Desbloqueando o poder do NVIDIA Jetson Nano Developer Kit para IA e robótica

O NVIDIA Jetson Nano Developer Kit não é apenas notável em termos de design industrial, mas também crucial em inteligência artificial avançada e robótica. O kit fornece aos desenvolvedores e entusiastas de robótica uma plataforma robusta para construir sistemas inteligentes. É um computador pequeno, mas eficiente, destinado ao desenvolvimento de projetos que dependem de tecnologia de IA, que tem uma GPU de 128 núcleos e CPU rápida, permitindo processamento super rápido. Este artigo investiga o que o Jetson Nano é capaz de fazer, analisando sua arquitetura, software disponível e seus usos em visão computacional, robótica, computação de ponta e outras áreas. Não importa onde você esteja na hierarquia do desenvolvimento de IA - de um desenvolvedor veterano a um iniciante muito inexperiente e entusiasmado - você deve apreciar o potencial do Jetson Nano para utilizá-lo criativamente.

O que é o NVIDIA Jetson Nano?

Visão geral do Jetson Nano

O NVIDIA Jetson Nano é um dispositivo de computação embarcado de alto desempenho projetado especificamente para IA e robótica. Ele contém uma GPU Maxwell de 128 núcleos e uma CPU ARM Cortex-A57 quad-core, que oferece até 472 GFLOPS de poder de processamento e, portanto, é capaz de realizar cálculos complexos e processamento paralelo rapidamente. O baixo consumo de energia é incorporado ao design, e apenas 5 watts são consumidos, tornando possível o uso em sistemas embarcados e computadores de ponta. Além disso, o Jetson Nano contém 4G LPDDR4 RAM e tem portas USB, HDMI e GPIO para conectar vários sensores e dispositivos. Uma pilha de software baseada no sistema operacional Linux chamada Jetpack SDK dá aos desenvolvedores acesso a bibliotecas e ferramentas relevantes para aprendizado profundo, visão computacional e desenvolvimento robótico.

Principais recursos do NVIDIA Jetson Nano

Há vários motivos importantes pelos quais o NVIDIA Jetson Nano é preferido em relação a outras soluções em aplicações de IA:

1. Processamento de alto desempenho: O Jetson Nano inclui uma GPU Maxwell de 128 núcleos junto com uma CPU ARM Cortex-A57 quad core e oferece um poder de processamento total de 472 GFLOPS, o que permite executar confortavelmente os mecanismos de IA mais complexos.
2. Eficiência energética: a potência operacional de 5 watts faz do Jetson Nano o ápice dos dispositivos de computação de baixo consumo, o que é particularmente útil para dispositivos de robótica e IoT, onde o consumo de energia precisa ser eficiente.
3. Conectividade versátil: possui uma ampla variedade de conectores, incluindo USB 3.0, HDMI e pinos GPIO, o que facilita a interconexão com uma variedade de aparelhos, incluindo sensores e câmeras, entre outros, aumentando assim o nível de complexidade dos projetos.
4. Suporte de software abrangente: O Jetson Nano inclui o JetPack SDK, então os desenvolvedores já têm as bibliotecas e APIs mais úteis para aprendizado profundo, visão computacional e robótica, juntamente com o suporte da NVIDIA. Isso reduz significativamente o tempo gasto desde o início do desenvolvimento de projetos de IA até sua colocação em operação no uso prático.
5. Fator de forma compacto: suas dimensões físicas compactas permitem a instalação em projetos e sistemas embarcados onde há limitação de espaço, facilitando o uso em uma variedade de cenários sem comprometer a eficácia.

Todos esses recursos, todos importantes, podem dar aos desenvolvedores e pesquisadores a ideia de ultrapassar os limites criativos ao integrar IA em aplicativos e serviços.

