هل ستحل Nvidia Jetson Nano محل Raspberry Pi؟

الإعلانات

إنه وقت مثير للحوسبة ذات العوامل الصغيرة. كما لو أن Raspberry Pi لم يكن كافيًا من جميع الآلات ، فإن لوحات أكثر قوة قادرة على تحقيق نتائج مذهلة تستمر في الظهور.

تعد Jetson Nano من Nvidia إضافة حديثة إلى صفوف الألواح المفعّلة بميزة التعلم الآلي القوية. ما الذي يجعلها مميزة؟ هل يجب عليك شراء واحدة؟ ما هو Nvidia Jetson Nano؟

ما هي Nvidia Jetson Nano؟

Jetson Nano هو جهاز كمبيوتر فردي (SBC) يبلغ حجمه حجم Raspberry Pi ، ويهدف إلى الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يبدو أنه منافس مباشر في لوحة Google Coral Dev ، وهو الثالث في عائلة Jetson إلى جانب لوحات تطوير TX2 و AGX Xavier المتاحة بالفعل.

تستفيد Nvidia من براعتها لقوة معالجة الرسومات لأجهزة الكمبيوتر الصغيرة هذه ، باستخدام الشبكات العصبية المتوازية لمعالجة مقاطع فيديو وأجهزة استشعار متعددة في وقت واحد.

في حين تهدف جميع لوحات Jetson الثلاثة إلى أن تكون متاحة للجميع ، فإن Nano مخصص لكل من المطورين المحترفين والهواة. تتكون مجموعة أدوات التطوير من جزأين - اللوح الأساسي للاتصال ، ووحدة النظام على (SOM) لوحدات المعالجة الفعلية.

ما هو النظام على الوحدة؟

يشير System on Module إلى أي لوحة تطوير تحتوي على جميع الأجزاء الحرجة للنظام في وحدة قابلة للإزالة. يتميز نانو بموصل حافة 260 دبوس لربطه باللوح الأساسي للتطوير.

بمجرد انتهاء التطوير ، يمكن إزالة SOM وإضافته إلى نظام مضمن مع مدخلات مخصصة ، وتتصل SOM جديدة باللوح الأساسي لمزيد من التطوير.

إذا كان كل هذا يبدو مألوفًا قليلاً ، فهو كذلك!

هذا هو نفس إعداد لوحة جوجل كورال ديف هل Google Coral Dev Board أفضل من Raspberry Pi؟تبشر بعصر جديد في مجالس الهواة التي يمكن الوصول إليها ، ما هو كورال ديف لوحة جوجل؟ وهل يمكن أن تحل محل Raspberry Pi؟ اقرأ أكثر ، وهو حجم مماثل ، ويهدف أيضًا إلى تعلُّم الآلة المضمّن للهواة والمحترفين على حدٍ سواء!

ما هي مواصفات Jetson Nano؟

لقد احتشدت نفيديا كثيرًا في Jetson Nano:

سوم:

• وحدة المعالجة المركزية: معالج ARM® Cortex-A57 MPCore رباعي النواة
• GPU: بنية Nvidia Maxwell ™ مع 128 نواة Nvidia CUDA
• الرام: 4 جيجا بايت 64 بت LPDDR4
• التخزين: 16 جيجا بايت eMMC 5.1 Flash
• الفيديو: تشفير 4k @ 30fps ، فك تشفير 4k @ 60fps
• الكاميرا: 12 ممرًا (3 × 4 أو 4 × 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5 جيجابت في الثانية)
• الاتصال: جيجابت إيثرنت
• العرض: HDMI 2.0 أو DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 × 2) 2 في وقت واحد
• PCIE / USB: 1 x1 / 2/4 PCIE ، 1x USB 3.0 ، 3x USB 2.0
• I / O: 1x SDIO / 2x SPI / 6x I2C / 2x I2S / GPIOs
• الأبعاد: 69.6 مم × 45 مم

اللوح:

• USB: 4x USB 3.0 ، USB 2.0 Micro-B
• الكاميرا: ممرات MIPI CSI-2 DPHY 1x (متوافقة مع كاميرا Raspberry Pi)
• LAN: Gigabit Ethernet ، M.2 Key E
• التخزين: فتحة microSD
• الشاشة: HDMI 2.0 و eDP 1.4
• I / O أخرى: GPIO ، I2C ، I2S ، SPI ، UART

ماذا يمكن أن تفعل؟

لن يكون بمثابة صدمة لأحد أن نفيديا أنتجت لوحة مناسبة بشكل جيد للمهام البصرية. يعد التعرف على الكائنات هو التركيز الرئيسي هنا ، ولدى Visionworks SDK العديد من التطبيقات المحتملة في هذا المجال.

