Entfesseln Sie die Leistung des NVIDIA Jetson Nano Developer Kit für KI und Robotik

Das NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ist nicht nur in Bezug auf sein Industriedesign bemerkenswert, sondern auch für fortgeschrittene künstliche Intelligenz und Robotik von entscheidender Bedeutung. Das Kit bietet Entwicklern und Robotik-Enthusiasten eine robuste Plattform zum Erstellen intelligenter Systeme. Es handelt sich um einen kleinen, aber effizienten Computer für die Entwicklung von Projekten, die auf KI-Technologie basieren. Er verfügt über eine 128-Core-GPU und eine schnelle CPU, die eine superschnelle Verarbeitung ermöglicht. Dieser Artikel untersucht, wozu der Jetson Nano in der Lage ist, indem er seine Architektur, die verfügbare Software und seine Verwendungsmöglichkeiten in den Bereichen Computer Vision, Robotik, Edge Computing und anderen Bereichen untersucht. Egal, wo Sie in der Hierarchie der KI-Entwicklung stehen – vom erfahrenen Entwickler bis zum sehr unerfahrenen und begeisterten Anfänger – Sie müssen das Potenzial des Jetson Nano zu schätzen wissen, um ihn kreativ zu nutzen.

Was ist der NVIDIA Jetson Nano?

Überblick über den Jetson Nano

Der NVIDIA Jetson Nano ist ein hochleistungsfähiges Embedded-Computing-Gerät, das speziell für KI und Robotik entwickelt wurde. Es enthält eine 128-Core Maxwell GPU und eine Quad-Core ARM Cortex-A57 CPU, die bis zu 472 GFLOPS Rechenleistung bietet und damit komplexe Berechnungen und Parallelverarbeitung schnell durchführen kann. Der geringe Stromverbrauch ist in das Design integriert und verbraucht nur 5 Watt, was den Einsatz in eingebetteten Systemen und Edge-Computern ermöglicht. Darüber hinaus enthält der Jetson Nano 4G LPDDR4 RAM und verfügt über USB-, HDMI- und GPIO-Anschlüsse zum Anschluss verschiedener Sensoren und Geräte. Ein auf dem Linux-Betriebssystem basierender Software-Stack namens Jetpack SDK bietet Entwicklern Zugriff auf relevante Bibliotheken und Tools für Deep Learning, Computer Vision und Roboterentwicklung.

Hauptmerkmale des NVIDIA Jetson Nano

Es gibt mehrere wichtige Gründe, warum der NVIDIA Jetson Nano in KI-Anwendungen anderen Lösungen vorzuziehen ist:

1. Hochleistungsverarbeitung: Der Jetson Nano umfasst eine Maxwell 128-Core-GPU sowie eine Quad-Core ARM Cortex-A57-CPU und bietet eine Gesamtverarbeitungsleistung von 472 GFLOPS, mit der problemlos die komplexesten KI-Engines ausgeführt werden können.
2. Energieeffizienz: Mit einer Betriebsleistung von 5 Watt ist der Jetson Nano das Nonplusultra unter den stromsparenden Computergeräten. Dies ist insbesondere für die Robotik und IoT-Geräte nützlich, bei denen ein effizienter Stromverbrauch erforderlich ist.
3. Vielseitige Konnektivität: Es verfügt über eine große Auswahl an Anschlüssen, darunter USB 3.0, HDMI sowie GPIO-Pins, was die Verbindung mit einer Vielzahl von Geräten, darunter Sensoren und Kameras, erleichtert und somit die Komplexität der Projekte erhöht.
4. Umfassende Softwareunterstützung: Der Jetson Nano enthält das JetPack SDK, sodass Entwickler bereits über die nützlichsten Bibliotheken und APIs für Deep Learning, Computer Vision und Robotik in Verbindung mit NVIDIA-Unterstützung verfügen. Dies verkürzt die Zeit vom Beginn der Entwicklung von KI-Projekten bis zu ihrer Umsetzung in die praktische Anwendung erheblich.
5. Kompakter Formfaktor: Die kompakten Abmessungen ermöglichen den Einbau in eingebettete Designs und Systeme mit begrenztem Platz und erleichtern die Nutzung in zahlreichen Szenarien ohne Kompromisse bei der Effektivität.

Diese allesamt wichtigen Funktionen können Entwicklern und Forschern Anregungen geben, bei der Integration von KI in Anwendungen und Dienste die kreativen Grenzen zu erweitern.

