Раскрытие возможностей набора инструментов разработчика NVIDIA Jetson Nano для искусственного интеллекта и робототехники

Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano не только замечателен с точки зрения промышленного дизайна, но и имеет решающее значение в передовом искусственном интеллекте и робототехнике. Комплект предоставляет разработчикам и энтузиастам робототехники надежную платформу для создания интеллектуальных систем. Это небольшой, но эффективный компьютер, предназначенный для разработки проектов, зависящих от технологии ИИ, который имеет 128-ядерный графический процессор и быстрый центральный процессор, что обеспечивает сверхбыструю обработку. В этой статье исследуется, на что способен Jetson Nano, путем изучения его архитектуры, доступного программного обеспечения и его использования в компьютерном зрении, робототехнике, периферийных вычислениях и других областях. Независимо от того, где вы находитесь в иерархии разработки ИИ — от опытного разработчика до совсем неопытного и энтузиастичного новичка — вы должны оценить потенциал Jetson Nano, чтобы использовать его творчески.

Что такое NVIDIA Jetson Nano?

Обзор Jetson Nano

NVIDIA Jetson Nano — это высокопроизводительное встраиваемое вычислительное устройство, разработанное специально для искусственного интеллекта и робототехники. Оно содержит 128-ядерный графический процессор Maxwell и четырехъядерный центральный процессор ARM Cortex-A57, который обеспечивает до 472 GFLOPS вычислительной мощности и, таким образом, способен быстро выполнять сложные вычисления и параллельную обработку. Низкое энергопотребление заложено в конструкцию, потребляется всего 5 Вт, что позволяет использовать его во встраиваемых системах и периферийных компьютерах. Кроме того, Jetson Nano содержит 4G LPDDR4 RAM и имеет порты USB, HDMI и GPIO для подключения различных датчиков и устройств. Программный стек на основе ОС Linux под названием Jetpack SDK предоставляет разработчикам доступ к соответствующим библиотекам и инструментам для глубокого обучения, компьютерного зрения и разработки роботов.

Основные характеристики NVIDIA Jetson Nano

Существует несколько важных причин, по которым NVIDIA Jetson Nano предпочтительнее других решений в приложениях ИИ:

1. Высокопроизводительная обработка: Jetson Nano включает в себя 128-ядерный графический процессор Maxwell вместе с четырехъядерным центральным процессором ARM Cortex-A57 и обеспечивает общую вычислительную мощность 472 GFLOPS, что позволяет с комфортом запускать самые сложные механизмы искусственного интеллекта.
2. Энергоэффективность: Номинальная рабочая мощность 5 Вт делает Jetson Nano венцом среди маломощных вычислительных устройств, что особенно полезно для робототехники и устройств Интернета вещей, где энергопотребление должно быть эффективным.
3. Универсальные возможности подключения: плата оснащена широким набором разъемов, включая USB 3.0, HDMI, а также контакты GPIO, что упрощает подключение к различным устройствам, включая датчики и камеры, что повышает уровень сложности проектов.
4. Комплексная поддержка ПО: Jetson Nano включает в себя JetPack SDK, поэтому разработчики уже имеют в своем распоряжении самые полезные библиотеки и API для глубокого обучения, компьютерного зрения и робототехники в сочетании с поддержкой NVIDIA. Это значительно сокращает время от начала разработки проектов ИИ до их внедрения в практику.
5. Компактный форм-фактор: компактные физические размеры позволяют устанавливать его во встраиваемых конструкциях и системах с ограниченным пространством, что упрощает использование в различных сценариях без ущерба для эффективности.

Все эти важные функции могут дать разработчикам и исследователям идею о расширении творческих возможностей при интеграции ИИ в приложения и сервисы.

Применение Jetson Nano в области искусственного интеллекта и робототехники

Универсальность NVIDIA Jetson Nano находит применение в нескольких областях, включая ИИ и робототехнику. Некоторые из приложений перечислены ниже:

1. Роботизированное восприятие: Jetson Nano находит применение в автономном роботе для функций восприятия, таких как обнаружение объектов, обработка изображений и построение карт. Это связано с тем, что данные, полученные с помощью камер и других датчиков, обрабатываются на устройстве в режиме реального времени для использования в навигации и избегании препятствий.
2. Умное наблюдение: Jetson Nano также помогает в традиционных приложениях безопасности посредством анализа видеоконтента, позволяя обнаруживать лица, активность и угрозы. Это обеспечивает улучшенные возможности наблюдения, лучшее реагирование на угрозы и повышенную производительность в операциях по обеспечению безопасности.
3. Периферийные вычисления Интернета вещей: устройство служит в качестве периферийного вычислительного устройства в приложениях Интернета вещей, выполняя такие задачи, как обработка данных на месте, чтобы избежать высоких задержка и пропускная способность использование. Это важно в умных городах и промышленном IoT, поскольку устройства могут реагировать на окружающую среду в режиме реального времени.