بدلاً من استخدام وحدة معالجة منفصلة لمهام التعلم الآلي ، تستخدم Jetson Nano وحدة معالجة رسومات Maxwell مع 128 نواة CUDA للرفع الثقيل.

يتميز مشروع Jetson Inference بعروض توضيحية لشبكة عصبية مدربة مسبقًا تقوم بأداء التعرف على الأشياء المتعددة عالية الأداء في مجموعة متنوعة من البيئات. تتبع الميزات التجريبية وتثبيت الصورة والتنبؤ بالحركة والمعالجة المتزامنة متعددة المصادر في الحزم التجريبية المتاحة.

ربما الأكثر إثارة للإعجاب هو تقنية DeepStream الواردة في الفيديو أعلاه. يُعد تشغيل التحليلات المباشرة على ثمانية تدفقات 1080 بكسل متزامنة بسرعة 30 إطارًا في الثانية على كمبيوتر واحد صغير لوحة أمرًا لا يصدق ، ويظهر القوة المحتملة لأجهزة Nano.

ما سيتم استخدامه ل؟

نظرًا لبراعتها في تحليل الفيديو وعامل الشكل الصغير ، فمن المؤكد أن Jetson Nano ستتألق في الروبوتات والمركبات المستقلة. تظهر العديد من العروض التوضيحية هذه التطبيقات في العمل.

نظرًا لقوتها وحجمها ، من المحتمل أن تعمل أيضًا في الأنظمة المضمنة التي تعتمد على التعرف على الوجه والأشياء.

لهواة مثلنا؟ يبدو أنه مزيج مثالي من إمكانيات التعلم الآلي القوية في عامل مألوف لأي شخص يتلاعب بـ Raspberry Pi. بينما يمكنك استخدام أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow على التوت التوت ابدأ بالتعرف على الصور باستخدام TensorFlow و Raspberry Piهل تريد التعامل مع التعرف على الصور؟ بفضل Tensorflow و Raspberry Pi ، يمكنك البدء على الفور. اقرأ أكثر ، Jetson Nano أكثر ملاءمة لهذه المهمة.

ماذا يمكن أن تفعل Jetson Nano؟

يدير Jetson Nano Ubuntu ، على الرغم من توفر صورة نظام تشغيل متخصصة من Nvidia التي تتميز ببرنامج خاص بالمنصة. في حين أن التركيز الأساسي للوحة هو التعلم الآلي ، فهذا هو Nvidia ، لذا تتوقع أن تستمر بعض المعالجات الرسومية أيضًا.

لن تخيب. لم يتم العثور على العروض التوضيحية التي تظهر أنظمة الجسيمات ، وعرض الكسر في الوقت الفعلي ، ومجموعة من التأثيرات المرئية إلا مؤخرًا على بطاقات الرسومات المكتبية الرئيسية.

بالنظر إلى أن ترميز الفيديو الخاص به تم تصنيفه على أنه 4k @ 30fps ، وفك التشفير بمعدل 60 إطارًا في الثانية ، فمن الآمن افتراض أن Nano سيكون مثاليًا لتطبيقات الفيديو أيضًا.

جيتسون نانو مقابل. مجلس المرجان ديف: أيهما أفضل؟

من الصعب تحديد اللوحة الأفضل بين لوحة Google Coral Dev و Jetson Nano في هذه المرحلة.

تعد شبكة TensorFlow العصبية من Google قوة مهيمنة في مجال التعلم الآلي. سيتبع ذلك أن معالج Edge Edge TPU الخاص بـ Google قد يعمل بشكل أفضل مع تطبيقات TensorFlow Lite.

