en orden. Estas pruebas, si se realizan correctamente, garantizarán que la configuración preliminar de su Jetson Nano para necesidades futuras, como en IA y robots, esté terminada.

¿Cuáles son las características del kit desarrollador Jetson Nano?

Capacidades informáticas de la IA

El kit experimental NVIDIA Jetson Nano Developer Kit está diseñado para computación de IA y está diseñado para ayudar en cargas de trabajo intensivas en un cuerpo pequeño. Este módulo contiene una GPU Maxwell de 128 núcleos que procesa estructuras de redes neuronales complejas en tiempo real. Además de eso, el kit es compatible con muchos marcos de IA, incluidos TensorFlow, Pytorch y Caffe, para ayudar en la implementación de modelos de aprendizaje automático más complejos. Jetson Nano posee 4 GB de RAM y es capaz de generar imágenes y videos de alta definición, lo que lo hace adecuado para una variedad de aplicaciones como visión artificial, robótica y dispositivos IoT. Su uso integrado se mejora aún más por su capacidad de proporcionar un alto rendimiento con un consumo de energía muy bajo.

Eficiencia energética y rendimiento

El NVIDIA Jetson Nano ha sido diseñado para ofrecer un alto rendimiento de la forma más eficiente posible en términos de consumo de energía. El consumo de energía del dispositivo es inferior a 5 o 10 vatios, lo que hace necesario equilibrar el rendimiento y la eficiencia energética, lo que permite su uso en sistemas integrados y computación de borde. El sistema de refrigeración permite que el Jetson Nano funcione a niveles óptimos independientemente de las condiciones ambientales, lo que es fundamental para dispositivos con formatos compactos. Además, su diseño permite un tiempo de funcionamiento corto y largo dentro de un dispositivo alimentado por una batería, lo que lo hace muy útil para aplicaciones de robótica e IoT, generalmente cuando el consumo de energía debe ser mínimo. Esta combinación de rendimiento y eficiencia energética lo convierte en un jetson nano potente y energéticamente eficiente, lo que lo hace muy adecuado para que los desarrolladores creen sistemas de IA eficientes que se enfoquen en los límites de energía.

Opciones de conectividad y expansión

La NVIDIA Jetson Nano cuenta con varios puertos y capacidad para la conexión de otros periféricos y expansiones. Uno de los puertos disponibles es el puerto Gigabit Ethernet, que sirve para internet rápido y por lo tanto puede conectarse con sistemas de red. La placa cuenta con puertos USB 3.0 adicionales, que permiten la conexión de cámaras, discos externos y otros accesorios necesarios para el desarrollo de aplicaciones de IA.

El resto de la interfaz cubre GPIO, I2C, SPI y UART para conectar varios sensores y actuadores, que son necesarios para los controladores de robots y la Internet de las cosas. Hay un conector de 40 pines para admitir modificaciones de hardware adicionales, así como para conectar fácilmente módulos adicionales de otros fabricantes. Junto con esta disposición de expansión, Jetson Nano está bien preparado para ofrecer una excelente idoneidad para el uso en proyectos de IA.

¿Cómo desarrollar aplicaciones de IA utilizando Jetson Nano?

Introducción al SDK de NVIDIA JetPack

JetPack SDK de NVIDIA es un kit de desarrollo integral que proporciona a los trabajadores de desarrollo todo lo necesario para construir potentes aplicaciones de IA en Jetson Nano. El kit incluye una gama especialmente seleccionada de bibliotecas de software, API y herramientas de depuración destinadas a promover el desarrollo de iniciativas basadas en IA. Consiste en el software NVIDIA TensorRT con el motor de tiempo de ejecución y optimización de inferencia de aprendizaje profundo que forma parte del SDK. X4, con este software, la consolidación del SDK, se instala en automóviles robóticos para tareas de visión artificial en tiempo real. Poca profundidad de campo en una foto, deslumbramiento deslumbrante o suceso vívido, fondo débil.

Además, el SDK facilita el proceso de desarrollo al proporcionar productos terminados o casi terminados, como modelos entrenados previamente y aplicaciones de muestra. El SDK de JetPack está versionado según una versión específica del hardware Jetson, lo que mejora la confiabilidad y el rendimiento. En general, cuando el SDK de JetPack aborda y cumple los objetivos de la aplicación de sus usuarios, el nivel de precisión se reduce al mínimo para cada una de las IA introducidas en un sistema multiprocesador.