Приведенные выше примеры применения демонстрируют, как Jetson Nano улучшает, поддерживает и стимулирует креативность и совершенствование робототехники и искусственного интеллекта в различных отраслях.

Как настроить комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano?

Необходимые основные компоненты

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit включает в себя различные компоненты, которые необходимы для правильной настройки устройства. Среди наиболее важных из них:

1. NVIDIA Jetson Nano Developer Kit: Основной компонент состоит из модуля Jetson nano и несущей платы. Модуль представляет собой одноплатный компьютер, разработанный для ИИ этой эпохи.
2. Блок питания: Блок питания 5 В/4 А достаточен для питания Jetson Nano, поскольку он разработан для высокой мощности. В зависимости от конкретных потребностей в питании можно встроить micro USB или barrel jack.
3. Карта MicroSD: Минимальная карта Micro SD на 16 ГБ является абсолютной необходимостью, поскольку на ней будут установлены операционная система и прикладное программное обеспечение. Лучше всего выбрать высокоскоростную карту для надлежащего функционирования.
4. Монитор HDMI или DP: необходим дисплей, подключенный через HDMI или Display Port, поскольку он понадобится для интерфейса Jetson Nano при его настройке и эксплуатации.
5. Клавиатура и мышь: USB-мышь и клавиатура будут использоваться на первом этапе конфигурации пластины JP 649. При необходимости удаленное подключение можно настроить позже.
6. Интернет-соединение: Предпочтительно использовать маршрутизаторное соединение для загрузки соответствующих обновлений и других зависимостей, необходимых для платы разработки или прошивки разработки. Если используется модель производительности, то альтернативой может быть Wi-Fi-донгл.

Все эти аспекты способствуют развертыванию и тестированию приложений ИИ на платформе Jetson Nano.

Пошаговое руководство по установке

1. Вставьте карту MicroSD в плату разработчика: Вставьте готовую к использованию карту MicroSD в слот платы разработчика Jetson Nano.
2. Подключите дисплей: Подключите Jetson Nano к монитору HDMI или DisplayPort.
3. Подключите устройства ввода: вставьте USB-клавиатуру и мышь в USB-порты, расположенные на Jetson Nano.
4. Подключение к источнику питания: подключите адаптер 5 В/4 А к Jetson Nano и включите его в розетку.
5. Установите подключение к Интернету: подключите Jetson Nano к вашему сеть с помощью кабеля Ethernet или при необходимости используйте совместимый Wi-Fi-адаптер для обновления функциональности вашего одноплатного компьютера.
6. Включите устройство: Включите питание. Jetson nano включится, и первым появившимся экраном должен быть экран настройки.
7. Следуйте инструкциям на экране: завершите основные настройки, следуя инструкциям на экране монитора вашего надежного компьютера.
8. Установите обновления программного обеспечения: после завершения задачи убедитесь, что компьютер подключен к сети, и установите программные ресурсы, которые компьютер загрузит.

Выполнив описанные выше шаги, вы сможете настроить комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano и подготовить его для проектов ИИ и резервирования.

Первоначальная настройка и тестирование

После завершения настройки следующий шаг касается первой конфигурации и проверки Jetson Nano. Сначала проверьте, что устройство загрузилось; на этом этапе на дисплее должен отображаться рабочий стол Linux. С этого момента используйте терминал, чтобы проверить, обнаруживает ли система установленное оборудование и другие компоненты. Введите uname -a, чтобы увидеть версию ядра в терминале и проверить правильность его установки.

