Jetson Nano: одноплатник для машинного обучения от Nvidia



    Вчера компания Nvidia анонсировала Jetson Nano: одноплатный компьютер для вычислений в области ИИ. Маленький компьютер с поддержкой библиотек CUDA-X AI выдаёт 472 гигафлопса для запуска современных рабочих нагрузок ИИ, потребляя при этом всего лишь 5 Вт.

    Одноплатник представлен на конференции GPU Technology Conference, а презентацию провёл основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг.

    Технические спецификации:

    • Графический процессор: Nvidia на архитектуре Maxwell со 128 ядрами CUDA
    • Процессор: четырёхъядерный ARM Cortex-A57 MPCore
    • Видео: 4K на 30 кадрах в секунду (формат H.264/H.265) и 4K на 60 кадрах в секунду (формат H.264/H.265) для кодирования и декодирования, соответственно
    • Видеовыход: HDMI 2.0 или DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1×2), два одновременно
    • Оперативная память: 4 ГБ LPDDR4 64-бит; 25,6 ГБ/с
    • Флэш-память: 16 ГБ eMMC
    • Камера: 12 линий (3×4 или 4×2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1,5 Гбит/с), 12x (модуль) и 1x (набор разработчика)
    • Разъёмы: 1×1/2/4 PCIE, 1×USB 3.0, 3×USB 2.0
    • Ввод-вывод: 1×SDIO / 2×SPI / 6×I2C / 2×I2S / пины GPIO
    • Сеть: Gigabit Ethernet
    • Поддержка ОС: Linux для Tegra
    • Размер модуля: 69,5×45 мм
    • Размер девкита: 100×80 мм
    • Подключение: 260-пиновый коннектор

    Jetson Nano поставляется в двух версиях:

    1. девкит для разработчиков, производителей и энтузиастов за $99;
    2. готовый модуль для компаний, желающих создать системы для массового рынка, за $129.

    Jetson Nano поддерживает сенсоры высокого разрешения, может параллельно обрабатывать информацию с множества датчиков и запускать несколько нейросетей одновременно. Он также поддерживает множество популярных фреймворков ИИ, что позволяет разработчикам интегрировать свои любимые модели и фреймворки.

    По мнению Nvidia, дешёвый одноплатник «идеально подходит для предприятий, стартапов и исследователей», которые раньше не могли себе позволить купить более дорогие платы. Таким образом, платформа Jetson значительно расширяет свою аудиторию, а ускоритель ИИ фактически становится чуть ли не товаром народного потребления. По крайней мере, этот девкит может купить любой мейкер. Как говорит Nvidia, плата «приносит мощь современного ИИ на недорогую платформу, стимулируя новую волну инноваций от производителей, изобретателей, разработчиков и студентов. Они могут создавать проекты ИИ, которые ранее были невозможны, и выводить существующие проекты на новый уровень — мобильные роботы и дроны, цифровые помощники, автоматизированные приборы и многое другое».

    Комплект поставляется с поддержкой полноценного десктопного Linux, совместим со многими популярными периферийными устройствами и аксессуарами. Также доступна справочная литература, которая поможет во всём этом разобраться. В крайнем случае, задать вопрос можно на форуме разработчиков Jetson, где коллеги ответят на технические вопросы.

    Это уже не первый продукт Nvidia в семействе Jetson, которое также включает мощную систему Jetson AGX Xavier для автономных машин и Jetson TX2 для встроенного применения (AI at the Edge).


    Jetson AGX Xavier

    Для сравнения, Jetson AGX Xavier работает на 512-ядерном Volta GPU с тензорными ядрами, тут есть акселератор глубокого обучения, 16 ГБ памяти, специальный акселератор компьютерного зрения (7-Way VLIW Vision Processor), возможность кодировать видео с разрешением до 8К и декодировать одновременно до 12-ти потоков 4К. Многое из этого отсутствует в одноплатнике Jetson Nano. Но зато тот гораздо меньше по размеру и дешевле, чем Jetson AGX Xavier: всего 69,6×45 мм против 87×100 мм и цена $99 против $1299. Как говорится, почувствуйте разницу.