Anwendungen des Jetson Nano in KI und Robotik

Die Vielseitigkeit des NVIDIA Jetson Nano zeigt sich in mehreren Bereichen, darunter KI und Robotik. Einige der Anwendungen sind unten aufgeführt:

1. Roboterwahrnehmung: Der Jetson Nano wird in einem autonomen Roboter für Wahrnehmungsfunktionen wie Objekterkennung, Bildverarbeitung und Kartenerstellung eingesetzt. Dies liegt daran, dass die von Kameras und anderen Sensoren erfassten Daten in Echtzeit auf dem Gerät verarbeitet werden, um sie zur Navigation und Vermeidung von Hindernissen zu verwenden.
2. Intelligente Überwachung: Der Jetson Nano unterstützt auch herkömmliche Sicherheitsanwendungen durch Videoinhaltsanalyse, indem er Gesichts-, Aktivitäts- und Bedrohungserkennung ermöglicht. Dies bietet verbesserte Überwachungsmöglichkeiten, eine bessere Reaktion auf Bedrohungen und eine höhere Produktivität bei Sicherheitsoperationen.
3. IoT Edge Computing: Das Gerät dient als Edge-Computing-Gerät in IoT-Anwendungen und führt Aufgaben wie die Datenverarbeitung vor Ort aus, um hohe Latenz und Bandbreite Nutzung. Dies ist in Smart Cities und im industriellen IoT wichtig, da die Geräte in Echtzeit auf ihre Umgebung reagieren können.

Die oben genannten Anwendungen zeigen, wie der Jetson Nano die Kreativität und Verbesserung von Robotik und KI in verschiedenen Branchen steigert, unterstützt und fördert.

Wie richte ich das NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ein?

Erforderliche Grundkomponenten

Das NVIDIA Jetson Nano Developer Kit enthält verschiedene Komponenten, die für die ordnungsgemäße Konfiguration des Geräts unerlässlich sind. Zu den wichtigsten gehören:

1. NVIDIA Jetson Nano Developer Kit: Die Hauptkomponente besteht aus dem Jetson Nano-Modul und der Trägerplatine. Das Modul ist ein Einplatinencomputer, der für die KI dieses Zeitalters entwickelt wurde.
2. Stromversorgung: Ein 5V/4A Netzteil reicht aus, um den Jetson Nano mit Strom zu versorgen, da er auf Leistung ausgelegt ist. Je nach Strombedarf kann ein Micro-USB- oder Hohlstecker eingebaut werden.
3. MicroSD-Karte: Eine Micro-SD-Karte mit mindestens 16 GB ist unbedingt erforderlich, da das Betriebssystem und die Anwendungssoftware darauf installiert werden. Für eine einwandfreie Funktion wählen Sie am besten eine Karte mit hoher Geschwindigkeit.
4. HDMI- oder DP-Monitor: Ein über HDMI oder DisplayPort angeschlossenes Display ist erforderlich, da es für die Schnittstelle des Jetson Nano für dessen Einrichtung und Betrieb benötigt wird.
5. Tastatur und Maus: In der ersten Phase der JP 649-Plattenkonfiguration werden USB-Maus- und -Tastaturgeräte verwendet. Bei Bedarf kann anschließend eine Remote-Verbindung eingerichtet werden.
6. Internetverbindung: Zum Herunterladen relevanter Updates und anderer Abhängigkeiten, die für das Entwicklungsboard oder die Entwicklungsfirmware erforderlich sind, sollte vorzugsweise eine Routerverbindung verwendet werden. Wenn ein Performance-Modell verwendet wird, kann ein Wi-Fi-Dongle eine Alternative sein.

All diese Aspekte tragen zum Bereitstellen und Testen der KI-Anwendungen auf der Jetson Nano-Plattform bei.

Schritt-für-Schritt-Setup-Anleitung

1. Stecken Sie die MicroSD-Karte in das Entwicklungsboard: Stecken Sie die zugehörige, gebrauchsfertige MicroSD-Karte in den Steckplatz des Jetson Nano Developer Boards.
2. Display anschließen: Verbinden Sie den Jetson Nano mit einem HDMI- oder DisplayPort-Monitor.
3. Eingabegeräte anschließen: Stecken Sie die USB-Tastatur und -Maus in die USB-Anschlüsse des Jetson Nano.
4. An die Stromversorgung anschließen: Schließen Sie den 5V/4A-Adapter an den Jetson Nano an und stecken Sie ihn in die Hauptsteckdose.
5. Internetverbindung herstellen: Verbinden Sie den Jetson Nano mit Ihrem Netzwerk Verwenden Sie bei Bedarf ein Ethernet-Kabel oder einen kompatiblen WLAN-Dongle, um die Funktionalität Ihres Einplatinencomputers zu aktualisieren.
6. Gerät einschalten: Schalten Sie die Stromversorgung ein. Der Jetson Nano wird eingeschaltet und der erste angezeigte Bildschirm sollte der Setup-Bildschirm sein.
7. Folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm: Schließen Sie die primären Konfigurationen ab, indem Sie die Anweisungen auf dem Rechnungsmonitor Ihres Robustcomputers beantworten.
8. Software-Updates installieren: Stellen Sie nach Abschluss der Aufgabe sicher, dass der Computer online ist, und installieren Sie Softwareressourcen, die der Computer herunterlädt.