После этого выполните простую проверку, используя несколько тестовых приложений, включенных в Jetson Nano SDK. Для этого образца приложения находятся в одном из соответствующих каталогов, и в выполняемой команде введите ./sample_app, чтобы увидеть, как приложение было спроектировано для выполнения. Также проверьте производительность CPU и GPU вашей системы, используя инструменты, которые можно выполнить в командной строке, такие как top или Nvidia-said, чтобы увидеть, как используются аппаратные ресурсы и все ли в порядке. Эти тесты, если они выполнены правильно, гарантируют, что предварительная конфигурация вашего Jetson Nano для будущих потребностей, таких как ИИ и роботы, завершена.

Каковы особенности набора разработчика Jetson Nano?

Возможности вычислений ИИ

Экспериментальный комплект NVIDIA Jetson Nano Developer Kit предназначен для вычислений ИИ и создан для помощи в интенсивных рабочих нагрузках в небольшом корпусе. Этот модуль содержит 128-ядерный графический процессор Maxwell, который обрабатывает сложные структуры нейронных сетей в реальном времени. Кроме того, комплект совместим со многими фреймворками ИИ, включая TensorFlow, Pytorch и Caffe, что помогает в реализации более сложных моделей машинного обучения. Jetson Nano обладает 4 ГБ оперативной памяти и способен создавать изображения и видео высокой четкости, что делает его пригодным для множества приложений, таких как компьютерное зрение, робототехника и устройства IoT. Его встроенное использование дополнительно улучшено его способностью обеспечивать высокую производительность при очень низком энергопотреблении.

Энергоэффективность и производительность

NVIDIA Jetson Nano был разработан для обеспечения высокой производительности максимально энергоэффективным способом. Недостаток мощности устройства в 5-10 Вт обуславливает необходимость баланса производительности и энергоэффективности, что позволяет использовать его во встраиваемых системах и периферийных вычислениях. Система охлаждения позволяет Jetson Nano работать на оптимальном уровне независимо от условий окружающей среды, что критически важно для устройств с компактными форм-факторами. Кроме того, его конструкция допускает как короткое, так и длительное время работы внутри устройства, работающего от батареи, что делает его очень полезным для робототехники и приложений Интернета вещей, обычно когда энергопотребление должно быть минимальным. Такое сочетание производительности и энергоэффективности делает его мощным и энергоэффективным jetson nano, что делает его очень подходящим для разработчиков, разрабатывающих эффективные системы искусственного интеллекта, ориентированные на ограничения мощности.

Возможности подключения и расширения

NVIDIA Jetson Nano имеет несколько портов и емкость для подключения других периферийных устройств и расширений. Одним из доступных портов является порт Gigabit Ethernet, который служит для быстрого интернета и, таким образом, может подключаться к сетевым системам. Плата имеет дополнительные порты USB 3.0, которые позволяют подключать камеры, внешние накопители и другие аксессуары, необходимые для разработки приложений ИИ.

Остальная часть интерфейса охватывает GPIO, I2C, SPI и UART для подключения различных датчиков и исполнительных механизмов, которые необходимы для контроллеров для роботов и Интернета вещей. Имеется 40-контактный разъем для поддержки дополнительной модификации оборудования, а также простого присоединения дополнительных модулей от других производителей. Наряду с этим расширением Jetson Nano хорошо наклонен, чтобы предложить отличную пригодность для использования в проектах ИИ.

Как разрабатывать приложения ИИ с использованием Jetson Nano?

Введение в NVIDIA JetPack SDK

JetPack SDK от NVIDIA — это всеобъемлющий комплект для разработки, который снабжает разработчиков всем необходимым для создания мощных приложений ИИ на Jetson Nano. Комплект включает в себя специально подобранный набор программных библиотек, API и инструментов отладки, направленных на содействие разработке инициатив на основе ИИ. Он состоит из программного обеспечения NVIDIA TensorRT с оптимизацией вывода глубокого обучения и движком времени выполнения, который является частью SDK. X4 с этим программным обеспечением, цементированием SDK, устанавливается в роботизированные автомобили для задач компьютерного зрения в реальном времени. Малая глубина резкости на фотографии, яркий блик или яркое явление, слабый фон.

Кроме того, SDK облегчает процесс разработки, предоставляя готовые или почти готовые продукты, такие как предварительно обученные модели и примеры приложений. JetPack SDK версионируется под определенную версию оборудования Jetson, что повышает надежность и производительность. В целом, когда JetPack SDK решает и достигает целей своего пользовательского приложения, то уровень точности снижается до минимума для каждого ИИ, внедренного в многопроцессорную систему.