Aplicações do Jetson Nano em IA e Robótica

A versatilidade do NVIDIA Jetson Nano é encontrada em diversas áreas, incluindo IA e robótica. Algumas das aplicações são descritas abaixo:

1. Percepção Robótica: O Jetson Nano encontra uso em um robô autônomo para funcionalidades de percepção, como detecção de objetos, processamento de imagens e construção de mapas. Isso ocorre porque os dados capturados por meio de câmeras e outros sensores são processados ​​no dispositivo em tempo real para uso em navegação e desvio de obstáculos.
2. Smart Surveillance: O Jetson Nano também auxilia em aplicações de segurança tradicionais por meio de análise de conteúdo de vídeo, permitindo detecção de rosto, atividade e ameaça. Isso fornece recursos de vigilância aprimorados, melhor resposta a ameaças e maior produtividade em operações de segurança.
3. Computação de ponta da IoT: o dispositivo atua como um dispositivo de computação de ponta em aplicativos de IoT, executando tarefas como processamento de dados no local para evitar alta latência e largura de banda uso. Isso é importante em cidades inteligentes e IoT industrial, pois os dispositivos podem responder ao seu ambiente em tempo real.

As aplicações acima descrevem como o Jetson Nano aprimora, apoia e promove a criatividade e a melhoria da robótica e da IA ​​em diferentes setores.

Como configurar o kit de desenvolvedor NVIDIA Jetson Nano?

Componentes essenciais necessários

O NVIDIA Jetson Nano Developer Kit inclui vários componentes que são essenciais para configurar o dispositivo corretamente. Entre os mais importantes estão:

1. NVIDIA Jetson Nano Developer Kit: O componente primário consiste no módulo Jetson nano e na placa portadora. O módulo é um computador de placa única projetado para IA dessa era.
2. Fonte de alimentação: Uma fonte de alimentação de 5V/4A é suficiente para alimentar o Jetson Nano, pois ele foi projetado para ser potente. Dependendo das necessidades específicas de energia, um micro USB ou conector de barril pode ser integrado.
3. Cartão MicroSD: Pelo menos um cartão Micro SD de 16 GB é uma necessidade absoluta, já que o sistema operacional e o software do aplicativo serão instalados nele. É melhor que você escolha um que seja de alta velocidade para um funcionamento adequado.
4. Monitor HDMI ou DP: É necessário um monitor conectado via HDMI ou Display Port, pois será necessária a interface do Jetson Nano para sua configuração e operação.
5. Teclado e Mouse: Dispositivos de mouse e teclado USB serão usados ​​durante a primeira fase da configuração da placa JP 649. Se necessário, uma conexão remota pode ser configurada posteriormente.
6. Conexão de Internet: Uma conexão de roteador deve ser usada preferencialmente para baixar atualizações relevantes e outras dependências necessárias para a placa de desenvolvimento ou firmware de desenvolvimento. Se um modelo de desempenho for usado, um dongle Wi-Fi pode ser uma alternativa.

Todos esses aspectos contribuem para implantar e testar os aplicativos de IA na plataforma Jetson Nano.

Guia de configuração passo a passo

1. Insira o cartão MicroSD na placa de desenvolvimento: Insira o cartão MicroSD pronto para uso associado no slot da placa de desenvolvimento Jetson Nano.
2. Conecte o monitor: conecte o Jetson Nano a um monitor HDMI ou DisplayPort.
3. Conectar dispositivos de entrada: Insira o teclado e o mouse USB nas portas USB localizadas no Jetson Nano.
4. Conectar à energia: conecte o adaptador de 5 V/4 A ao Jetson Nano e ligue-o na tomada principal.
5. Estabelecer conexão com a Internet: conecte o Jetson Nano ao seu rede usando um cabo Ethernet ou use um dongle Wi-Fi compatível quando necessário para atualizar as funcionalidades do seu computador de placa única.
6. Ligue o dispositivo: Ligue a fonte de alimentação. O Jetson nano ligará, e a tela inicial que aparecerá deve ser a tela de configuração.
7. Siga as instruções na tela: conclua as configurações primárias respondendo às instruções exibidas no monitor de contas do seu computador robusto.
8. Instalar atualizações de software: após concluir a tarefa, certifique-se de que o computador esteja online e instale os recursos de software que o computador baixará.

