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[第一次用Jetson Nano 就上手]Developer Kit开箱、介绍、比较

作者 吴怡庭
材料表 NVIDIA Jestson Nano Developer Kit

 

如要购买NVIDIA Jetson Nano开发套件请点我!

一、什么是NVIDIA Jetson?

在开始介绍NVIDIA Jetson Nano (194-5741) 前,我们先来了解一下NVIDIA Jetson。

NVIDIA Jetson 是NVIDIA为嵌入式系统设计的人工智能平台,其中除了我们这次要介绍的NVIDIA Jetson Nano 以外,还包含了TK1、TX1、TX2、Xavier NX、AGX Xavier ,这一系列皆使用相同的架构和 SDK,并且都使用NVIDIA开发的Tengra处理器,包含有图形处理器、音效处理器、南北桥芯片和内存控制器等功能。

二、认识NVIDIA Jetson Nano

尺寸只有 70 x 45 mm 大小的 Jetson Nano是Jetson 系列中最小的装置,并且具备了472 GFLOP 的运算能力,能够同时执行多个神经网络(包含TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等),以及同步处理数个高分辨率传感器,而只需耗费 5 到 10 瓦特。

NVIDIA Jetson Nano技术规格:

(内容转载自NVIDIA官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/)

三、Jetson Nano 开发套件实体开箱


外盒依然是以NVIDIA的招牌绿色来做设计,十分显眼。


打开后可以看到装着Jetson Nano的防静电袋。


打开包装,这就是Jetson Nano 开发套件实体的样子啦!


换个角度可以看到最上层的是内建的散热叶片,散热片底下就是核心──Jetson Nano的主板,主板底下则会连接到I/O板。整体是以两块板子组成,方便大家进行开发。

以下是I/O板的规格:

(内容转载自NVIDIA官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/)


Jetson Nano的背面有许多金属凸点,所以使用时千万不要放在金属物品上,不然会导致短路!


NVIDIA也很贴心的提供了能够折成立体支撑架的纸卡,上面印有折法和使用方式的教学步骤。


按照步骤将纸卡折好放进纸盒内,再将Jetson Nano放上去,使用时就不怕会短路啦!


盒内还附有一张入门使用介绍纸卡,可以透过上面的指示插入SD卡和接上屏幕、键盘、鼠标、电源,如需要其他的说明,也可以扫描纸卡上的二维码或是点选下面连结进入网站页面。
https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit

四、Jetson 系列比较

以下为Jetson 系列的规格比较表,大家可以依自己的需求来做选择,而TK1以及TX1现在已经有规格更好的装置可替代,所以表中不列入比较:

(内容转载自NVIDIA官方页面:https://www.nvidia.com/zh-tw/autonomous-machines/embedded-systems/)

相较于TX2、Xavier NX、AGX Xavier高规格且高售价的装置,Jetson Nano可以用较便宜的价格换来一定程度的表现,很适合入门使用或是maker开发、应用在AIoT实作上。

五、效能比较

这边提供官方给出Jetson Nano与其他SBC的效能比较图:

(内容转载自NVIDIA官方论坛:https://devblogs.nvidia.com/jetson-nano-ai-computing/)

由于内存容量有限、网络层不支持或软硬件限制等原因,经常发生DNR(未运行)结果。而Jetson Nano能够执行不同种的神经网络模型,并有着稳定的表现。

也可参考下图Jetson Nano 与Raspberry Pi 3(配备Intel神经运算棒)、Edge TPU 的推论效能比较数据:

(资料来源:NVIDIA)

六、Jetson Nano VS Raspberry Pi 4B

除了上述的装置,现在最常拿来与Jetson Nano比较的莫过于Raspberry Pi 4。话不多说先上图。


外观上可以明显的看出Raspberry Pi 4B板子较小,由于Jetson Nano本身就含有散热叶片,高度高出不少。

让我们来看看它们规格有什么不同:

Jetson Nano 的GPU可用于跑神经网络和训练,若是Raspberry Pi要做AI运算,就需要使用神经运算棒等运算装置来辅助;内存方面虽然两者规格相同,但Raspberry Pi 占用的内存很小,而Jetson Nano 包括内建的Ubuntu系统和GPU都会吃掉不少内存资源;Raspberry Pi的电源耗用较低,一般常见的5V2A就能够正常的使用,Jetson Nano 若使用5V2A电源可能会发生电量供应不足的状况,建议使用5V3A甚至是5V4A的电源;其余WIFI、蓝牙、音频输出等功能Raspberry Pi都有内建,使用起来较为方便,Jetson Nano则需要外接相关设备。

两者相比较下各有优势,无论是价格考虑、操作系统、内建功能,都可以依照个人需求去做选择。

 

本次介绍到这边先暂时告一个段落,未来我们将会推出更多Jetson Nano相关的文章,有兴趣欢迎关注我们!

看完文章想要使用Jetson Nano实作的朋友可以点此取得Jetson Nano开发套件。

 

资料来源&相关连结:

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

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

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

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

Raspberry Pi 4官方页面: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

16 Jan 2020, 7:38