Uso de bibliotecas para aprendizaje profundo y visión artificial

A medida que crea estas aplicaciones de IA en Jetson Nano, es fundamental aprovechar al máximo las bibliotecas eficientes para las aplicaciones de aprendizaje profundo y visión artificial. Algunas de las más populares son:

1. TensorFlow: TensorFlow es una biblioteca de creación de modelos muy adaptable con soporte bien integrado para una amplia gama de estructuras de modelos curvas y lineales, lo que la hace utilizable para numerosas tareas, incluido el análisis y procesamiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, etc. Además, la biblioteca está integrada y optimizada con las GPU de NVIDIA, incluida la Jetson nano, lo que mejora la aceleración de los modelos de redes neuronales profundas.
2. PyTorch: PyTorch es popular por su modelo dinámico y su cordura, que permite realizar experimentos rápidos y sesiones de creación de modelos de aprendizaje profundo. Gracias a su amplio soporte de computación GPU con CUDA, el entrenamiento y la ejecución del modelo se vuelven efectivos y fáciles, lo que permite a los desarrolladores trabajar de manera rápida y sencilla con suposiciones en varios modelos de aprendizaje automático y visión artificial.
3. OpenCV: Alternativamente, OpenCV es una biblioteca de código abierto que realiza visión artificial y ofrece muchas funciones de procesamiento de imágenes, visión artificial en tiempo real y aprendizaje automático que son relevantes. Dado que se basa en el SDK JetPack, los desarrolladores pueden aprovechar las capacidades aceleradas por hardware para el procesamiento de video y la captura de imágenes para sus aplicaciones de IA.

Cuando se combinan con el JetPack SDK, estas bibliotecas permiten a los desarrolladores crear aplicaciones de IA potentes y de alto rendimiento que son escalables y eficientes en una plataforma Jetson Nano.

Implementación de modelos de IA en Jetson Nano

La implementación de modelos de IA en Jetson Nano sigue un patrón para garantizar que los modelos se puedan ejecutar de manera efectiva en la plataforma integrada. En primer lugar, es común que los desarrolladores conviertan los modelos entrenados de los marcos disponibles, como TensorFlow, PyTorch, etc., al formato TensorRT, que ahora mejora el rendimiento de los modelos debido a las optimizaciones de los modelos. El siguiente paso comprende la instalación del SDK de JetPack en Jetson Nano, una computadora de placa única de primera categoría equipada con herramientas y bibliotecas que son clave para la implementación. Una vez que se prepara el entorno, los modelos optimizados se integran en el código de la aplicación, lo que permite a los desarrolladores usar la aceleración de GPU para la inferencia.

Sin embargo, es esencial asegurarse de que los modelos hayan sido probados en algún nivel para verificar que funcionan dentro de los rangos esperados. El SDK DeepStream de NVIDIA se puede utilizar para desarrollar e implementar aplicaciones de transmisión en tiempo real que son especialmente útiles en aplicaciones de visión artificial. Una vez que se está satisfecho con los modelos, se pueden utilizar en sistemas y aplicaciones mucho más grandes, lo que facilita la implementación de ajustes de dichos modelos en robótica, cámaras inteligentes, informática de borde, etc. Por otro lado, la actualización y el monitoreo de estos modelos pueden ser importantes para su precisión y rendimiento a medida que cambia el entorno.

¿Cuáles son las diferencias entre los distintos productos Jetson?

Comparación de Jetson Nano y Jetson Xavier NX

Jetson Nano y Jetson Xavier NX representan dos plataformas de computación de IA integradas y robustas de NVIDIA. Sin embargo, los dos dispositivos abordan diferentes aplicaciones y requisitos de rendimiento. El Jetson Nano cuenta con 128 núcleos CUDA y un consumo máximo de energía de 10 W y está diseñado para dispositivos de gama baja, como robots y dispositivos IoT, lo que lo hace ideal para el entrenamiento y la creación de prototipos. Alberga un solo subproceso de datos y es lo suficientemente rápido para inferencias de IA básicas.

Por otro lado, el diseño del Jetson Xavier NX es mucho más avanzado que sus otros, ya que tiene 384 núcleos CUDA y también tiene 48 núcleos tensor, lo que le permite realizar hasta 21 TOPS (Tera Operations per Second). Teniendo en cuenta sus diferentes configuraciones de potencia que van desde los 10 a los 15 vatios, lo hace adecuado para diseñar tipos de Real Time A más avanzados. Tengo aplicaciones como máquinas autónomas, sistemas de visión artificial más complejos, etc. Además, la idoneidad para un procesamiento tan exigente debido al soporte para múltiples cámaras y al mayor ancho de banda de memoria de Xavier NX brinda un rendimiento mucho mejor para configuraciones que están dirigidas a desarrolladores de productos avanzados.