Indem Sie die oben genannten Schritte befolgen, können Sie Ihr NVIDIA Jetson Nano Developer Kit einrichten und für KI- und Reservierungsprojekte vorbereiten.

Erstkonfiguration und Test

Wenn die Einrichtung abgeschlossen ist, geht es im nächsten Schritt um die erste Konfiguration und die Überprüfung des Jetson Nano. Überprüfen Sie zunächst, ob das Gerät booten konnte. Während dieser Phase sollte auf dem Display ein Linux-Desktop angezeigt werden. Verwenden Sie ab diesem Zeitpunkt das Terminal, um zu überprüfen, ob das System die installierte Hardware und andere Komponenten erkennt. Geben Sie uname -a ein, um die Kernelversion im Terminal anzuzeigen und die ordnungsgemäße Installation zu überprüfen.

Führen Sie anschließend eine einfache Prüfung durch, indem Sie einige im Jetson Nano SDK enthaltene Testanwendungen verwenden. Für dieses Beispiel sind Anwendungen in einem der entsprechenden Verzeichnisse vorhanden. Geben Sie im ausgeführten Befehl ./sample_app ein, um zu sehen, welche Leistung die Anwendung erbringen soll. Untersuchen Sie außerdem die CPU- und GPU-Leistung Ihres Systems mithilfe von Tools, die in den Befehlszeilen ausgeführt werden können, wie z. B. top oder Nvidia-said, um zu sehen, wie die Hardwareressourcen genutzt werden und ob alles in Ordnung ist. Diese Tests stellen bei korrekter Ausführung sicher, dass die vorläufige Konfiguration Ihres Jetson Nano für zukünftige Anforderungen, z. B. in den Bereichen KI und Roboter, abgeschlossen ist.

Was sind die Funktionen des Jetson Nano Developer Kit?

KI-Rechenfähigkeiten

Das Experimentierkit NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ist für KI-Berechnungen vorgesehen und wurde entwickelt, um bei intensiven Arbeitslasten in einem kleinen Gehäuse zu helfen. Dieses Modul enthält eine 128-Core-Maxwell-GPU, die komplexe neuronale Netzwerkstrukturen in Echtzeit verarbeitet. Darüber hinaus ist das Kit mit vielen KI-Frameworks kompatibel, darunter TensorFlow, Pytorch und Caffe, um bei der Implementierung komplexerer Modelle für maschinelles Lernen zu helfen. Jetson Nano verfügt über 4 GB RAM und kann Bilder und Videos in hoher Auflösung wiedergeben, wodurch es für eine Reihe von Anwendungen wie Computer Vision, Robotik und IoT-Geräte geeignet ist. Seine eingebettete Verwendung wird durch seine Fähigkeit, hohe Leistung bei sehr geringem Stromverbrauch bereitzustellen, weiter verbessert.

Energieeffizienz und Leistung

Der NVIDIA Jetson Nano wurde so konzipiert, dass er eine hohe Leistung auf möglichst energieeffiziente Weise bietet. Der Stromverbrauch des Geräts liegt bei knapp 5 bis 10 Watt, was die Notwendigkeit eines Gleichgewichts zwischen Leistung und Energieeffizienz deutlich macht, was seinen Einsatz in eingebetteten Systemen und Edge-Computing ermöglicht. Das Kühlsystem ermöglicht es dem Jetson Nano, unabhängig von den Umgebungsbedingungen auf optimalem Niveau zu arbeiten, was für Geräte mit kompakten Formfaktoren entscheidend ist. Darüber hinaus ermöglicht sein Design kurze und lange Betriebszeiten in einem batteriebetriebenen Gerät, was ihn sehr nützlich für Robotik- und IoT-Anwendungen macht, typischerweise wenn der Stromverbrauch minimal sein muss. Diese Mischung aus Leistung und Energieeffizienz macht ihn zu einem leistungsstarken und energieeffizienten Jetson Nano, der sich sehr gut für Entwickler eignet, die effiziente KI-Systeme mit Leistungsgrenzen entwickeln möchten.

