NVIDIA 發(fā)布了Jetson Nano 2GB 開發(fā)人員套件，這是用于教學、學習和開發(fā) AI 和機器人應用程序的理想動手平臺。六年前推出的 NVIDIA Jetson 平臺通過為邊緣計算設備提供人工智能的力量，徹底改變了嵌入式計算。如今，NVIDIA Jetson 廣泛應用于機器人、零售、工業(yè)、農(nóng)業(yè)和 AIoT 等多個領域。

2019 年 3 月，NVIDIA 推出了原始的 Jetson Nano 開發(fā)者套件，讓開發(fā)者、學生和愛好者等能夠?qū)W習、探索和構建適用于邊緣設備的 AI 應用程序。發(fā)燒友社區(qū)的迅速采用使其成為我們最受歡迎的開發(fā)工具包，并創(chuàng)造了 Jetson 運動。新的 NVIDIA Jetson Nano 2GB 開發(fā)者套件售價為 59 美元，讓學習 AI 和機器人技術更加實惠。該開發(fā)工具包是終極入門級 AI 計算機，從 2020 年 10 月開始在全球范圍內(nèi)提供。

Jetson Nano 2GB 開發(fā)者套件包括一個 Jetson Nano 模塊和 2 GB 內(nèi)存，并通過 128 核 NVIDIA Maxwell GPU 和 64 位四核 Arm A57 CPU 提供 472 GFLOPS 的計算性能。隨附的載板配備了邊緣和嵌入式項目開發(fā)中常用的接口，包括用于連接包括 USB 攝像頭在內(nèi)的外圍設備的 USB 3.0 和 USB 2.0 端口、一個 MIPI CSI-2 攝像頭連接器、一個兼容帶有許多外圍設備和附加組件、一個 HDMI 顯示接口和一個千兆以太網(wǎng)端口的盒子。開發(fā)者套件還包括一個 802.11ac 無線網(wǎng)絡 USB 適配器。

強大的性能

Jetson Nano 2GB 開發(fā)人員套件是學習現(xiàn)代 AI 的理想選擇。人工智能計算科學正在迅速變化，研究人員不斷發(fā)明新的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，以提供更好的準確性和性能。今天的人工智能從業(yè)者在他們的項目中使用各種各樣的人工智能模型和框架，因此學習和創(chuàng)建人工智能項目的理想平臺是一個足夠靈活的平臺，可以運行各種不同的人工智能模型，并且足夠強大以提供創(chuàng)建有意義的所需的性能交互式人工智能體驗。Jetson Nano 2GB 開發(fā)者套件不僅支持所有流行的 AI 框架和網(wǎng)絡，還提供了強大的 AI 性能。

圖 2 顯示了使用流行的 DNN 模型測量的 AI 推理性能，用于圖像分類、分割、對象檢測、圖像處理和姿勢估計。NVIDIA TensorRT 用于優(yōu)化網(wǎng)絡并加速推理以實現(xiàn)實時性能。Jetson Nano 2GB 開發(fā)者套件在這個價格范圍內(nèi)提供如此強大的推理性能是獨一無二的。

圖 2. JetPack 4.4.1 和 TensorRT 7.1 對各種基于視覺的 DNN 模型的 Jetson Nano 2GB 開發(fā)人員套件推理性能 （FP16）。

易于使用和靈活探索

Jetson Nano 2GB 開發(fā)人員套件提供了即用型平臺的開發(fā)體驗，不會限制您使用各種相機、傳感器和外圍設備親身探索 AI 的好奇心。它由 JetPack 軟件開發(fā)工具包 （SDK） 提供支持，其中包括熟悉的 Linux 桌面開發(fā)體驗。JetPack 附帶構建端到端 AI 應用程序所需的庫。例如，OpenCV 和 VisionWorks 可用于計算機視覺和圖像處理；CUDA、cuDNN 和 TensorRT 加速 AI 推理；以及用于相機和傳感器處理的庫等等。