Seguindo os passos acima, você pode configurar seu NVIDIA Jetson Nano Developer Kit e prepará-lo para projetos de IA e reservas.

Configuração e teste inicial

Quando a configuração estiver concluída, o próximo passo diz respeito à primeira configuração e ao exame do Jetson Nano. Primeiro, verifique se o dispositivo conseguiu inicializar; durante esta etapa, o display deve mostrar um desktop Linux. Desse ponto em diante, use o terminal para verificar se o sistema detecta o hardware instalado e outros componentes. Insira uname -a para ver a versão do kernel no terminal e verificar se sua instalação está correta.

Depois disso, faça uma verificação direta utilizando alguns aplicativos de teste incluídos no Jetson Nano SDK. Para este exemplo, os aplicativos estão presentes em um dos diretórios relevantes e, no comando executado, digite ./sample_app para ver como o aplicativo foi projetado para executar. Além disso, examine o desempenho da CPU e da GPU do seu sistema usando ferramentas que podem ser executadas nas linhas de comando, como top ou Nvidia-said, para ver como os recursos de hardware estão sendo utilizados e se tudo está em ordem. Esses testes, se realizados corretamente, garantirão que a configuração preliminar do seu Jetson Nano para necessidades futuras, como em IA e robôs, esteja concluída.

Quais são os recursos do kit de desenvolvimento Jetson Nano?

Capacidades de computação de IA

O kit experimental NVIDIA Jetson Nano Developer Kit é destinado à computação de IA e foi criado para auxiliar em cargas de trabalho intensivas em um corpo pequeno. Este módulo contém uma GPU Maxwell de 128 núcleos que processa estruturas complexas de rede neural em tempo real. Além disso, o kit é compatível com muitas estruturas de IA, incluindo TensorFlow, Pytorch e Caffe, para ajudar na implementação de modelos de aprendizado de máquina mais complexos. O Jetson Nano possui 4 GB de RAM e é capaz de imagens e vídeos de alta definição, tornando-o adequado para uma variedade de aplicações, como visão computacional, robótica e dispositivos IoT. Seu uso incorporado é ainda mais aprimorado por sua capacidade de fornecer alto desempenho com consumo de energia muito baixo.

Eficiência energética e desempenho

O NVIDIA Jetson Nano foi projetado para oferecer alto desempenho da forma mais eficiente possível em termos de energia. O envelope de energia para o dispositivo sendo curto de 5 a 10 watts traz à tona a necessidade de equilibrar desempenho e eficiência de energia, o que permite seu uso em sistemas embarcados e computação de ponta. O sistema de resfriamento torna possível que o Jetson Nano opere em níveis ótimos independentemente das condições ambientais, o que é crítico para dispositivos com fatores de forma compactos. Além disso, seu design permite tempo operacional curto e longo dentro de um dispositivo alimentado por uma bateria, tornando-o muito útil para aplicações de robótica e IoT, normalmente quando o consumo de energia tem que ser mínimo. Essa mistura de desempenho e eficiência de energia o torna um jetson nano poderoso e com eficiência energética, tornando-o muito adequado para desenvolvedores desenvolverem sistemas de IA eficientes visando limites de energia.

Opções de conectividade e expansão

O NVIDIA Jetson Nano tem várias portas e capacidade para conexão de outros periféricos e expansões. Uma das portas disponíveis é a porta Gigabit Ethernet, que atende a propósitos de internet rápida e, portanto, pode se conectar com sistemas de rede. A placa tem portas USB 3.0 adicionais, que permitem a conexão de câmeras, drives externos e outros acessórios necessários para o desenvolvimento de aplicações de IA.