Использование библиотек для глубокого обучения и компьютерного зрения

При создании этих приложений ИИ на Jetson Nano, наилучшее использование эффективных библиотек является ключом для приложений глубокого обучения и компьютерного зрения. Некоторые из популярных включают:

1. TensorFlow: TensorFlow — это очень адаптивная библиотека для построения моделей с хорошо интегрированной поддержкой широкого спектра криволинейных и линейных структур моделей, что делает ее пригодной для решения многочисленных задач, включая анализ и обработку изображений, обработку естественного языка и т. д. Более того, библиотека интегрирована и оптимизирована для графических процессоров NVIDIA, включая Jetson nano, что повышает ускорение моделей глубоких нейронных сетей.
2. PyTorch: PyTorch популярен благодаря своей динамической модели и здравомыслию, позволяющему проводить быстрые эксперименты и сеансы построения моделей глубокого обучения. Благодаря богатой поддержке вычислений на GPU с CUDA, обучение и запуск модели становятся эффективными и простыми, что позволяет разработчикам работать с предположениями в различных моделях машинного обучения и компьютерного зрения быстро и чисто.
3. OpenCV: В качестве альтернативы OpenCV — это библиотека с открытым исходным кодом, которая выполняет компьютерное зрение и предлагает множество функций обработки изображений, машинного зрения в реальном времени и машинного обучения, которые имеют отношение к делу. Поскольку она основана на JetPack SDK, разработчики могут использовать возможности аппаратного ускорения для обработки видео и захвата изображений для своих приложений ИИ.

В сочетании с JetPack SDK эти библиотеки позволяют разработчикам создавать мощные, высокопроизводительные приложения ИИ, которые масштабируются и эффективны на платформе Jetson Nano.

Развертывание моделей ИИ на Jetson Nano

Развертывание моделей ИИ на Jetson Nano следует шаблону, чтобы гарантировать, что модели могут быть эффективно выполнены на встроенной платформе. Во-первых, разработчики обычно сначала преобразуют обученные модели из доступных фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и т. д., в формат TensorRT, который теперь повышает производительность моделей за счет оптимизации моделей. Следующий шаг включает установку JetPack SDK на Jetson Nano, первоклассный одноплатный компьютер, оснащенный инструментами и библиотеками, которые являются ключевыми для развертывания. После подготовки среды оптимизированные модели встраиваются в код приложения, что позволяет разработчикам использовать ускорение GPU для вывода.

Однако важно убедиться, что модели были протестированы на каком-то уровне, чтобы убедиться, что они работают в ожидаемых диапазонах. DeepStream SDK от NVIDIA может использоваться для разработки и развертывания потоковых приложений в реальном времени, которые особенно полезны в приложениях компьютерного зрения. После того, как модели будут удовлетворены, их можно будет использовать в гораздо более крупных системах и приложениях, что облегчит развертывание подгонки таких моделей в робототехнике, интеллектуальных камерах, периферийных вычислениях и т. д. С другой стороны, обновление и мониторинг этих моделей могут быть важны для их точности и производительности по мере изменения окружающей среды.

В чем разница между различными продуктами Jetson?

Сравнение Jetson Nano и Jetson Xavier NX

Jetson Nano и Jetson Xavier NX представляют собой две надежные встроенные вычислительные платформы ИИ от NVIDIA. Однако эти два устройства предназначены для разных приложений и требований к производительности. Jetson Nano впечатляет 128 ядрами CUDA и максимальным энергопотреблением 10 Вт и предназначен для устройств начального уровня, таких как роботы и устройства IoT, что идеально подходит для обучения и создания прототипов. Он поддерживает однопоточную обработку данных и достаточно быстр для базовых выводов ИИ.

С другой стороны, конструкция Jetson Xavier NX намного более продвинута, чем у других, поскольку у него 384 ядра CUDA, а также 48 тензорных ядер, что позволяет ему выполнять до 21 TOPS (тера операций в секунду). Учитывая его различные конфигурации питания, которые варьируются от 10 до 15 Вт, он подходит для проектирования более продвинутых Real Time A. У меня есть такие приложения, как автономные машины, более сложные системы компьютерного зрения и т. д. Более того, пригодность для такой требовательной обработки благодаря поддержке нескольких камер и более высокой пропускной способности памяти Xavier NX обеспечивает гораздо лучшую производительность для настроек, которые нацелены на разработчиков продвинутых продуктов.