Se debe reconocer una confrontación entre Jetson Nano y Jetson Xavier NX en relación con los requisitos operativos de la aplicación prevista en términos de potencia de procesamiento y consumo de energía y el nivel de complejidad de los modelos de IA que se utilizarán.

Características de Jetson AGX Orin y Jetson AGX Xavier

Tanto Jetson AGX Orin como Jetson AGX Xavier son soluciones informáticas de inteligencia artificial superlativas diseñadas para varios tipos de aplicaciones integradas de alto nivel, pero en este caso, las dos computadoras tienen características diferentes y se adaptarán en gran medida a diferentes escenarios.

Jetson AGX Orin está diseñado sobre la arquitectura Orin de NVIDIA y cuenta con hasta 254 TOPS de rendimiento de IA, además de incluir una GPU supercompleja de 2048 núcleos CUDA y 64 núcleos Tensor, lo que lo hace mucho más efectivo para las tareas de IA modernas. El consumo de energía de este incluye una distribución normal de 10 a 60 vatios, lo que garantiza una alta versatilidad para cumplir con los diversos requisitos de la aplicación. Este dispositivo es capaz de permitir la ejecución de tareas avanzadas en áreas de robótica y máquinas autónomas y en áreas de aplicaciones de IA muy grandes y se puede implementar de manera efectiva en el borde y en la nube. Su complemento al rendimiento de procesamiento de visión artificial avanzada y el ancho de banda de memoria mejorado para video e interfaces de próxima generación lo hacen utilizable con las cargas de trabajo de IA más avanzadas.

En cuanto a la otra característica principal, Jetson AGX Xavier también es una plataforma potente, que ofrece un rendimiento de hasta 32 TOPS con 512 núcleos CUDA y 64 núcleos Tensor adicionales. El circuito de control de potencia digital funciona dentro de un rango de potencia de 10 a 30 vatios de manera efectiva. Xavier sería más aplicable cuando se trabaja con robótica y aprendizaje automático, ya que puede realizar inferencias de aprendizaje profundo y visión artificial en tiempo real. Tiene una amplia gama de E/S para que pueda comunicarse bien con diferentes sensores y cámaras, lo que lo hace utilizable en diferentes sistemas informáticos.

En conclusión, tanto Jetson AGX Orin como Jetson AGX Xavier están enfocados en cargas de trabajo de IA altamente exigentes, este último logra un mejor rendimiento y permite mayor flexibilidad, mientras que el primero es un caballo de batalla probado en múltiples aplicaciones de IA destinadas a un procesamiento óptimo.

Cómo elegir el producto Jetson adecuado para sus necesidades

Al elegir el producto Jetson adecuado para un caso de uso, hay varios factores importantes que debe tener en cuenta para optimizar las necesidades específicas de su aplicación. En primer lugar, debe comprender los requisitos computacionales de su proyecto. Supongamos que el objetivo del proyecto son aplicaciones de alto rendimiento, como el procesamiento de visión por computadora o el entrenamiento de modelos de IA complejos. En ese caso, Jetson AGX Orin es más adecuado, ya que tiene una mayor cantidad de CUDA y núcleos Tensor. Por otro lado, en el caso de que las aplicaciones estén sesgadas hacia la eficiencia en un nivel de rendimiento determinado, Jetson AGX Xavier realiza la doble función de ejecutar el aprendizaje automático y otras inferencias en tiempo real, pero con una mejor eficiencia energética.

Además, el sitio de la estrategia de empleo futuro es muy importante. En los casos en los que se necesita procesar mucha información al momento de la aplicación y se quieren utilizar capacidades de borde donde el costo y la versatilidad son muy importantes, el Orin, por su capacidad para realizar diferentes cargas de trabajo, le da una ventaja. No obstante, si sus aplicaciones se centran en la integración de sensores en robótica o IoT USAGIZE, el Xavier presenta un alto rendimiento y una gran conectividad.

Por último, pero no por ello menos importante, hay que tener en cuenta los sistemas monolíticos y sus perspectivas. En este sentido, Orin es mejor que otros modelos porque su arquitectura se puede ajustar a medida que crece sin tener que reinventarse a medida que se desarrollan las cargas de trabajo de IA. En conclusión, lo más importante es que su elección debe tener en cuenta las necesidades de rendimiento, los escenarios de implementación y la escalabilidad para tomar las decisiones más informadas en su proyecto.

¿Qué soporte y recursos están disponibles para los usuarios de Jetson Nano?

Documentación y tutoriales de NVIDIA Developer

NVIDIA ofrece varios recursos relacionados con Jetson Nano a través del sitio oficial para desarrolladores de NVIDIA.

