NVIDIA Jetson Nano - конкурент Raspberry Pi за $ 99 для разработки ИИ - A-NIX - интернет, компьютерные технологии, онлайн игры и мобильные телефоны.
Tech-Net-Game

NVIDIA Jetson Nano — конкурент Raspberry Pi за $ 99 для разработки ИИ

Технологическая конференция NVIDIA GPU объявила о выпуске модуля Jetson Nano и комплекта разработчика Jetson Nano . По сравнению с другими досками Jetson, стоимость которых составляет от 299 до 1099 долларов, модель Jetson Nano отличается низкой стоимостью 99 долларов. Это делает его доступным для многих разработчиков, преподавателей и исследователей, которые не могли потратить сотни долларов на приобретение продукта.

nvidia jetson family
Набор разработчика Jetson Nano (слева) и модуль Jetson Nano (справа)

Возвращение развития ИИ

За последние несколько лет мы увидели много достижений в исследованиях ИИ . Традиционно ИИ-вычисления всегда делались в облаке.

В последнее время наметилась тенденция сдвигать это вычисление от облака к локальному. Это называется Edge Computing . На встроенном уровне продуктов, которые можно использовать для искусственного интеллекта и машинного обучения, было немного, но мы наблюдаем эти дни в этом сегменте продуктов.

Такие продукты, как SparkFun Edge и OpenMV Board, являются хорошими примерами. Jetson Nano — новейшая технология NVIDIA на этом рынке. При подключении к вашей системе она сможет обеспечивать вычислительную мощность, необходимую для задач машинного обучения и искусственного интеллекта, без необходимости полагаться на облако.

Это отлично подходит как для конфиденциальности, так и для экономии трафика. Это также более безопасно, так как ваши данные всегда остаются на самом устройстве.

Джетсон Нано фокусируется на небольших проектах ИИ

Джетсон Нано работает на JetBot
Джетсон Нано работает на JetBot

Ранее выпущенные платы Jetson, такие как TX2 и AGX Xavier, использовались в качестве продуктов, таких как дроны и автомобили, Jetson Nano нацеливается на небольшие проекты, проекты, в которых вам нужно питать платы, как Raspberry Pi, не могут.

Знаете ли вы?

JetPack SDK от NVIDIA — это полноценная среда Linux, основанная на Ubuntu 18.04 LTS. Другими словами, Jetson Nano работает на Ubuntu Linux.

NVIDIA Jetson Nano Технические характеристики

За 99 долларов вы получаете 472 GFLOPS вычислительной мощности благодаря 128 ядрам NVIDIA Maxwell Architecture CUDA, четырехъядерному процессору ARM A57, 4 ГБ ОЗУ LP-DDR4, 16 ГБ встроенной памяти и 4 КБ кодированию / декодированию. Выбор порта также довольно приличный, поскольку Nano имеет Gigabit Ethernet, MIPI-камеру, выходы дисплея и пару портов USB (1 × 3,0, 3 × 2,0). Полный спектр спецификаций можно найти здесь .

процессор Четырехъядерный процессор ARM® Cortex®-A57 MPCore
GPU Архитектура NVIDIA Maxwell с 128 ядрами NVIDIA CUDA®
RAM 64 ГБ 64-битной LPDDR4
хранение 16 ГБ eMMC 5.1 Flash
камера 12 полос (3 × 4 или 4 × 2) MIPI CSI-2 TAX 1.1 (1,5 Гбит / с)
соединение Гигабитный Ethernet
Порты дисплея HDMI 2.0 и DP 1.2
Порты USB 1 USB 3.0 и 3 USB 2.0
другой 1 x 1/2/4 PCIE, 1x SDIO / 2x SPI / 6x I2C / 2x I2S / GPIO
размер 69,6 45 мм х мм

Наряду с хорошим оборудованием вы получаете поддержку большинства популярных платформ для искусственного интеллекта, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и т. Д. Он также поддерживает пакеты NVIDIA JetPack и DeepStream SDK, а также более дорогие платы TX2 и AGX.

