Jetson Nano Developer Kit

NVIDIA Jetson Nano 開發者套件
Jetson Nano迷你人工智慧電腦,採用4核心Cortex-A57 CPU,搭配128組CUDA核心、運算效能達472GFLOPS (FP16)的Maxwell顯示架構GPU,整體佔用面積僅70 x 45 mm。

Nvidia 在GTC2019發布推出最新嵌入式AI邊緣運算開發板 
預計售價新台幣3200.0未稅

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NVIDIA發布嵌入式電腦Jetson Nano:功耗僅5W
3月19日NVIDIA在矽谷召開了GTC 2019主題演講,NVIDIA CEO黃仁勳發表演講,正式發布了機器人開發者工具箱Jetson Nano,可以為機器人設計導入AI算力。

Jetson Nano是一款類似於樹莓派的嵌入式電腦設備,其搭載了四核Cortex-A57處理器,GPU則是擁有128個NVIDIA CUDA核心的NVIDIA Maxwell架構顯示卡,記憶體4GB LPDDR4,儲存則為16GB eMMC 5.1,支援4K 60Hz影片解碼。

NVIDIA表示,Jetson Nano提供效能為472GFLOPs,同時功耗低至5W,另外Jetson Nano面積非常mini,長寬只有69.6x45mm,非常適合放在機器人或者智慧喇叭內部。Jetson Nano套件可以直接執行Linux系統,並支援大量的AI框架(當然包括NVIDIA自己的框架)。

至於價格Jetson Nano售價99美元,此外NVIDIA還提供一個“production-ready”版本,售價129美元。
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=====原廠網頁資訊
JETSON NANO
為數百萬種裝置提供現代人工智慧的強大功能  立即預購

NVIDIA Jetson Nano 促成數百萬種小巧、低成本、低耗能的全新人工智慧系統開發,也開啟了嵌入式物聯網應用程式的新世界,包括入門級網路錄影機 (NVR)、家用機器人,以及具備完整分析功能的智慧閘道器。

BIG PERFORMANCE IN A POCKET-SIZE MODULE
人工智慧的全新境界
尺寸僅 70 x 45 mm 的 Jetson Nano 模組是全球最小的 Jetson 裝置。這種可量產的模組系統 (SOM) 能有效將人工智慧部署至各個產業的終端裝置,包括智慧城市和機器人。
強大運算效能
Jetson Nano 具備 472 GFLOP 的運算能力,可快速執行現代人工智慧演算法,並可同時執行多個神經網路,以及同步處理數個高解析度感應器,非常適合應用在入門級網路錄影機 (NVR)、家用機器人,以及具備完整分析功能的智慧閘道器。
低電量需求
Jetson Nano 釋放終端裝置創新潛能。只需耗費 5 到 10 瓦特,就能運用功能強大又有效率的人工智慧、電腦視覺和高效能運算。

技術規格


GPUNVIDIA Maxwell 架構配備 128 個 NVIDIA CUDA® 核心
CPU四核心 ARM® Cortex®-A57 MPCore 處理器
記憶體4 GB 64-bit LPDDR4
儲存空間16 GB eMMC 5.1 快閃記憶體
影片編碼4K @ 30 (H.264/H.265)
影片解碼4K @ 60 (H.264/H.265)
相機12 個通道 (3x4 或 4x2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5 Gbps)
連線能力Gigabit 乙太網路
顯示器HDMI 2.0 或 DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1x2) 2 個同步
UPHY1 個 1/2/4 PCIE、1 個 USB 3.0、3 個 USB 2.0
I/O1 個 SDIO / 2 個 SPI / 6 個 I2C / 2 個 I2S / GPIO
大小69.6 mm x 45 mm
機械規格260-pin 邊緣接頭




NVIDIA JETSON NANO 開發套件
立即開始使用 Jetson Nano 開發套件,將現代人工智慧的強大功能應用在低成本又易於使用的平台。快速開始使用 Jetpack SDK 和一系列立即可用的專案。

開發人員套件 I/O
USB4 個 USB 3.0、USB 2.0 Micro-B
攝影機接頭1 個 MIPI CSI-2 DPHY 通道
連線能力Gigabit 乙太網路、M.2 Key E
儲存空間microSD (未含)
顯示器HDMI 2.0 與 eDP 1.4
其他GPIO、I2C、I2S、SPI、UART