    Третий представитель семейства Jetson TX2 поставляется в трёх версиях: TX2 (8GB), TX2 4GB и TX2i. Они отличаются также по объёму флэш-памяти (16-32 ГБ) и наличию встроенного Wi-Fi, который есть только в TX2 (8GB).


    Jetson TX2

    В Jetson TX2 работает GPU на архитектуре Pascal с 256 ядрами Nvidia CUDA. По другим характеристикам и размеру (87×50 мм) плата Jetson TX2 похожа на Jetson Nano, но стоит значительно дороже: в районе $600 (девкит). Так что Jetson Nano дешевле сотни долларов — это действительно нечто особенное для Nvidia.
    Поддержать автора
    Поделиться публикацией

    Комментарии 13

      0
      Сегодня его уже продают www.seeedstudio.com/NVIDIA-Jetson-Nano-Development-Kit-p-2916.html — In Stock 170+ Available
        +2
        И ниже кнопочка «Предзаказ» с ожидаемой датой поступления — 12 апреля.
          +1
          Нашел уже растаможенное, запросил сроки.
          e-components.ru/item/945-13450-0000-000
          0
          У меня обработка картинки сеткой на 1080TI занимает 0,7 сек. Комп воет и шумит. Греется.
          Интересно, а как бы пересчитать скорость обработки на такой плате?
            +2
            Очень — очень примерно 15-20 секунд. Но лучше замерять. Вопрос и к архитектуре сети и тому как она к памяти лазит, и от числа полносвязных слоёв, и от фреймворка используемого, и.т.д., и.т.п.
            Реально Tx2 примерно в 7-10 раз медленнее 1080Ti на многих задачах. Tx1 на 30% медленнее tx2 на большинстве задач. А Nano — по сути в 2 раза зарезанный Tx1 судя по спекам.
            Вполне может оказаться что недавний Coral или Movidius 2 быстрее окажутся. Но надо руками сравнивать по разным задачам…
              0
              Ну вроде как не нейронками единами. Можно, например, SLAM с помощью GPU делать, чего не сделать на Movidius.
                +1
                Так вопрос то про сетку был.
            +3
            Интересно как на нем Kodi зашевелится на 4к… Не совсем ИИ, конечно…
              0
              И какая там операционная система? Будут те же грабли как и со всем одноплатниками или наконец-то будет работать из коробки?
                +1
                На TX2 — Ubuntu 16.04, в целом работает хорошо. Хотя какими-то особо специфичными извращенными задачами я не занимался.
                –4
                А доту потянет?
                  0

                  Существует ли подобный одноплатник под Windows?

                    +1
                    Для Windows 10 IoT Core есть список плат: docs.microsoft.com/en-us/windows/iot-core/learn-about-hardware/socsandcustomboards
                    Raspberry Pi (BCM2837, BCM2836 — ARM); что-то с атомными x86 (apollo lake, braswell, cherry trail, bay trail-i/m/d) от Advantech/Kontron/Aaeon; Qualcomm DragonBoard 410c (APQ8016, менее производительные ARM-ядра, чем в jetson nano); NXP i.MX* (ARM): Advantech RSB-4411, Keith & Koep pConXS, Kontron SMARC-sAMX6i, Solid Run Hummingboard Edge, Geniatech SoM-iMX6Q-Q7 и SoM-iMX7D, VIA VAB-820, Phytec phyBOARD-i.MX7.

                    Либо искать одноплатники на x86 процессорах (или даже небольшие материнские платы с припаяным процессором). На ряде из них возможен запуск Windows 10. Например Aaeon “UP Xtreme” SBC linuxgizmos.com/latest-up-board-combines-whiskey-lake-with-ai-core-x-modules

                  Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                  Самое читаемое