«Jetson Nano делает ИИ более доступным для всех — и поддерживается той же базовой архитектурой и программным обеспечением, что и суперкомпьютер нашей страны. Внедрение ИИ в макро-движение открывает целый новый мир инноваций, вдохновляя людей на создание следующей важной вещи », — сказал Дипу Талла, вице-президент и генеральный директор по автономным машинам в NVIDIA.

Что вы думаете о Джетсон Нано?

Джетсон Нано отличается от страны к стране.

Intel Neural Stick также является одним из таких ускорителей по конкурентоспособной цене 79 долларов. Приятно видеть, что конкуренция в этих более низких ценовых категориях со стороны крупных производителей усиливается.

Я с нетерпением жду возможности получить продукт, если это возможно.

Что вы, ребята, думаете о таком продукте? Дайте нам знать в комментариях ниже.

{"@context":"http:\/\/schema.org","@type":"Article","dateCreated":"2019-05-09T14:18:59+03:00","datePublished":"2019-05-09T14:18:59+03:00","dateModified":"2019-05-09T14:19:24+03:00","headline":"NVIDIA Jetson Nano — \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442 Raspberry Pi \u0437\u0430 $ 99 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0418\u0418","name":"NVIDIA Jetson Nano — \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442 Raspberry Pi \u0437\u0430 $ 99 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0418\u0418","keywords":[],"url":"https:\/\/a-nix.ru\/nvidia-jetson-nano-konkurent-raspberry-pi-za-99-dlya-razrabotki-ii\/","description":"\u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f NVIDIA GPU \u043e\u0431\u044a\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f Jetson Nano \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 Jetson Nano . \u041f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043e\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438 Jetson, \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442 299 \u0434\u043e 1099 \u0434","copyrightYear":"2019","articleSection":"Tech-Net-Game","articleBody":" \u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f NVIDIA GPU \u043e\u0431\u044a\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043e \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f Jetson Nano \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 Jetson Nano . \u041f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043e\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438 Jetson, \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0442 299 \u0434\u043e 1099 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Jetson Nano \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 99 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0442\u043d\u0438 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430. \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 Jetson Nano (\u0441\u043b\u0435\u0432\u0430) \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c Jetson Nano (\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430) \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0418\u0418 \u0417\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0418\u0418 . \u0422\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e \u0418\u0418-\u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430 \u043a \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Edge Computing . \u041d\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043d\u043e \u043c\u044b \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438 \u0434\u043d\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u044b, \u043a\u0430\u043a SparkFun Edge \u0438 OpenMV Board, \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. Jetson Nano - \u043d\u043e\u0432\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f NVIDIA \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u044b\u043d\u043a\u0435. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 \u043e\u043d\u0430 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0443\u044e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435. \u0414\u0436\u0435\u0442\u0441\u043e\u043d \u041d\u0430\u043d\u043e \u0444\u043e\u043a\u0443\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0418\u0418 \u0414\u0436\u0435\u0442\u0441\u043e\u043d \u041d\u0430\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 JetBot \u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u044b Jetson, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a TX2 \u0438 AGX Xavier, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0440\u043e\u043d\u044b \u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0438, Jetson Nano \u043d\u0430\u0446\u0435\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043f\u043b\u0430\u0442\u044b, \u043a\u0430\u043a Raspberry Pi, \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442. \u0417\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043b\u0438 \u0432\u044b? JetPack SDK \u043e\u0442 NVIDIA - \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 Linux, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 Ubuntu 18.04 LTS. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, Jetson Nano \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 Ubuntu Linux. NVIDIA Jetson Nano \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0417\u0430 99 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0435 472 GFLOPS \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f 128 \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c NVIDIA Maxwell Architecture CUDA, \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445\u044a\u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0443 ARM A57, 4 \u0413\u0411 \u041e\u0417\u0423 LP-DDR4, 16 \u0413\u0411 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 4 \u041a\u0411 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \/ \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 Nano \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 Gigabit Ethernet, MIPI-\u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044b \u0434\u0438\u0441\u043f\u043b\u0435\u044f \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043f\u043e\u0440\u0442\u043e\u0432 USB (1 \u00d7 3,0, 3 \u00d7 2,0). \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c . \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445\u044a\u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 ARM\u00ae Cortex\u00ae-A57 MPCore GPU \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 NVIDIA Maxwell \u0441 128 \u044f\u0434\u0440\u0430\u043c\u0438 NVIDIA CUDA\u00ae RAM 64 \u0413\u0411 64-\u0431\u0438\u0442\u043d\u043e\u0439 LPDDR4 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 16 \u0413\u0411 eMMC 5.1 Flash \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 12 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0441 (3 \u00d7 4 \u0438\u043b\u0438 4 \u00d7 2) MIPI CSI-2 TAX 1.1 (1,5 \u0413\u0431\u0438\u0442 \/ \u0441) \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0413\u0438\u0433\u0430\u0431\u0438\u0442\u043d\u044b\u0439 Ethernet \u041f\u043e\u0440\u0442\u044b \u0434\u0438\u0441\u043f\u043b\u0435\u044f HDMI 2.0 \u0438 DP 1.2 \u041f\u043e\u0440\u0442\u044b USB 1 USB 3.0 \u0438 3 USB 2.0 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 1 x 1\/2\/4 PCIE, 1x SDIO \/ 2x SPI \/ 6x I2C \/ 2x I2S \/ GPIO \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 69,6 45 \u043c\u043c \u0445 \u043c\u043c \u041d\u0430\u0440\u044f\u0434\u0443 \u0441 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a TensorFlow, PyTorch, Keras \u0438 \u0442. \u0414. \u041e\u043d \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b NVIDIA JetPack \u0438 DeepStream SDK, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u044b TX2 \u0438 AGX. \u00abJetson Nano \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0418\u0418 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 - \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044b. \u0412\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0418\u0418 \u0432 \u043c\u0430\u043a\u0440\u043e-\u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0438\u0440 \u0438\u043d\u043d\u043e\u0432\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u00bb, - \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0414\u0438\u043f\u0443 \u0422\u0430\u043b\u043b\u0430, \u0432\u0438\u0446\u0435-\u043f\u0440\u0435\u0437\u0438\u0434\u0435\u043d\u0442 \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430\u043c \u0432 NVIDIA. \u0427\u0442\u043e \u0432\u044b \u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u0414\u0436\u0435\u0442\u0441\u043e\u043d \u041d\u0430\u043d\u043e? \u0414\u0436\u0435\u0442\u0441\u043e\u043d \u041d\u0430\u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044b \u043a \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435. Intel Neural Stick \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0446\u0435\u043d\u0435 79 \u0434\u043e\u043b\u043b\u0430\u0440\u043e\u0432. \u041f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u0432 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0446\u0435\u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u0445 \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0443\u0441\u0438\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f. \u042f \u0441 \u043d\u0435\u0442\u0435\u0440\u043f\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0436\u0434\u0443 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0427\u0442\u043e \u0432\u044b, \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430, \u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0435? \u0414\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445 \u043d\u0438\u0436\u0435. \n","publisher":{"@id":"#Publisher","@type":"Organization","name":"A-NIX - \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442, \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d \u0438\u0433\u0440\u044b \u0438 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u044b.","logo":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/a-nix.ru\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/logo-a-nix.png"},"sameAs":["#","#","#","#"]},"sourceOrganization":{"@id":"#Publisher"},"copyrightHolder":{"@id":"#Publisher"},"mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/a-nix.ru\/nvidia-jetson-nano-konkurent-raspberry-pi-za-99-dlya-razrabotki-ii\/","breadcrumb":{"@id":"#Breadcrumb"}},"author":{"@type":"Person","name":"admin","url":"https:\/\/a-nix.ru\/author\/admin\/"},"image":{"@type":"ImageObject","url":"https:\/\/a-nix.ru\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/nvidia-jetson-nano-8212-konkurent-raspberry-pi-za-99-dlya-razrabotki-ii_5cd40cb962721.jpeg","width":780,"height":405}}

Показать больше

Статьи по теме

Back to top button