Konnektivitäts- und Erweiterungsoptionen

Der NVIDIA Jetson Nano verfügt über zahlreiche Anschlüsse und Kapazitäten für den Anschluss weiterer Peripheriegeräte und Erweiterungen. Einer der verfügbaren Anschlüsse ist der Gigabit-Ethernet-Anschluss, der für schnelles Internet sorgt und so die Verbindung mit Netzwerksystemen ermöglicht. Das Board verfügt über zusätzliche USB-3.0-Anschlüsse, die den Anschluss von Kameras, externen Laufwerken und anderem Zubehör ermöglichen, das für die Entwicklung von KI-Anwendungen benötigt wird.

Die restlichen Schnittstellen umfassen GPIO, I2C, SPI und UART zum Anschluss verschiedener Sensoren und Aktoren, die für Controller für Roboter und das Internet der Dinge erforderlich sind. Es gibt einen 40-poligen Header zur Unterstützung zusätzlicher Hardwaremodifikationen sowie zur einfachen Anbringung zusätzlicher Module anderer Hersteller. Mit dieser Erweiterungsmöglichkeit ist Jetson Nano gut aufgestellt, um eine hervorragende Eignung für den Einsatz in KI-Projekten zu bieten.

Wie entwickelt man KI-Anwendungen mit dem Jetson Nano?

Einführung in das NVIDIA JetPack SDK

Das JetPack SDK von NVIDIA ist ein umfassendes Entwicklungskit, das Entwickler mit allem ausstattet, was sie zum Erstellen leistungsstarker KI-Anwendungen auf Jetson Nano benötigen. Das Kit enthält eine speziell ausgewählte Palette an Softwarebibliotheken, APIs und Debugging-Tools, die die Entwicklung KI-basierter Initiativen fördern sollen. Es besteht aus der NVIDIA TensorRT-Software mit der Deep-Learning-Inferenzoptimierung und der Runtime-Engine, die Teil des SDK ist. X4 wird mit dieser Software, SDK-Zementierung, in Roboterautos für Computer-Vision-Aufgaben in Echtzeit installiert. Geringe Tiefenschärfe in einem Foto, grelles Blendlicht oder lebhaftes Auftreten, schwacher Hintergrund.

Darüber hinaus erleichtert das SDK den Entwicklungsprozess, indem es fertige oder fast fertige Produkte bereitstellt, wie beispielsweise vorab trainierte Modelle und Beispielanwendungen. Das JetPack SDK ist unter einer bestimmten Version der Jetson-Hardware versioniert, was Zuverlässigkeit und Leistung verbessert. Wenn das JetPack SDK die Ziele der Anwendung seiner Benutzer anspricht und erfüllt, wird der Genauigkeitsgrad für jede in einem Mehrprozessorsystem eingeführte KI insgesamt auf ein Minimum reduziert.

Verwenden von Bibliotheken für Deep Learning und Computer Vision

Beim Erstellen dieser KI-Anwendungen auf Jetson Nano ist die optimale Nutzung der effizienten Bibliotheken für Deep Learning- und Computer Vision-Anwendungen entscheidend. Einige der beliebtesten sind:

1. TensorFlow: TensorFlow ist eine sehr adaptive Modellerstellungsbibliothek mit gut integrierter Unterstützung für eine breite Palette gekrümmter und linearer Modellstrukturen, wodurch sie für zahlreiche Aufgaben verwendet werden kann, darunter Bildanalyse und -verarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache usw. Darüber hinaus ist die Bibliothek in die GPUs von NVIDIA, einschließlich Jetson nano, integriert und für diese optimiert, wodurch die Beschleunigung tiefer neuronaler Netzwerkmodelle verbessert wird.
2. PyTorch: PyTorch ist beliebt für sein dynamisches Modell und seine Einfachheit, die schnelle Experimente und Sitzungen zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen ermöglicht. Dank der umfassenden Unterstützung von GPU-Computing mit CUDA werden das Trainieren und Ausführen des Modells effektiv und einfach gestaltet, sodass die Entwickler sauber und schnell an Annahmen in verschiedenen Modellen des maschinellen Lernens und der Computervision arbeiten können.
3. OpenCV: Alternativ dazu ist OpenCV eine Open-Source-Bibliothek, die Computer Vision durchführt und viele relevante Funktionen für Bildverarbeitung, Echtzeit-Computer Vision und maschinelles Lernen bietet. Da es auf dem JetPack SDK basiert, können Entwickler hardwarebeschleunigte Funktionen für die Videoverarbeitung und Bilderfassung für ihre KI-Anwendungen nutzen.

In Kombination mit dem JetPack SDK ermöglichen diese Bibliotheken Entwicklern die Entwicklung leistungsstarker, skalierbarer und effizienter KI-Anwendungen auf einer Jetson Nano-Plattform.