Необходимо признать наличие конфронтации между Jetson Nano и Jetson Xavier NX с точки зрения эксплуатационных требований предполагаемого применения с точки зрения вычислительной мощности и энергопотребления, а также уровня сложности моделей ИИ, которые будут использоваться.

Характеристики Jetson AGX Orin и Jetson AGX Xavier

Jetson AGX Orin и Jetson AGX Xavier — это превосходные решения для вычислений на базе искусственного интеллекта, предназначенные для различных видов встраиваемых приложений, но в данном случае эти два компьютера имеют разные функции и в значительной степени подходят для разных сценариев.

Jetson AGX Orin разработан на архитектуре Orin от NVIDIA и имеет производительность ИИ до 254 TOPS, а также включает в себя сверхсложный графический процессор с 2048 ядрами CUDA и 64 ядрами Tensor, что делает его гораздо более эффективным для современных задач ИИ. Потребляемая мощность этого устройства включает нормальное распределение от 10 до 60 Вт, тем самым обеспечивая высокую универсальность для соответствия различным требованиям приложений. Это устройство способно выполнять сложные задачи в областях робототехники и автономных машин, а также в областях очень больших приложений ИИ и может быть эффективно развернуто на периферии и в облаке. Его дополнение к передовой пропускной способности обработки компьютерного зрения и улучшенной полосе пропускания памяти для видео и интерфейсов следующего поколения делает его пригодным для самых современных рабочих нагрузок ИИ.

Что касается другой главной особенности, Jetson AGX Xavier также является мощной платформой, обеспечивающей производительность до 32 TOPS с 512 ядрами CUDA и 64 дополнительными ядрами Tensor. Цифровая схема управления питанием эффективно работает в пределах мощности от 10 до 30 Вт. Xavier был бы более применим при работе с робототехникой и машинным обучением, поскольку он способен выполнять глубокий обучающий вывод и компьютерное зрение в реальном времени. Он имеет широкий диапазон ввода-вывода, так что он может хорошо взаимодействовать с различными датчиками и камерами, что делает его пригодным для использования в различных вычислительных системах.

В заключение следует отметить, что и Jetson AGX Orin, и Jetson AGX Xavier ориентированы на высокотребовательные рабочие нагрузки ИИ, причем последний обеспечивает лучшую производительность и большую гибкость, в то время как первый является проверенной рабочей лошадкой в ​​различных приложениях ИИ, нацеленных на оптимальную обработку.

Выбор правильного продукта Jetson для ваших нужд

При выборе подходящего продукта Jetson для конкретного варианта использования следует учитывать несколько важных факторов, чтобы оптимизировать потребности вашего конкретного приложения. Во-первых, вы должны понимать вычислительные требования вашего проекта. Предположим, что целью проекта являются высокопроизводительные приложения, такие как обработка компьютерного зрения или обучение сложных моделей ИИ. В этом случае Jetson AGX Orin подходит больше, поскольку у него большее количество ядер CUDA и Tensor. С другой стороны, в случае, когда приложения ориентированы на эффективность при заданном уровне производительности, Jetson AGX Xavier выполняет двойную функцию запуска машинного обучения и другого вывода в реальном времени, но с лучшей энергоэффективностью.

Более того, очень важно место будущей стратегии занятости. В случаях, когда вам нужно обработать много информации во время подачи заявки и вы хотите использовать возможности Edge, где стоимость и универсальность очень важны, Orin, благодаря своей способности выполнять различные рабочие нагрузки, дает ему преимущество. Тем не менее, если ваши приложения будут сосредоточены на интеграции датчиков в робототехнику или IoT USAGIZE, Xavier обеспечивает высокую производительность и отличную связь.

И последнее, но не менее важное: рассмотрите монолитные системы и их перспективы. В этом отношении Orin лучше других моделей, поскольку его архитектура настраивается по мере роста без необходимости переосмысления по мере развития рабочих нагрузок ИИ. В заключение, самое главное, ваш выбор должен учитывать потребности в производительности, сценарии развертывания и масштабируемость для наиболее обоснованного принятия решений в вашем проекте.

Какая поддержка и ресурсы доступны пользователям Jetson Nano?