1. Guía del usuario del kit para desarrolladores de NVIDIA Jetson Nano: esta guía del usuario incluye información sobre cómo instalar, configurar y ejecutar aplicaciones destinadas a Jetson Nano. Contiene las especificaciones necesarias del dispositivo, cómo se conectarán los dispositivos y cómo pueden ocurrir estos problemas.
2. El Instituto de Formación en Aprendizaje Profundo de NVIDIA ofrece información a aquellas personas que deseen dedicarse al desarrollo de ordenadores basados ​​en IA. El instituto ofrece cursos gratuitos y pagos en línea dirigidos a usuarios de las versiones de la plataforma Jetson aplicables a áreas como la robótica y la inteligencia artificial. Estos cursos incluyen conferencias teóricas sobre los conceptos básicos o principios de la IA y el aprendizaje profundo y actividades prácticas basadas en Jetson Nano.
3. Los foros de la comunidad de NVIDIA Jetson están pensados ​​para que los usuarios discutan sobre Jetson Nano y otras placas de desarrollo. Esto permite que el usuario interactúe con otros desarrolladores y profesionales que utilizan productos Jetson. Los usuarios pueden publicar consultas, compartir su trabajo y obtener ayuda con respecto a sus inquietudes de los miembros más experimentados de la comunidad, lo que aumenta la productividad.

Estos recursos mejoran la satisfacción del usuario, permitiendo que el Jetson Nano se utilice plenamente para crear aplicaciones de IA.

Foros y soporte comunitario

Existen varias comunidades web abiertas para los usuarios de Jetson Nano que buscan apoyo comunitario…

1. Foros de desarrolladores de NVIDIA: estos foros de NVIDIA sirven como un lugar único para que todos los usuarios puedan debatir sobre cualquier tema relacionado con Jetson Nano, desde la resolución de problemas hasta la implementación del software. Debido a la utilidad del foro, los miembros, incluidos ingenieros de NVIDIA y otros desarrolladores, abordan problemas y comparten su experiencia con los miembros del foro.
2. Stack Overflow: es uno de los foros relacionados con la programación más comunes, con una gran cantidad de preguntas y respuestas sobre Jetson Nano y su uso. Los usuarios buscan ayuda sobre problemas relacionados con sus propios proyectos o nuevos problemas y aprovechan el conocimiento de desarrolladores más experimentados que han tenido los mismos problemas anteriormente.
3. Reddit (r/jetson Nano): La comunidad de Reddit de Jetson Nano es más relajada y sus miembros hablan sobre temas como el uso del dispositivo para aplicaciones de robótica y visión artificial. Los miembros publican proyectos, detalles y tutoriales relacionados con el dispositivo Jetson Nano, lo que proporciona una buena plataforma para buscar orientación e inspiración de otros usuarios interesados ​​en el dispositivo.

Como resultado de estos factores, estos foros no sólo ofrecen ayuda práctica sino que también ayudan a construir la comunidad de usuarios de Jetson Nano que pueden utilizar cuando trabajan en cualquiera de sus proyectos.

Acceso a software y bibliotecas

Para implementar proyectos basados ​​en IA con Jetson Nano, es necesario obtener el software y las bibliotecas adecuadas. Para los usuarios que estén preparados para mejorar sus actividades de desarrollo, se incluyen los siguientes tres recursos:

1. Zona para desarrolladores de NVIDIA: La Zona para desarrolladores de NVIDIA ofrece a los usuarios del dispositivo un conjunto completo de software, herramientas, bibliotecas y documentación para Jetson Nano. Aquí es donde se encuentran, por ejemplo, el SDK de JetPack y las bibliotecas que se utilizan para la inferencia de aprendizaje profundo, como TensorRT y CUDA para el cálculo en paralelo, entre otras bibliotecas como OpenCV, que se utilizan en la programación de visión artificial.
2. GitHub: En muchos repositorios de GitHub se pueden encontrar varios proyectos y bibliotecas centrados en Jetson Nano. Además, los usuarios pueden acceder a modelos prefabricados de una red neuronal profunda integrada creada por otros miembros de la comunidad, así como a bibliotecas destinadas a mejorar dichos modelos para su uso en paquetes de software y aumentar significativamente la velocidad de desarrollo.
3. PyPi (Índice de paquetes de Python): PyPi contiene muchas bibliotecas de Python que respaldan el desarrollo de Jetson Nano y, por lo tanto, una instalación rápida de paquetes destinados a la IA y el aprendizaje automático. Las bibliotecas de Python, incluidas NumPy, SciPy y Matplotlib, se pueden instalar en un proyecto Jetson sin demasiados problemas, lo que amplía lo que se puede hacer con la plataforma y permite realizar análisis más complejos.