O restante da interface cobre o GPIO, I2C, SPI e UART para conectar vários sensores e atuadores, que são necessários para controladores de robôs e a Internet das Coisas. Há um cabeçalho de 40 pinos para suportar modificações adicionais de hardware, bem como fácil conexão de módulos adicionais de outros fabricantes. Junto com essa provisão de expansão, o Jetson Nano é bem inclinado para oferecer excelente adequação de uso de projeto de IA.

Como desenvolver aplicativos de IA usando o Jetson Nano?

Introdução ao NVIDIA JetPack SDK

O JetPack SDK da NVIDIA é um kit de desenvolvimento abrangente que equipa os trabalhadores de desenvolvimento com tudo o que é necessário para construir aplicativos de IA poderosos no Jetson Nano. O kit apresenta uma gama especialmente selecionada de bibliotecas de software, APIs e ferramentas de depuração destinadas a promover o desenvolvimento de iniciativas baseadas em IA. Ele consiste no software NVIDIA TensorRT com a otimização de inferência de aprendizado profundo e mecanismo de tempo de execução que faz parte do SDK. O X4, com este software, a cimentação do SDK, é instalado em carros robóticos para tarefas de visão computacional em tempo real. Profundidade de campo rasa em uma foto, brilho intenso ou ocorrência vívida, Fundo fraco.

Além disso, o SDK facilita o processo de desenvolvimento ao fornecer produtos acabados ou quase acabados disponíveis, como modelos pré-treinados e aplicativos de amostra. O JetPack SDK é versionado sob uma versão específica do hardware Jetson, aumentando a confiabilidade e o desempenho. No geral, quando o JetPack SDK aborda e atende aos objetivos do aplicativo de seus usuários, o nível de precisão é reduzido ao mínimo para cada uma das IAs introduzidas em um sistema multiprocessador.

Usando bibliotecas para aprendizado profundo e visão computacional

À medida que você constrói esses aplicativos de IA no Jetson Nano, fazer o melhor uso das bibliotecas eficientes é essencial para aplicativos de aprendizado profundo e visão computacional. Alguns dos mais populares incluem:

1. TensorFlow: O TensorFlow é uma biblioteca de construção de modelos muito adaptável com suporte bem integrado para uma ampla gama de estruturas de modelos curvos e lineares, tornando-a utilizável para inúmeras tarefas, incluindo análise e processamento de imagens, processamento de linguagem natural, etc. Além disso, a biblioteca é integrada e otimizada com GPUs da NVIDIA, incluindo o Jetson nano, aprimorando a aceleração de modelos de redes neurais profundas.
2. PyTorch: PyTorch é popular por seu modelo dinâmico e sua sanidade permitindo experimentos rápidos e sessões de construção de modelos de aprendizado profundo. Devido ao seu rico suporte de computação de GPU com CUDA, o treinamento e a execução do modelo são feitos de forma eficaz e fácil, tornando os desenvolvedores limpos e rápidos no trabalho com suposições em vários modelos de aprendizado de máquina e visão computacional.
3. OpenCV: Alternativamente, o OpenCV é uma biblioteca de código aberto que realiza visão computacional e oferece muitas funções de processamento de imagem, visão computacional em tempo real e aprendizado de máquina que são relevantes. Como é baseado no JetPack SDK, os desenvolvedores podem alavancar recursos acelerados por hardware para processamento de vídeo e captura de imagem para seus aplicativos de IA.

Quando combinadas com o JetPack SDK, essas bibliotecas permitem que os desenvolvedores criem aplicativos de IA poderosos e de alto desempenho, escaláveis ​​e eficientes em uma plataforma Jetson Nano.