Документация и обучающие материалы от разработчика NVIDIA

NVIDIA предлагает различные ресурсы, связанные с Jetson Nano, на официальном сайте разработчиков NVIDIA.

1. Руководство пользователя комплекта разработчика NVIDIA Jetson Nano: Это руководство пользователя содержит информацию о том, как устанавливать, настраивать и запускать приложения, предназначенные для Jetson Nano. Оно содержит необходимые спецификации устройств, как устройства будут подключаться и как могут возникнуть такие проблемы.
2. NVIDIA Deep Learning Institute Training предоставляет информацию для людей, желающих заниматься разработкой компьютеров на основе ИИ. Институт предоставляет как бесплатные, так и платные онлайн-курсы, рассчитанные на пользователей версий платформы Jetson, применимых в таких областях, как робототехника и искусственный интеллект. Эти курсы включают теоретические лекции по основным концепциям или принципам ИИ и глубокого обучения, а также практические занятия на основе Jetson Nano.
3. Форумы сообщества NVIDIA Jetson предназначены для обсуждения пользователями Jetson Nano и других плат разработки.: Это позволяет пользователю взаимодействовать с другими разработчиками и профессионалами, использующими продукты Jetson. Пользователи могут размещать запросы, делиться своей работой и получать помощь по своим проблемам от более опытных членов сообщества, что повышает производительность.

Эти ресурсы повышают удовлетворенность пользователей, позволяя в полной мере использовать Jetson Nano для создания приложений ИИ.

Поддержка сообщества и форумы

Несколько существующих веб-сообществ открыты для пользователей Jetson Nano, ищущих общественную поддержку…

1. Форумы разработчиков NVIDIA: Упомянутые форумы NVIDIA служат универсальным магазином для каждого пользователя, чтобы обсудить все темы Jetson Nano от устранения неполадок до внедрения программного обеспечения. Благодаря полезности форума, участники, включая инженеров NVIDIA и других разработчиков, решают проблемы и делятся своим опытом с участниками форума.
2. Stack Overflow: один из наиболее распространенных форумов, связанных с программированием, с большим количеством вопросов и ответов по Jetson Nano и его использованию. Пользователи приходят сюда в поисках помощи по вопросам, касающимся их собственных проектов или новых проблем, и используют знания более мудрых разработчиков, у которых уже были такие же проблемы.
3. Reddit (r/jetson Nano): Сообщество Reddit для Jetson Nano чувствует себя более расслабленным, и участники обсуждают такие вещи, как использование устройства для робототехнических и компьютерных приложений зрения. Участники публикуют проекты, подробности и руководства, связанные с устройством jetson nano, предоставляя хорошую платформу для поиска руководства и вдохновения от товарищей, которые интересуются устройством.

В результате этих факторов данные форумы не только предлагают практическую помощь, но и способствуют формированию сообщества пользователей Jetson Nano, которое они могут использовать при работе над любым из своих проектов.

Доступ к программному обеспечению и библиотекам

Для того, чтобы реализовать проекты на основе ИИ с Jetson Nano, необходимо получить соответствующее программное обеспечение и библиотеки. Для пользователей, которые готовы улучшить свою деятельность по разработке, есть следующие три ресурса:

1. NVIDIA Developer Zone: NVIDIA Developer Zone объясняет, почему Jetson Nano имеет целый набор программного обеспечения, инструментов, библиотек и документации для пользователей устройства. Здесь они расширяются, например, JetPack SDK, и библиотеки, которые используются для вывода глубокого обучения, такие как TensorRT и CUDA для параллельных вычислений среди других библиотек, таких как OpenCV, которые используются в программировании компьютерного зрения.
2. GitHub: Несколько проектов и библиотек, ориентированных на Jetson Nano, можно найти во многих репозиториях GitHub. Кроме того, пользователи могут получить доступ к готовым моделям интегрированной глубокой нейронной сети, созданным другими членами сообщества, а также к библиотекам, предназначенным для улучшения таких моделей для использования в программных пакетах и ​​значительного увеличения скорости разработки.
3. PyPi (индекс пакетов Python): PyPa содержит множество библиотек Python, поддерживающих разработку jetson nano и, следовательно, быструю установку пакетов, ориентированных на ИИ и машинное обучение. Библиотеки Python, включая NumPy, SciPy и Matplotlib, можно установить в проект Jetson без особых усилий, тем самым расширяя возможности платформы и выполняя более сложную аналитику.