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NVIDIA宣布推出Jetson Nano:價值99美元的小型,強大的NVIDIA CUDA-X AI計算機,可運行所有AI模型
GPU技術大會--NVIDIA今天宣布推出Jetson Nano ™,這是一款人工智能計算機,可以創建數百萬個智能系統。
體積小但功能強大的CUDA-X™ AI計算機可為運行現代AI工作負載提供472 GFLOPS的計算性能,並且功耗極高,功耗僅為5瓦。
Jetson Nano在NVIDIA創始人兼首席執行官Jensen Huang 的GPU技術大會上亮相,有兩個版本 - 面向開發人員,製造商和發燒友的99美元開發套件以及面向希望創建大眾市場邊緣系統的129美元生產就緒模塊。
Jetson Nano支持高分辨率傳感器,可以並行處理多個傳感器,並可在每個傳感器流上運行多個現代神經網絡。它還支持許多流行的AI框架,使開發人員可以輕鬆地將他們喜歡的模型和框架集成到產品中。
Jetson Nano加入了Jetson™系列產品,其中還包括用於全自動機器的強大Jetson AGX Xavier ™和用於AI的Jetson TX2系列。Jetson平台非常適合企業,創業公司和研究人員,現在可以將Jetson Nano擴展到全球3000萬製造商,開發商,發明家和學生。
NVIDIA公司副總裁兼自主機械總經理Deepu Talla表示,“Jetson Nano讓所有人都能更容易使用人工智能 - 並且得到了為我們國家的超級計算機提供動力的相同底層架構和軟件的支持。” “將AI帶入製造商運動開闢了一個全新的創新世界,激勵人們創造下一個大事。”

Jetson Nano開發人員工具包
AI的強大功能在製造商社區和教育領域基本上是遙不可及的,因為典型的技術沒有足夠的計算能力,缺乏AI軟件平台。
Jetson Nano開發套件售價99美元,將現代人工智能的強大功能帶入低成本平台,實現了製造商,發明家,開發人員和學生的新一輪創新。他們可以構建以前無法實現的AI項目,並將現有項目提升到新的水平 - 移動機器人和無人機,數字助理,自動化設備等。
該套件提供對完整桌面Linux的開箱即用支持,與許多流行的外圍設備和附件的兼容性,以及可幫助製造商快速開始使用AI的即用型項目和教程。NVIDIA還管理Jetson開發者論壇,人們可以在這裡獲得技術問題的答案。

“Jetson Nano開發套件令人興奮,因為它以非常易於使用的方式為DIY運動帶來了先進的AI,”DIY Robocars的Chris Anderson,DIY無人機和Linux基金會的Dronecode項目說。“我們計劃將這項技術引入我們的製造商社區,因為它是一個功能強大,有趣且價格合理的平台,是向更廣泛的受眾傳授深度學習和機器人技術的好方法。”

Jetson Nano模塊
過去,公司一直受到尺寸,功耗,成本和AI計算密度等挑戰的限制。本特森納米模塊給生活帶來的嵌入式應用,包括網絡攝像機,家用機器人和全分析能力的智能網關的一個新的世界。它旨在通過減少硬件設計,測試和驗證複雜,強大,高效的AI系統所花費的時間來縮短總體開發時間並將產品更快地推向市場。
該設計配有電源管理,時鐘,存儲器和完全可訪問的輸入/輸出。由於AI工作負載完全由軟件定義,因此即使在部署系統之後,公司也可以更新性能和功能。
思科Webex設備公司副總裁兼總經理Sandeep Mehra表示:“思科協作的使命是將所有人,無處不在地連接起來,進行豐富的沉浸式會議。” “我們與NVIDIA的合作以及Jetson家族陣容的使用是我們成功的關鍵。憑藉Jetson平台先進的AI處理能力,我們能夠推動新的體驗,使人們能夠更好地工作。“
為了幫助客戶輕鬆將AI和機器學習工作負載轉移到邊緣,NVIDIA與Amazon Web Services合作,使AWS物聯網Greengrass符合Jetson Nano等Jetson驅動設備的最佳運行標準。
“我們的客戶遍布各個行業,包括能源管理,工業,物流,智能建築和家庭,”亞馬遜網絡服務公司物聯網副總裁Dirk Didascalou表示。“所有這些行業的玩家都在建設智能和計算機對他們的應用程序的願景,以近乎實時的邊緣採取行動。AWS IoT Greengrass允許我們的客戶對Jetson驅動的設備執行本地推斷,並將相關數據發送回雲以改進模型培訓。“
整個Jetson系列中的一個軟件棧
NVIDIA CUDA-X是40多個加速庫的集合,使現代計算應用程序能夠受益於NVIDIA的GPU加速計算平台。JetPack SDK ™基於CUDA-X構建,是一個完整的AI軟件堆棧,帶有用於深度學習,計算機視覺,計算機圖形和多媒體處理的加速庫,支持整個Jetson系列。
JetPack包括最新版本的CUDA,cuDNN,TensorRT™和完整的桌面Linux操作系統。Jetson與NVIDIA AI平台兼容,這是NVIDIA為推動人工智能計算科學所做的十年,數十億美元的投資。

快速
推出原型參考平台 NVIDIA還創建了一個參考平台,通過最大限度地減少初始硬件組裝所花費的時間來快速啟動AI應用程序的構建。NVIDIA JetBot™是一款小型移動機器人,可以使用現成的組件構建,並在GitHub上開源。