Implementando modelos de IA no Jetson Nano

A implantação de modelos de IA no Jetson Nano segue um padrão para garantir que os modelos possam ser efetivamente executados na plataforma embarcada. Primeiro, é comum que os desenvolvedores primeiro convertam os modelos treinados de frameworks disponíveis, como TensorFlow, PyTorch, etc. para o formato TensorRT, que agora melhora o desempenho dos modelos devido às otimizações de modelos. A próxima etapa envolve a instalação do JetPack SDK no Jetson Nano, um computador de placa única de ponta equipado com ferramentas e bibliotecas que são essenciais para a implantação. Depois que o ambiente é preparado, os modelos otimizados são incorporados ao código do aplicativo, permitindo que os desenvolvedores usem a aceleração de GPU para inferência.

No entanto, é essencial garantir que os modelos tenham sido testados em algum nível para verificar se operam dentro dos intervalos esperados. O DeepStream SDK da NVIDIA pode ser usado para desenvolver e implementar aplicativos de streaming em tempo real que são especialmente úteis em aplicativos de visão computacional. Uma vez satisfeitos com os modelos, eles podem ser usados ​​em sistemas e aplicativos muito maiores, facilitando os ajustes de implementação desses modelos em robótica, câmeras inteligentes, computação de ponta, etc. Atualizar e monitorar esses modelos, por outro lado, pode ser importante para sua precisão e desempenho conforme o ambiente muda.

Quais são as diferenças entre os vários produtos Jetson?

Comparando Jetson Nano e Jetson Xavier NX

O Jetson Nano e o Jetson Xavier NX representam duas plataformas robustas de computação de IA embarcada da NVIDIA. No entanto, os dois dispositivos abordam diferentes aplicações e requisitos de desempenho. O Jetson Nano impressionantemente ostenta 128 núcleos CUDA e consumo máximo de energia de 10 W e é destinado a dispositivos de baixo custo, como robôs e dispositivos IoT, o que se adapta perfeitamente ao treinamento e à prototipagem. Ele abriga dus de thread único e é rápido o suficiente para inferências básicas de IA.

Por outro lado, o design do Jetson Xavier NX é muito mais avançado do que os outros, pois tem 384 núcleos CUDA e também 48 núcleos tensor, o que permite que ele execute até 21 TOPS (Tera Operations per Second). Tendo em vista suas diferentes configurações de energia, que variam de 10 a 15 watts, o torna adequado para projetar tipos de Real Time A mais avançados. Tenho aplicativos como máquinas autônomas, sistemas de visão computacional mais complexos, etc. Além disso, a adequação para esse processamento de alta demanda devido ao suporte a múltiplas câmeras e maior largura de banda de memória do Xavier NX traz um desempenho muito melhor para configurações que são direcionadas a desenvolvedores de produtos avançados.

Um confronto entre o Jetson Nano e o Jetson Xavier NX deve ser reconhecido em relação aos requisitos operacionais da aplicação pretendida em termos de poder de processamento e consumo de energia e ao nível de complexidade dos modelos de IA que serão utilizados.

Características do Jetson AGX Orin e Jetson AGX Xavier

O Jetson AGX Orin e o Jetson AGX Xavier são soluções de computação de IA superlativas, projetadas para vários tipos de aplicações altamente embarcadas, mas, neste caso, os dois computadores têm recursos diferentes e se adaptam amplamente a cenários diferentes.

O Jetson AGX Orin foi projetado na arquitetura Orin pela NVIDIA e tem até 254 TOPS de desempenho de IA, além de incluir uma GPU supercomplexa de 2048 núcleos CUDA e 64 núcleos Tensor, o que o torna muito mais eficaz para tarefas de IA modernas. O consumo de energia disso inclui uma distribuição normal de 10 a 60 watts, garantindo assim alta versatilidade para aderir a vários requisitos de aplicação. Este dispositivo é capaz de permitir a execução de tarefas avançadas em áreas de robótica e máquinas autônomas e em áreas de aplicações de IA muito grandes e pode ser efetivamente implantado na borda e na nuvem. Seu complemento ao processamento avançado de visão computacional e largura de banda de memória aprimorada para vídeo e interfaces de última geração o torna utilizável com as cargas de trabalho de IA mais avançadas.