Bereitstellen von KI-Modellen auf dem Jetson Nano

Die Bereitstellung von KI-Modellen auf dem Jetson Nano folgt einem Muster, um sicherzustellen, dass die Modelle auf der eingebetteten Plattform effektiv ausgeführt werden können. Zunächst konvertieren Entwickler häufig die trainierten Modelle aus verfügbaren Frameworks wie TensorFlow, PyTorch usw. in das TensorRT-Format, das nun die Leistung der Modelle durch Modelloptimierungen verbessert. Der nächste Schritt umfasst die Installation des JetPack SDK auf dem Jetson Nano, einem erstklassigen Einplatinencomputer, der mit den für die Bereitstellung wichtigen Tools und Bibliotheken ausgestattet ist. Nachdem die Umgebung vorbereitet wurde, werden die optimierten Modelle in den Anwendungscode eingebettet, sodass Entwickler die GPU-Beschleunigung für Inferenzen nutzen können.

Es ist jedoch unbedingt sicherzustellen, dass die Modelle auf einer gewissen Ebene getestet wurden, um sicherzustellen, dass sie innerhalb der erwarteten Bereiche funktionieren. Mit dem DeepStream SDK von NVIDIA können Echtzeit-Streaming-Anwendungen entwickelt und bereitgestellt werden, die besonders in Computer Vision-Anwendungen nützlich sind. Wenn Sie mit den Modellen zufrieden sind, können Sie sie in viel größeren Systemen und Anwendungen verwenden, was die Bereitstellung solcher Modelle in Robotern, intelligenten Kameras, Edge Computing usw. erleichtert. Die Aktualisierung und Überwachung dieser Modelle kann jedoch für ihre Genauigkeit und Leistung wichtig sein, wenn sich die Umgebung ändert.

Was sind die Unterschiede zwischen verschiedenen Jetson-Produkten?

Vergleich zwischen Jetson Nano und Jetson Xavier NX

Jetson Nano und Jetson Xavier NX sind zwei robuste eingebettete KI-Rechnerplattformen von NVIDIA. Die beiden Geräte zielen jedoch auf unterschiedliche Anwendungen und Leistungsanforderungen ab. Der Jetson Nano verfügt über beeindruckende 128 CUDA-Kerne und einen maximalen Stromverbrauch von 10 W und ist für Low-End-Geräte wie Roboter und IoT-Geräte gedacht, was sich hervorragend für Training und Prototyping eignet. Er verfügt über Single-Thread-DUS und ist schnell genug für grundlegende KI-Inferenzen.

Andererseits ist das Design des Jetson Xavier NX viel weiter fortgeschritten als das der anderen, da er 384 CUDA-Kerne und 48 Tensor-Kerne hat, die ihm bis zu 21 TOPS (Tera-Operationen pro Sekunde) ermöglichen. Angesichts seiner unterschiedlichen Leistungskonfigurationen von 10 bis 15 Watt eignet er sich für die Entwicklung von fortschrittlicheren Echtzeit-Anwendungen wie autonomen Maschinen, komplexeren Computer-Vision-Systemen usw. Darüber hinaus bietet die Eignung für solch anspruchsvolle Verarbeitungsaufgaben aufgrund der Unterstützung mehrerer Kameras und der höheren Speicherbandbreite des Xavier NX eine viel bessere Leistung für Umgebungen, die sich an Entwickler fortschrittlicher Produkte richten.

Ein Vergleich zwischen dem Jetson Nano und dem Jetson Xavier NX muss hinsichtlich der Betriebsanforderungen der beabsichtigten Anwendung hinsichtlich Verarbeitungsleistung und Energieverbrauch sowie dem Komplexitätsgrad der zu nutzenden KI-Modelle anerkannt werden.

Funktionen von Jetson AGX Orin und Jetson AGX Xavier

Sowohl der Jetson AGX Orin als auch der Jetson AGX Xavier sind hervorragende KI-Computerlösungen, die für verschiedene Arten hoch eingebetteter Anwendungen entwickelt wurden. In diesem Fall verfügen die beiden Computer jedoch über unterschiedliche Funktionen und eignen sich weitgehend für unterschiedliche Szenarien.

Jetson AGX Orin wurde auf der Orin-Architektur von NVIDIA entwickelt und bietet bis zu 254 TOPS KI-Leistung. Außerdem verfügt es über eine hochkomplexe GPU mit 2048 CUDA-Kernen und 64 Tensor-Kernen, was es für moderne KI-Aufgaben viel effektiver macht. Der Stromverbrauch liegt bei einer Normalverteilung von 10 bis 60 Watt und gewährleistet so eine hohe Vielseitigkeit, um verschiedenen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden. Dieses Gerät ermöglicht die Ausführung fortgeschrittener Aufgaben in den Bereichen Robotik und autonome Maschinen sowie in Bereichen sehr großer KI-Anwendungen und kann effektiv am Rand und in der Cloud eingesetzt werden. Seine Ergänzung zum erweiterten Durchsatz bei der Computer-Vision-Verarbeitung und der verbesserten Speicherbandbreite für Video- und Schnittstellen der nächsten Generation macht es für die fortschrittlichsten KI-Workloads nutzbar.