من ناحية أخرى ، أظهرت Nvidia بالفعل مجموعة رائعة من العروض التوضيحية المستندة إلى التعلم الآلي لـ Jetson Nano. هذا ، إلى جانب الرسومات الرائعة التي يستطيع Nano جعلها منافسًا حقيقيًا.

كم تكلفة Jetson Nano؟

السعر جانب آخر لم نتناوله بعد. تباع لوحة Google Coral Dev بسعر 149.99 دولارًا بينما يبلغ سعر Jetson Nano 99 دولارًا فقط. ما لم تتمكن لوحة Coral Dev من جلب شيء فريد إلى الطاولة ، فقد يجد الهواة والمطورون الصغار مبلغ 50 دولارًا إضافيًا أمرًا صعبًا لتبريره.

لا يوجد حاليًا سعر لـ SOM وحده لأي من اللوحين ، لكني أتخيل أن معظم المطورين الهواة لن يكونا بهذه الأهمية. من وجهة نظر تجارية ، سيكون تباين الأداء / السعر هو ما يصنع الفرق الحاسم بين Jetson Nano و Coral Dev board.

يتوفر Jetson Nano من Nvidia مباشرة مع بائعين آخرين.

يشترى: جتسون نانو مباشرة من نفيديا

هل يمكن أن تحل محل My Raspberry Pi؟

في حين أن لوحة Google Coral Dev قوية ، إلا أنها لا تتراكم مع Raspberry Pi من بعض النواحي. راسبيري بي هو كمبيوتر هوايات رائع للإلكترونيات DIY. من الممكن ايضا ضعف كمبيوتر سطح المكتب استخدام Raspberry Pi كجهاز كمبيوتر مكتبي: 7 أشياء تعلمتها بعد أسبوعهل يمكن لجهاز Raspberry Pi المتواضع استبدال كمبيوتر سطح المكتب؟ قضيت سبعة أيام في الكتابة والتحرير على Pi ، مع نتائج مثيرة للاهتمام. اقرأ أكثر في السؤال.

بالتأكيد ، لوحة Coral Dev قوية ، ولكن وثائقها الخاصة تنصح بعدم إرفاق الماوس ولوحة المفاتيح. نظام التشغيل المخصص لـ Coral مخصص لاتصالات SSH في المقام الأول. ومع ذلك ، فمن المحتمل أن يكون قادرًا على الحفاظ على أي اختلاف في Linux. هذا يعيدها إلى هناك كمنافس مباشر لـ Pi

هناك مشكلة برغم من ذلك. إذا كنت تريد لوحة لتعلم التعلم الآلي ، ولكن لوحة يمكنها أيضًا أداء مهام يومية أخرى ، فلماذا تشتري لوحة Coral Dev Board؟

يدعم Jetson Nano منفذ العرض ، وكما ذكرنا سابقًا ، فإن هناك أمثلة فيديو رائعة مباشرة من الصندوق. سيكون سطح مكتب Ubuntu المخصص مألوفًا لدى الكثيرين وستجعله نقطة السعر الأرخص احتمالًا جذابًا للكثيرين ، حتى أولئك الذين لا يهتمون بتعلم الآلة.

منظمة العفو الدولية للجميع

في هذه المرحلة ، من الصعب تحديد أيهما أفضل. من غير المعروف أيضًا أنه سيكون في متناول مطوري المنازل. أتطلع إلى قضاء بعض الوقت مع كل من لوحتي Coral Dev و Jetson Nano للحصول على إجابة نهائية!

لقد حان الوقت الممتع للتعامل مع SBCs! إذا كنت جديدًا عليه وتريد مكانًا للبدء ، احصل على Raspberry Pi واتبع دليل البدء النهائي Raspberry Pi: البرنامج التعليمي غير الرسميسواء كنت مالك Pi الحالي وتريد معرفة المزيد أو مالك محتمل لهذا الجهاز بحجم بطاقة الائتمان ، فهذا ليس دليلاً تريد تفويته. اقرأ أكثر !