Quanto ao outro recurso principal, o Jetson AGX Xavier também é uma plataforma poderosa, fornecendo desempenho de até 32 TOPS com 512 núcleos CUDA e 64 núcleos Tensor adicionais. O circuito de controle de energia digital opera dentro de um envelope de energia de 10 a 30 watts efetivamente. O Xavier seria mais aplicável ao lidar com robótica e aprendizado de máquina, pois é capaz de fazer inferência de aprendizado profundo e visão computacional em tempo real. Ele tem uma ampla gama de E/S para que possa se comunicar bem com diferentes sensores e câmeras, o que o torna utilizável em diferentes sistemas de computação.

Concluindo, tanto o Jetson AGX Orin quanto o Jetson AGX Xavier são focados em cargas de trabalho de IA de alta demanda; o último atinge melhor desempenho e permite mais flexibilidade, enquanto o primeiro é um equipamento comprovado em diversas aplicações de IA voltadas ao processamento ideal.

Escolhendo o produto Jetson certo para suas necessidades

Ao escolher o produto Jetson adequado para um caso de uso, há vários fatores importantes que você deve considerar para otimizar suas necessidades específicas de aplicação. Primeiro, você precisa entender os requisitos computacionais do seu projeto. Suponha que o objetivo do projeto seja aplicações de alto desempenho, como processamento de visão computacional ou treinamento de modelos complexos de IA. Nesse caso, o Jetson AGX Orin é mais adequado, pois tem uma quantidade maior de CUDA e Tensor Cores. Por outro lado, no caso em que as aplicações são tendenciosas para a eficiência em um determinado nível de desempenho, o Jetson AGX Xavier desempenha a função dupla de executar aprendizado de máquina e outras inferências em tempo real, mas dentro de melhor eficiência energética.

Além disso, o local da futura estratégia de emprego é muito importante. Em casos em que você precisa processar muitas informações no momento da aplicação e deseja usar recursos de ponta onde custo e versatilidade são muito importantes, o Orin, por sua capacidade de executar diferentes cargas de trabalho, lhe dá uma vantagem. No entanto, caso suas aplicações sejam centradas em torno da integração de sensores em robótica ou IoT USAGIZE, o Xavier apresenta alto desempenho e ótima conectividade.

Por último, mas não menos importante, considere sistemas monolíticos e suas perspectivas. Nesse aspecto, o Orin é melhor do que outros modelos porque sua arquitetura é ajustável à medida que cresce, sem ser reinventada conforme as cargas de trabalho de IA se desenvolvem. Concluindo, o mais importante é que sua escolha deve levar em consideração as necessidades de desempenho, cenários de implantação e escalabilidade para a tomada de decisão mais informada em seu projeto.

Que suporte e recursos estão disponíveis para usuários do Jetson Nano?

Documentação e tutoriais do desenvolvedor NVIDIA

A NVIDIA oferece vários recursos relacionados ao Jetson Nano por meio do site oficial do desenvolvedor da NVIDIA.

1. Guia do usuário do kit de desenvolvedor NVIDIA Jetson Nano: Este guia do usuário inclui informações sobre como instalar, configurar e executar aplicativos direcionados ao Jetson Nano. Ele contém as especificações necessárias do dispositivo, como os dispositivos serão conectados e como esses problemas podem ocorrer.
2. O NVIDIA Deep Learning Institute Training fornece informações para pessoas que desejam se envolver no desenvolvimento de computadores baseados em IA. O instituto fornece cursos gratuitos e pagos online atendendo a usuários das versões da plataforma Jetson aplicáveis ​​a áreas como robótica e inteligência artificial. Esses cursos incluem palestras teóricas sobre os conceitos básicos ou princípios de IA e aprendizado profundo e atividades práticas baseadas no Jetson Nano.
3. Os Fóruns da Comunidade NVIDIA Jetson são destinados a usuários que discutem sobre o Jetson Nano e outras placas de desenvolvimento.: Isso permite que o usuário interaja com outros desenvolvedores e profissionais que usam produtos Jetson. Os usuários podem postar dúvidas, compartilhar seu trabalho e obter ajuda sobre suas preocupações dos membros mais experientes da comunidade, o que aumenta a produtividade.