Was das andere Hauptmerkmal betrifft, ist der Jetson AGX Xavier auch eine leistungsstarke Plattform, die mit 32 CUDA-Kernen und 512 zusätzlichen Tensor-Kernen eine Leistung von bis zu 64 TOPS bietet. Die digitale Leistungssteuerungsschaltung arbeitet effektiv in einem Leistungsbereich von 10 bis 30 Watt. Der Xavier wäre besser geeignet für den Einsatz in der Robotik und im maschinellen Lernen, da er Deep-Learning-Inferenzen und Computervision in Echtzeit durchführen kann. Er verfügt über eine breite Palette an E/A, sodass er gut mit verschiedenen Sensoren und Kameras kommunizieren kann, was ihn in verschiedenen Computersystemen einsetzbar macht.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl der Jetson AGX Orin als auch der Jetson AGX Xavier auf anspruchsvolle KI-Workloads ausgerichtet sind. Letzterer erzielt eine bessere Leistung und bietet mehr Flexibilität, während Ersterer ein bewährtes Arbeitstier in mehreren KI-Anwendungen ist, das auf optimale Verarbeitung abzielt.

Auswahl des richtigen Jetson-Produkts für Ihre Anforderungen

Bei der Auswahl des richtigen Jetson-Produkts für einen Anwendungsfall sollten Sie mehrere wichtige Faktoren berücksichtigen, um Ihre spezifischen Anwendungsanforderungen zu optimieren. Zunächst müssen Sie die Rechenleistungsanforderungen Ihres Projekts verstehen. Angenommen, das Ziel des Projekts sind Hochleistungsanwendungen wie Computer Vision-Verarbeitung oder das Training komplexer KI-Modelle. In diesem Fall ist der Jetson AGX Orin besser geeignet, da er über eine höhere Anzahl an CUDA- und Tensor-Kernen verfügt. Wenn die Anwendungen hingegen auf Effizienz bei einem bestimmten Leistungsniveau ausgerichtet sind, erfüllt der Jetson AGX Xavier die Doppelfunktion, maschinelles Lernen und andere Echtzeit-Inferenzen auszuführen, jedoch mit besserer Energieeffizienz.

Darüber hinaus ist der Standort der zukünftigen Einsatzstrategie sehr wichtig. In Fällen, in denen Sie zum Zeitpunkt der Anwendung viele Informationen verarbeiten müssen und Randfunktionen nutzen möchten, bei denen Kosten und Vielseitigkeit sehr wichtig sind, bietet der Orin aufgrund seiner Fähigkeit, unterschiedliche Arbeitslasten auszuführen, einen Vorteil. Sollten sich Ihre Anwendungen jedoch auf die Integration von Sensoren in Robotik oder IoT USAGIZE konzentrieren, bietet der Xavier hohe Leistung und hervorragende Konnektivität.

Und zu guter Letzt sollten Sie monolithische Systeme und ihre Perspektiven in Betracht ziehen. In dieser Hinsicht ist Orin anderen Modellen überlegen, da seine Architektur sich an das Wachstum anpassen lässt, ohne dass sie bei der Entwicklung der KI-Arbeitslasten neu erfunden werden muss. Abschließend ist zu sagen, dass Sie bei Ihrer Wahl vor allem die Leistungsanforderungen, Bereitstellungsszenarien und Skalierbarkeit berücksichtigen müssen, um die fundiertesten Entscheidungen für Ihr Projekt treffen zu können.

Welcher Support und welche Ressourcen stehen Jetson Nano-Benutzern zur Verfügung?

Dokumentation und Tutorials von NVIDIA Developer

NVIDIA bietet über die offizielle Entwickler-Site von NVIDIA verschiedene Ressourcen im Zusammenhang mit Jetson Nano an.

1. NVIDIA Jetson Nano Developer Kit-Benutzerhandbuch: Dieses Benutzerhandbuch enthält Informationen zur Installation, Konfiguration und Ausführung von Anwendungen für den Jetson Nano. Es enthält die erforderlichen Gerätespezifikationen, wie die Geräte verbunden werden und wie solche Probleme auftreten können.
2. Die Schulungen des NVIDIA Deep Learning Institute bieten Informationen für Personen, die sich mit der Entwicklung von Computern auf Basis von KI beschäftigen möchten. Das Institut bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Online-Kurse für Benutzer der Jetson-Plattformversionen an, die in Bereichen wie Robotik und künstliche Intelligenz anwendbar sind. Diese Kurse umfassen theoretische Vorlesungen zu den grundlegenden Konzepten oder Prinzipien von KI und Deep Learning sowie praktische Aktivitäten auf Basis von Jetson Nano.
3. Die NVIDIA Jetson Community-Foren sind für Benutzer gedacht, die über Jetson Nano und andere Entwicklungsboards diskutieren möchten.: Hier kann der Benutzer mit anderen Entwicklern und Fachleuten interagieren, die Jetson-Produkte verwenden. Benutzer können Fragen stellen, ihre Arbeit teilen und von erfahreneren Mitgliedern der Community Hilfe zu ihren Anliegen erhalten. Dies steigert die Produktivität.