Jetson Nano系統規格和軟件
Jetson Nano的主要功能包括:
GPU:基於128核NVIDIA Maxwell™架構的GPU
CPU:四核ARM®A57
視頻:4K @ 30 fps(H.264 / H.265)/ 4K @ 60 fps(H.264 / H.265)編碼和解碼
相機:MIPI CSI-2 DPHY通道,12x(模塊)和1x(開發人員套件)
內存:4 GB 64位LPDDR4; 25.6千兆字節/秒
連接:千兆以太網
操作系統支持:適用於Tegra®的Linux
模塊尺寸:70mm x 45mm
開發者套件尺寸:100mm x 80mm

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Jetson Nano迷你人工智慧電腦,採用4核心Cortex-A57 CPU,搭配128組CUDA核心、運算效能達472GFLOPS (FP16)的Maxwell顯示架構GPU,整體佔用面積僅70 x 45 mm。

針對越來越多融合人工智慧運算技術的聯網裝置應用需求,NVIDIA宣布推出全新Jetson Nano迷你人工智慧電腦,藉此對應尺寸更小的終端設備,乃至於應用在需要更高人工智慧算力的物聯網設備。



相比之前推出的Jetson系列電腦,此次推出的Jetson Nano採更迷你尺寸設計,藉此對應小型路由器、嵌入式裝置等體型不大機種,進而讓更多終端裝置可以藉由Jetson電腦帶來更高人工智慧算力,進而實現AIoT裝置的終端運算表現。

硬體設計部分,Jetson Nano採用4核心Cortex-A57 CPU,搭配128組CUDA核心、運算效能達472GFLOPS (FP16)的Maxwell顯示架構GPU,另外整合對應25.6GB/s傳輸量的4GB 64位元LPDDR4記憶體與16GB eMMC儲存容量,整體佔用面積僅70 x 45 mm,運作耗電量僅在5W-10W之間。




其他則支援12組 (以3 x 4或 4 x 2形式排列)MIPI CSI-2 DPHY 1.1鏈路、對應1.5Gbps資料傳輸量的相機鏡頭模組,並且支援HDMI 2.0、Display Port 1.2,或是eDP 1.4輸出規格,以及2組DSI輸出,連接埠則對應USB 3.0與4組PCIe。

另外,在影片編碼部分支援4K@30fps、4路1080P@30fps與8路720P@30fps規格,並且對應H.264,或是H.265編碼內容,解碼方面則對應4K@60fps、2路4K@30fps、8路1080P@30fps與16路720P@30fps規格,同樣支援H.264,或是H.265編碼內容。



而在軟體方面則支援景深量測、物件識別、姿勢量測、手勢識別、路徑規劃等功能,另外也支援TensorRT、cuDNN等深度學習框架,以及VisionWorks OpenCV等電腦視覺應用,另外也支援cuBLAS、cuFFT等加速運算,同時在顯示輸出方面也支援Vulkan、OpenCL等API內容,本身也能使用NVIDIA旗下CUDA、Linux4Tegra與ROS軟體項目。

同時,NVIDIA也說明旗下針對Jetson開發板設計的軟體開發工具Jetpack,已經從2016年3月推出的Jetson TX1所對應2.1、2.2版本,進展到目前可對應Jetson Nano的4.2版本,同時從去年3月開始針對深度學習應用加入的Deepstream,現在也進展到3.0版本,分別加入TrustedOS與TensorRT Next,另外也能支援目前常見的人工智慧學習框架。



建議售價方面,Jetson Nano開發板將以129美元價格銷售,而針對開發者應用設計、包含完整連接埠與電源輸入模組的開發工具版本則僅為99美元,預計從GTC 2019展開首日開放現場或NVIDIA網站等通路銷售,同時NVIDIA也提供諸多開發設計範例、線上討論區、學習課程,以及現有原始碼、資料庫等資源,藉此擴展更多物聯網應用。

目前在Jetson開發板產品線部分,NVIDIA依然以Jetson TX2作為主要設計應用產品,此次推出的Jetson Nano則是鎖定尺吋更小、讓更多終端裝置可以具備人工智慧算力應用為主,而就算是可對應10 TFLOPS運算效能的Jetson AGX Xavier,其實佔用面積也僅在100mm x 87mm,但進一步應用在大型機器人等需要更高算力的裝置,同時所有Jetson開發板均能共用相同開發工具資源,開發者將能以相同設計套用在不同Jetson開發板應用項目,藉此簡化整體開發流程。
















相關資訊
1.http://blog.cavedu.com/2019/03/19/nvidia-jetson-nano/  NVIDIA 超級震撼彈!Jetson nano,低功耗且超平價AI電腦
2.
子網頁 (1): Jetson Nano First
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