DesignSpark Electrical Logolinkedin
菜单 搜寻
提问问题

[第一次用Jetson Nano 就上手]Developer Kit開箱、介紹、比較(繁體)

作者 吳怡庭
材料表 NVIDIA Jestson Nano Developer Kit

 

如要購買NVIDIA Jetson Nano開發套件請點我!

一、什麼是NVIDIA Jetson?

在開始介紹NVIDIA Jetson Nano前,我們先來了解一下NVIDIA Jetson。

NVIDIA Jetson 是NVIDIA為嵌入式系統設計的人工智慧平台,其中除了我們這次要介紹的NVIDIA Jetson Nano 以外,還包含了TK1、TX1、TX2、Xavier NX、AGX Xavier ,這一系列皆使用相同的架構和 SDK,並且都使用NVIDIA開發的Tengra處理器,包含有圖形處理器、音效處理器、南北橋晶片和記憶體控制器等功能。

二、認識NVIDIA Jetson Nano

尺寸只有 70 x 45 mm 大小的 Jetson Nano是Jetson 系列中最小的裝置,並且具備了472 GFLOP 的運算能力,能夠同時執行多個神經網路(包含TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等),以及同步處理數個高解析度感應器,而只需耗費 5 到 10 瓦特。

NVIDIA Jetson Nano技術規格:

(內容轉載自NVIDIA官方頁面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/)

三、Jetson Nano 開發套件實體開箱


外盒依然是以NVIDIA的招牌綠色來做設計,十分顯眼。


打開後可以看到裝著Jetson Nano的防靜電袋。


打開包裝,這就是Jetson Nano 開發套件實體的樣子啦!


換個角度可以看到最上層的是內建的散熱葉片,散熱片底下就是核心──Jetson Nano的主板,主板底下則會連接到I/O板。整體是以兩塊板子組成,方便大家進行開發。

以下是I/O板的規格:

(內容轉載自NVIDIA官方頁面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/)


Jetson Nano的背面有許多金屬凸點,所以使用時千萬不要放在金屬物品上,不然會導致短路!


NVIDIA也很貼心的提供了能夠摺成立體支撐架的紙卡,上面印有摺法和使用方式的教學步驟。


按照步驟將紙卡摺好放進紙盒內,再將Jetson Nano放上去,使用時就不怕會短路啦!


盒內還附有一張入門使用介紹紙卡,可以透過上面的指示插入SD卡和接上螢幕、鍵盤、滑鼠、電源,如需要其他的說明,也可以掃描紙卡上的QR code或是點選下面連結進入網站頁面。
https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit

四、Jetson 系列比較

以下為Jetson 系列的規格比較表,大家可以依自己的需求來做選擇,而TK1以及TX1現在已經有規格更好的裝置可替代,所以表中不列入比較:

(內容轉載自NVIDIA官方頁面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/)

相較於TX2、Xavier NX、AGX Xavier高規格且高售價的裝置,Jetson Nano可以用較便宜的價格換來一定程度的表現,很適合入門使用或是maker開發、應用在AIoT實作上。

五、效能比較

這邊提供官方給出Jetson Nano與其他SBC的效能比較圖:

(內容轉載自NVIDIA官方論壇:https://devblogs.nvidia.com/jetson-nano-ai-computing/)

由於記憶體容量有限、網絡層不支援或軟硬體限制等原因,經常發生DNR(未運行)結果。而Jetson Nano能夠執行不同種的神經網路模型,並有著穩定的表現。

也可參考下圖Jetson Nano 與Raspberry Pi 3(配備Intel神經運算棒)、Edge TPU 的推論效能比較數據:

(資料來源:NVIDIA)

六、Jetson Nano VS Raspberry Pi 4B

除了上述的裝置,現在最常拿來與Jetson Nano比較的莫過於Raspberry Pi 4。話不多說先上圖。


外觀上可以明顯的看出Raspberry Pi 4B板子較小,由於Jetson Nano本身就含有散熱葉片,高度高出不少。

讓我們來看看它們規格有什麼不同:

Jetson Nano 的GPU可用於跑神經網路和訓練,若是Raspberry Pi要做AI運算,就需要使用神經運算棒等運算裝置來輔助;記憶體方面雖然兩者規格相同,但Raspberry Pi 占用的內存很小,而Jetson Nano 包括內建的Ubuntu系統和GPU都會吃掉不少記憶體資源;Raspberry Pi的電源耗用較低,一般常見的5V2A就能夠正常的使用,Jetson Nano 若使用5V2A電源可能會發生電量供應不足的狀況,建議使用5V3A甚至是5V4A的電源;其餘WIFI、藍牙、音訊輸出等功能Raspberry Pi都有內建,使用起來較為方便,Jetson Nano則需要外接相關設備。

兩者相比較下各有優勢,無論是價格考量、操作系統、內建功能,都可以依照個人需求去做選擇。

 

本次介紹到這邊先暫時告一個段落,未來我們將會推出更多Jetson Nano相關的文章,有興趣歡迎關注我們!

看完文章想要使用Jetson Nano實作的朋友可以點此取得Jetson Nano開發套件。

 

資料來源&相關連結:

Jetson Nano官方頁面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/

Jetson Nano wiki:https://elinux.org/Jetson_Nano

Jetson系列官方頁面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/

Jetson 論壇:https://devtalk.nvidia.com/default/board/139/embedded-systems/1

Raspberry Pi 4官方頁面:https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4-model-b/specifications/

CAVEDU Education is devoted into robotics education and maker movement since 2008, and is intensively active in teaching fundamental knowledge and skills. We had published many books for readers in all ages, topics including App Inventor, Lego robot and IoT (Arduino / Raspberry Pi). Please check CAVEDU's website for more information: http://www.cavedu.com, http://www.appinventor.tw

14 Jan 2020, 3:56