Esses recursos melhoram a satisfação do usuário, permitindo que o Jetson Nano seja totalmente utilizado para criar aplicativos de IA.

Apoio comunitário e fóruns

Várias comunidades existentes na web estão abertas para usuários do Jetson Nano que buscam suporte da comunidade…

1. Fóruns de desenvolvedores da NVIDIA: Os fóruns da NVIDIA servem como um balcão único para cada usuário discutir todos os tópicos do Jetson Nano, desde solução de problemas até implementação de software. Devido à utilidade do fórum, os membros, incluindo engenheiros da NVIDIA e outros desenvolvedores, abordam problemas e compartilham sua experiência com os membros do fórum.
2. Stack Overflow: É um dos fóruns mais comuns relacionados à programação com uma riqueza de perguntas e respostas sobre o Jetson Nano e seu uso. Os usuários vêm em busca de ajuda em questões sobre seus próprios projetos ou novos problemas e fazem uso do conhecimento de desenvolvedores mais sábios que já tiveram os mesmos problemas antes.
3. Reddit (r/jetson Nano): A comunidade Reddit para Jetson Nano parece mais relaxada e os membros falam sobre coisas como usar o dispositivo para aplicações de robótica e visão computacional. Os membros postam projetos, detalhes e tutoriais relacionados ao dispositivo jetson nano, fornecendo uma boa plataforma para buscar orientação e inspiração de colegas interessados ​​no dispositivo.

Como resultado desses fatores, esses fóruns não apenas oferecem ajuda prática, mas também auxiliam na construção da comunidade de usuários do Jetson Nano, que eles podem utilizar ao trabalhar em qualquer um de seus projetos.

Acessando Software e Bibliotecas

Para que alguém possa implementar projetos baseados em IA com o Jetson Nano, o software e as bibliotecas apropriados devem ser obtidos. Para usuários que estão preparados para melhorar suas atividades de desenvolvimento, inclua os três recursos a seguir:

1. NVIDIA Developer Zone: A NVIDIA Developer Zone fornece o motivo pelo qual o Jetson Nano tem um conjunto completo de software, ferramentas, bibliotecas e documentação para os usuários do dispositivo. É aqui que eles expandem, como o JetPack SDK, e bibliotecas que são usadas para inferência de aprendizado profundo como TensorRT e CUDA para computação em paralelo entre outras bibliotecas como OpenCV que são usadas em programação de visão computacional.
2. GitHub: Vários projetos e bibliotecas focados no Jetson Nano podem ser encontrados em muitos repositórios do GitHub. Além disso, os usuários podem acessar modelos pré-fabricados de uma rede neural profunda integrada construída por outros membros da comunidade, bem como bibliotecas destinadas a melhorar tais modelos para uso em pacotes de software e aumentar significativamente a velocidade do desenvolvimento.
3. PyPi (Python Package Index): PyPa contém muitas bibliotecas pythons que dão suporte ao desenvolvimento do Jetson Nano e, portanto, uma instalação rápida de pacotes que têm como alvo IA e ML. Bibliotecas Python, incluindo NumPy, SciPy e Matplotlib, podem ser instaladas em um projeto Jetson sem muito problema, estendendo assim o que pode ser feito usando a plataforma e realizando análises mais complexas.

Esses recursos ajudam a obter o software e as bibliotecas relevantes que auxiliam com sucesso os aplicativos Jetson Nano a aproveitar ao máximo a plataforma para seus usuários.

Fontes de Referência

Nvidia

Nvidia Jetson

inteligência artificial

Perguntas Frequentes (FAQs)

P: Destaque as principais especificações do NVIDIA Jetson Nano Developer Kit.