Эти ресурсы помогают получить соответствующее программное обеспечение и библиотеки, которые успешно помогают приложениям Jetson Nano максимально эффективно использовать платформу для своих пользователей.

Справочные источники

Nvidia

Нвидиа Джетсон

искусственный интеллект

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В: Выделите основные характеристики комплекта разработчика NVIDIA Jetson Nano.

A: Комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano — это высокопроизводительный компьютер ИИ с четырехъядерным процессором ARM, 128-ядерным графическим процессором Maxwell, 4 ГБ ОЗУ и несколькими портами, включая USB, HDMI, Ethernet и т. д. Он предназначен для оптимального выполнения передовых задач ИИ и поддерживается программным стеком ИИ от NVIDIA.

В: Каков уровень энергопотребления комплекта разработчика Jetson Nano?

A: Jetson Nano Developer Kit — очень энергоэффективное устройство с потреблением энергии всего 5 Вт. Он идеально подходит для использования во встраиваемых системах и других проектах, где экономия энергии является решающим фактором.

В: Можно ли запускать мультимедийные приложения с помощью комплекта разработчика Jetson Nano?

A: Jetson Nano Developer Kit гораздо более способен работать с компьютерным зрением AI и другими подобными приложениями. Текущая модель оснащена возможностями кодирования/декодирования для видео высокого разрешения и обладает мощным графическим процессором, что позволяет ей эффективно выполнять множество мультимедийных операций.

В: Какие задачи кодирования будут выполняться с использованием комплекта разработчика Jetson Nano?

A: Jetson Nano Developer Kit оптимизирован для выполнения текущего моделирования, включая, помимо прочего, задачи распознавания изображений и обработки видео, такие как отслеживание объектов, системы человеческих действий и обработка голоса. Он обеспечивает достаточный уровень производительности для многочисленных вариантов использования, ориентированных на ИИ.

В: Какие предметы входят в комплект Jetson Nano Developer Kit?

A: Jetson Nano Developer Kit включает в себя модуль Jetson Nano, несущую плату и некоторые разъемы и интерфейсы. Кроме того, он предлагает полную операционную систему с драйверами и программными библиотеками в сочетании с NVIDIA JetPack для разработки в приложениях мультимедиа и искусственного интеллекта.

В: Является ли комплект разработчика Jetson Nano частью семейства продуктов NVIDIA Jetson?

A: Да, Jetson Nano Developer Kit является частью семейства продуктов бренда Jetson. Это означает, что он может работать с другими модулями Jetson и использовать преимущества большой экосистемы программного обеспечения и комплектов разработки, охватывающих всю платформу NVIDIA Jetson.

В: Каковы некоторые области применения набора разработчика Jetson Nano?

A: Приложения Jetson Nano Developer Kit включают, помимо прочего, робототехнику, умные города, здравоохранение, розничную торговлю и промышленную автоматизацию. Это другая, увлекательная платформа, которую можно использовать как для исследования, так и для внедрения решений ИИ на практике.

В: Что мне нужно сделать, чтобы начать использовать комплект разработчика Jetson Nano?

A: Работать с Jetson Nano Developer Kit очень просто и занимает немного времени. Вы можете установить NVIDIA JetPack SDK, который предлагает надежный комплект разработки с AI-мультимедиа, среди прочих возможностей. В комплект входят многочисленные вспомогательные материалы и сообщество, помогающее начать работу.

В: Какие датчики движения можно подключить к комплекту разработчика Jetson Nano?

A: Комплект разработчика Jetson Nano совместим с различными датчиками, такими как камеры и микрофоны. Эта функция позволяет создавать сложные решения ИИ, которые зависят от входных данных от различных датчиков в режиме реального времени.

В: Можно ли использовать комплект разработчика Jetson Nano для разработки и ввода в эксплуатацию программного обеспечения искусственного интеллекта?

A: Jetson Nano Developer Kit — лучшее оборудование для разработки и развертывания программного обеспечения ИИ. Он способен предоставлять аппаратные ресурсы для выполнения последних моделей ИИ, а также поддерживается программной экосистемой NVIDIA, что упрощает создание и выполнение приложений ИИ на мощных компьютерах.