Diese Ressourcen verbessern die Benutzerzufriedenheit und ermöglichen die vollständige Nutzung des Jetson Nano für die Erstellung von KI-Anwendungen.

Community-Support und Foren

Für Jetson Nano-Benutzer, die Community-Unterstützung suchen, stehen mehrere bestehende webbasierte Communities offen …

1. NVIDIA-Entwicklerforen: Die besagten Foren von NVIDIA dienen jedem Benutzer als zentrale Anlaufstelle, um jedes Jetson Nano-Thema von der Fehlerbehebung bis zur Softwareimplementierung zu diskutieren. Aufgrund der Nützlichkeit des Forums besprechen Mitglieder, darunter NVIDIA-Ingenieure und andere Entwickler, Probleme und teilen ihr Fachwissen mit den Forumsmitgliedern.
2. Stack Overflow: Ist eines der bekannteren programmierbezogenen Foren mit einer Fülle von Fragen und Antworten zu Jetson Nano und seiner Verwendung. Benutzer suchen hier nach Hilfe bei Problemen mit ihren eigenen Projekten oder neuen Problemen und nutzen das Wissen erfahrener Entwickler, die zuvor dieselben Probleme hatten.
3. Reddit (r/jetson Nano): Die Reddit-Community für Jetson Nano ist entspannter und die Mitglieder sprechen über Dinge wie die Verwendung des Geräts für Roboter- und Computervisionsanwendungen. Mitglieder veröffentlichen Projekte, Details und Tutorials zum Jetson Nano-Gerät und bieten so eine gute Plattform, um Rat und Inspiration von Leuten zu suchen, die sich für das Gerät interessieren.

Aufgrund dieser Faktoren bieten diese Foren nicht nur praktische Hilfe, sondern tragen auch zum Aufbau einer Community von Jetson Nano-Benutzern bei, die ihnen bei der Arbeit an ihren Projekten zur Verfügung steht.

Zugriff auf Software und Bibliotheken

Um KI-basierte Projekte mit Jetson Nano umsetzen zu können, müssen die richtige Software und Bibliotheken erworben werden. Für Benutzer, die bereit sind, ihre Entwicklungsaktivitäten zu verbessern, gibt es die folgenden drei Ressourcen:

1. NVIDIA Developer Zone: Die NVIDIA Developer Zone ist der Grund, warum der Jetson Nano den Benutzern des Geräts eine ganze Suite an Software, Tools, Bibliotheken und Dokumentationen bietet. Hier finden Sie beispielsweise das JetPack SDK und Bibliotheken, die für Deep Learning-Inferenzen wie TensorRT und CUDA für parallele Berechnungen verwendet werden, sowie andere Bibliotheken wie OpenCV, die in der Computer Vision-Programmierung verwendet werden.
2. GitHub: In vielen GitHub-Repositories finden sich mehrere Projekte und Bibliotheken, die sich auf den Jetson Nano konzentrieren. Darüber hinaus können Benutzer auf vorgefertigte Modelle eines integrierten tiefen neuronalen Netzwerks zugreifen, das von anderen Mitgliedern der Community erstellt wurde, sowie auf Bibliotheken, die solche Modelle für den Einsatz in Softwarepaketen verbessern und die Entwicklungsgeschwindigkeit deutlich erhöhen sollen.
3. PyPi (Python Package Index): PyPa enthält viele Python-Bibliotheken, die die Jetson Nano-Entwicklung unterstützen und daher eine schnelle Installation von Paketen ermöglichen, die auf KI und ML abzielen. Python-Bibliotheken, darunter NumPy, SciPy und Matplotlib, können ohne viel Aufwand in ein Jetson-Projekt installiert werden, wodurch die Möglichkeiten der Plattform erweitert und komplexere Analysen durchgeführt werden können.

Diese Ressourcen helfen beim Erhalten der relevanten Software und Bibliotheken, die Jetson Nano-Anwendungen erfolgreich dabei unterstützen, das Beste aus der Plattform für ihre Benutzer herauszuholen.