R: O NVIDIA Jetson Nano Developer Kit é um computador de IA de alto desempenho com uma CPU ARM quad-core, GPU de 128 núcleos Maxwell, 4 GB de RAM e várias portas, incluindo USB, HDMI, Ethernet, etc. Ele tem como objetivo executar tarefas de IA de ponta de forma otimizada e é apoiado pelo conjunto de software de IA da NVIDIA.

P: Qual é o nível de consumo de energia do Jetson Nano Developer Kit?

R: O Jetson Nano Developer Kit é um dispositivo muito eficiente em termos de energia, com um consumo de energia de apenas 5 watts. É ideal para uso em sistemas embarcados e outros designs onde a economia de energia é um fator crucial.

P: Aplicações multimídia podem ser executadas usando o kit Jetson Nano Developer?

R: O Jetson Nano Developer Kit é muito mais capaz de trabalhar com visão computacional de IA e outros aplicativos do tipo. O modelo atual é equipado com recursos de codificação/decodificação para vídeo de alta resolução e possui uma GPU poderosa, permitindo que ele execute muitas operações multimídia de forma eficaz.

P: Quais tarefas de codificação serão realizadas usando o Jetson Nano Developer Kit?

R: O Jetson Nano Developer Kit é otimizado para executar modelagem atual, incluindo, mas não se limitando a, tarefas de reconhecimento de imagem e processamento de vídeo, como rastreamento de objetos, sistemas de ação humana e processamento de voz. Ele fornece um nível de desempenho adequado para vários casos de uso focados em IA.

P: Quais itens são oferecidos no pacote do Kit de Desenvolvedor Jetson Nano?

R: O Jetson Nano Developer Kit compreende o módulo Jetson Nano, a placa portadora e alguns conectores e interfaces. Da mesma forma, ele oferece um sistema operacional completo com drivers e bibliotecas de software combinados com NVIDIA JetPack para desenvolvimento em aplicativos multimídia e de inteligência artificial.

P: O Jetson Nano Developer Kit também é considerado parte da família Jetson de produtos NVIDIA?

R: Sim, o Jetson Nano Developer Kit faz parte da família de produtos da marca Jetson. Isso implica que ele pode trabalhar com outros módulos Jetson e aproveitar o amplo ecossistema de software e kits de desenvolvimento que cobrem toda a plataforma NVIDIA Jetson.

P: Quais são algumas das aplicações do Jetson Nano Developer Kit?

R: As aplicações do Jetson Nano Developer Kit incluem, mas não estão limitadas a, robótica, cidades inteligentes, assistência médica, varejo e automação industrial. É uma plataforma diferente e envolvente que pode ser usada para pesquisar e implementar soluções de IA na prática.

P: O que preciso fazer para começar a usar o Jetson Nano Developer Kit?

R: Trabalhar com o Jetson Nano Developer Kit é muito simples e leva pouco tempo. Você pode instalar o NVIDIA JetPack SDK, que oferece um kit de desenvolvimento robusto completo com multimídia de IA, entre outros recursos. O kit inclui amplos materiais de suporte e uma comunidade para auxiliar na iniciação do empreendimento.

P: Quais sensores de movimento podem ser conectados ao Jetson Nano Developer Kit?

R: O Jetson Nano Developer Kit é compatível com vários sensores, como câmeras e microfones. Esse recurso permite soluções complexas de IA que dependem de entradas de vários sensores em tempo real.

P: O Jetson Nano Developer Kit pode ser usado para o desenvolvimento e comissionamento de software de inteligência artificial?

R: O Jetson Nano Developer Kit é o melhor hardware para desenvolver e implementar software de IA. Ele é capaz de fornecer recursos de hardware para executar modelos de IA recentes e também é apoiado pelo ecossistema de software da NVIDIA, o que torna mais fácil criar e executar aplicativos de IA em computadores poderosos.