Estos recursos ayudan a obtener el software y las bibliotecas relevantes que ayudan con éxito a las aplicaciones Jetson Nano a aprovechar al máximo la plataforma para sus usuarios.

Fuentes de referencia

Nvidia

supersónico de nvidia

La IA ha dejado de ser una imagen distante del futuro para convertirse en una herramienta poderosa que está transformando profundamente todos los aspectos de la atención médica. Desde mejoras significativas en la precisión diagnóstica hasta el desarrollo de

Preguntas frecuentes (FAQ)

P: Resalte las especificaciones clave del kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano.

R: El kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano es una computadora de IA de alto rendimiento con una CPU ARM de cuatro núcleos, una GPU con 128 núcleos Maxwell, 4 GB de RAM y varios puertos, incluidos USB, HDMI, Ethernet, etc. Su objetivo es ejecutar tareas de IA de vanguardia de manera óptima y está respaldado por la pila de software de IA de NVIDIA.

P: ¿Cuál es el nivel de consumo de energía del Jetson Nano Developer Kit?

R: El kit para desarrolladores Jetson Nano es un dispositivo de muy bajo consumo energético, con un consumo de energía de tan solo 5 vatios. Es ideal para su uso en sistemas integrados y otros diseños donde el ahorro de energía es un factor crucial.

P: ¿Se pueden realizar aplicaciones multimedia utilizando el kit Jetson Nano Developer?

R: El Jetson Nano Developer Kit es mucho más capaz de trabajar con visión artificial por computadora y otras aplicaciones similares. El modelo actual está equipado con capacidades de codificación y decodificación para video de alta resolución y posee una GPU potente, lo que le permite realizar muchas operaciones multimedia de manera efectiva.

P: ¿Qué tareas de codificación se realizarán utilizando el Jetson Nano Developer Kit?

R: El kit para desarrolladores Jetson Nano está optimizado para ejecutar modelado actual, que incluye, entre otras cosas, tareas de reconocimiento de imágenes y procesamiento de video, como seguimiento de objetos, sistemas de acción humana y procesamiento de voz. Proporciona un nivel de rendimiento adecuado para numerosos casos de uso centrados en la IA.

P: ¿Qué elementos se incluyen en el paquete del kit para desarrollador Jetson Nano?

R: El Jetson Nano Developer Kit está compuesto por el módulo Jetson Nano, la placa portadora y algunos conectores e interfaces. Asimismo, ofrece un sistema operativo completo con controladores y librerías de software combinado con NVIDIA JetPack para el desarrollo en aplicaciones multimedia y de inteligencia artificial.

P: ¿El Jetson Nano Developer Kit también se considera parte de la familia Jetson de productos NVIDIA?

R: Sí, el Jetson Nano Developer Kit forma parte de la familia de productos de la marca Jetson. Esto implica que puede funcionar con otros módulos Jetson y aprovechar el gran ecosistema de software y kits de desarrollo que cubre toda la plataforma NVIDIA Jetson.

P: ¿Cuáles son algunas de las aplicaciones del kit desarrollador Jetson Nano?

R: Las aplicaciones del Jetson Nano Developer Kit incluyen, entre otras, robótica, ciudades inteligentes, atención médica, comercio minorista y automatización industrial. Es una plataforma diferente y atractiva que se puede utilizar tanto para investigar como para implementar soluciones de IA en la práctica.

P: ¿Qué tengo que hacer para empezar a utilizar el Jetson Nano Developer Kit?

R: Trabajar con el Jetson Nano Developer Kit es muy sencillo y lleva poco tiempo. Puedes instalar el NVIDIA JetPack SDK, que ofrece un kit de desarrollo completo y robusto con funciones multimedia de IA, entre otras. El kit incluye abundante material de apoyo y una comunidad para ayudarte a iniciar la tarea.

P: ¿Qué sensores de movimiento se pueden conectar al kit de desarrollador Jetson Nano?

R: El kit para desarrolladores Jetson Nano es compatible con varios sensores, como cámaras y micrófonos. Esta característica permite soluciones de IA complejas que dependen de las entradas de varios sensores en tiempo real.

P: ¿Se puede utilizar el Jetson Nano Developer Kit para el desarrollo y puesta en marcha de software de inteligencia artificial?

R: El Jetson Nano Developer Kit es el mejor hardware para desarrollar e implementar software de IA. Es capaz de proporcionar recursos de hardware para ejecutar modelos de IA recientes y también está respaldado por el ecosistema de software de NVIDIA, lo que facilita la creación y ejecución de aplicaciones de IA en computadoras potentes.