Referenzquellen

Nvidia

Nvidia Jetson

Künstliche Intelligenz

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F: Heben Sie die wichtigsten Spezifikationen des NVIDIA Jetson Nano Developer Kit hervor.

A: Das NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ist ein leistungsstarker KI-Computer mit einer ARM Quad-Core-CPU, 128 Maxwell-Cores GPU, 4 GB RAM und mehreren Anschlüssen, darunter USB, HDMI, Ethernet usw. Es zielt darauf ab, modernste KI-Aufgaben optimal auszuführen und wird durch den KI-Software-Stack von NVIDIA unterstützt.

F: Wie hoch ist der Stromverbrauch des Jetson Nano Developer Kit?

A: Das Jetson Nano Developer Kit ist ein sehr stromsparendes Gerät mit einem Stromverbrauch von nur 5 Watt. Es eignet sich ideal für den Einsatz in eingebetteten Systemen und anderen Designs, bei denen Energieeinsparung ein entscheidender Faktor ist.

F: Können mit dem Jetson Nano Developer Kit Multimedia-Anwendungen durchgeführt werden?

A: Das Jetson Nano Developer Kit ist viel besser für die Arbeit mit KI-Computervision und anderen Anwendungen dieser Art geeignet. Das aktuelle Modell ist mit Kodierungs-/Dekodierungsfunktionen für hochauflösende Videos ausgestattet und verfügt über eine leistungsstarke GPU, mit der es viele Multimedia-Operationen effektiv ausführen kann.

F: Welche Codierungsaufgaben werden mit dem Jetson Nano Developer Kit erledigt?

A: Das Jetson Nano Developer Kit ist für die Ausführung aktueller Modellierungen optimiert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Bilderkennungs- und Videoverarbeitungsaufgaben wie Objektverfolgung, menschliche Aktionssysteme und Sprachverarbeitung. Es bietet ein angemessenes Leistungsniveau für zahlreiche KI-orientierte Anwendungsfälle.

F: Welche Artikel sind im Jetson Nano Developer Kit-Paket enthalten?

A: Das Jetson Nano Developer Kit besteht aus dem Jetson Nano-Modul, der Trägerplatine sowie einigen Anschlüssen und Schnittstellen. Darüber hinaus bietet es ein komplettes Betriebssystem mit Treibern und Softwarebibliotheken kombiniert mit NVIDIA JetPack für die Entwicklung von Multimedia- und KI-Anwendungen.

F: Wird das Jetson Nano Developer Kit auch als Teil der Jetson-Familie der NVIDIA-Produkte betrachtet?

A: Ja, das Jetson Nano Developer Kit ist Teil der Produktfamilie der Marke Jetson. Dies bedeutet, dass es mit anderen Jetson-Modulen zusammenarbeiten und das große Ökosystem an Software und Entwicklungskits nutzen kann, das die gesamte NVIDIA Jetson-Plattform abdeckt.

F: Was sind einige der Anwendungen des Jetson Nano Developer Kit?

A: Zu den Anwendungsgebieten des Jetson Nano Developer Kit gehören unter anderem Robotik, Smart Cities, Gesundheitswesen, Einzelhandel und industrielle Automatisierung. Es handelt sich um eine andere, ansprechende Plattform, die sowohl zur Erforschung als auch zur praktischen Umsetzung von KI-Lösungen verwendet werden kann.

F: Was muss ich tun, um das Jetson Nano Developer Kit verwenden zu können?

A: Die Arbeit mit dem Jetson Nano Developer Kit ist sehr einfach und nimmt nicht viel Zeit in Anspruch. Sie können das NVIDIA JetPack SDK installieren, das ein robustes Entwicklungskit mit KI-Multimedia und anderen Funktionen bietet. Das Kit enthält zahlreiche unterstützende Materialien und eine Community, die Sie bei der Einführung des Projekts unterstützt.

F: Welche Bewegungssensoren können an das Jetson Nano Developer Kit angeschlossen werden?

A: Das Jetson Nano Developer Kit ist mit verschiedenen Sensoren wie Kameras und Mikrofonen kompatibel. Diese Funktion ermöglicht komplexe KI-Lösungen, die auf Echtzeiteingaben verschiedener Sensoren angewiesen sind.

F: Kann das Jetson Nano Developer Kit für die Entwicklung und Inbetriebnahme von Künstlicher Intelligenz-Software verwendet werden?

A: Das Jetson Nano Developer Kit ist die beste Hardware für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Software. Es kann Hardwareressourcen für die Ausführung aktueller KI-Modelle bereitstellen und wird außerdem durch das Software-Ökosystem von NVIDIA unterstützt, was die Erstellung und Ausführung von KI-Anwendungen auf leistungsstarken Computern erleichtert.