與純云學習平臺不同，開發(fā)人員套件支持 AI 社區(qū)中的許多流行傳感器，如 Raspberry Pi 攝像頭、英特爾實感攝像頭、ZED 3D 攝像頭以及其他 USB 攝像頭和外圍設備，所有這些都可以開箱即用。JetPack 4.4.1 引入了對這一新開發(fā)工具包的支持，并于 2020 年 10 月末開始提供，與開發(fā)工具包的可用性保持一致。有關詳細信息，請參閱JetPack頁面。

您可以使用您選擇的 AI 框架進行學習和開發(fā)——支持包括 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 在內(nèi)的框架。TensorFlow和PyTorch的開發(fā)容器托管在NVIDIA NGC上，它提供了一種快速的一步法來啟動和運行您的框架環(huán)境。使用同樣托管在 NGC 上的機器學習容器，還可以在開發(fā)人員工具包上輕松安裝預裝了 TensorFlow、PyTorch、NumPy、scikit-learn、SciPy 和 pandas 的 Jupyter 筆記本學習環(huán)境。

如果您更喜歡直接安裝框架而不是使用預打包的容器，NVIDIA 提供了 Python PIP 輪子。有關詳細信息，請參閱杰特森動物園。

開發(fā)者社區(qū)

Jetson 開發(fā)者社區(qū)龐大而充滿活力，包括研究人員、專業(yè)開發(fā)人員、AI 愛好者、學生和愛好者，他們對 AI 和 Jetson 平臺充滿熱情。成千上萬的 Jetson 社區(qū)成員創(chuàng)建并積極分享酷視頻、開源項目和真實世界的 AI 應用程序。最重要的是，開發(fā)人員共享源代碼和說明，供任何人嘗試、學習和改進他們的項目。

NVIDIA 定期在JetsonTV YouTube 頻道和Jetson社區(qū)項目頁面上分享一些收藏夾。大多數(shù)標記為 Jetson Nano 的項目都可以在 Jetson Nano 2GB 開發(fā)人員套件上運行。這些是探索和學習人工智能的好方法。

Jetson AI 認證計劃

同樣在今天，NVIDIA 深度學習研究所推出了Jetson AI 認證計劃，第一個可用的課程是Jetson AI Fundamentals，其中包括一系列針對教育工作者的動手自學教育教程、視頻演練和基于項目的評估學習者。本課程以流行的開源深度學習和機器人教程為基礎，包括Jetson Nano 、JetBot和Hello AI World上的 AI 入門，并包含由 NVIDIA 講師和社區(qū)專家制作的新教學視頻。

Jetson AI 基礎課程教授使用分類和回歸網(wǎng)絡進行深度學習的基礎，以及對象檢測和語義分割。培訓和推理工作流程、數(shù)據(jù)收集和實時計算機視覺都包括在內(nèi)。該課程還包括自主機器人主題，并介紹了使用 JetBot 機器人實現(xiàn)道路跟蹤、避免碰撞和物體跟蹤。

Jetson AI 認證計劃涵蓋兩項認證：

Jetson AI 專家，面向?qū)W生、創(chuàng)客、愛好者或任何希望開始使用 AI 的人

Jetson AI Educator面向希望在自己的課程或課程中教授 AI 的教育工作者和講師

要獲得認證，參與者需要學習Jetson AI 基礎課程，然后使用他們在整個課程中學到的概念創(chuàng)建自己的 AI 項目。然后由 NVIDIA 審核項目，并在必要時提供反饋。

發(fā)現(xiàn)人工智能

Jetson Nano 2GB 開發(fā)人員套件是一種強大且易于訪問的方式，任何人都可以開始使用 AI 和機器人技術。它非常適合動手學習，您將看到您的作品實時感知并與您周圍的世界互動。在線入門指南可通過可下載的系統(tǒng)映像快速啟動和運行，并且通過 NVIDIA CUDA-X 堆棧支持流行的機器學習框架，可以輕松使用支持最新突破的相同軟件和工具進行開發(fā)。

關于作者

Suhas Sheshadri 是 NVIDIA 的產(chǎn)品經(jīng)理，專注于 Jetson 軟件。他之前曾在 NVIDIA 的自動駕駛團隊工作，為 NVIDIA Drive 平臺優(yōu)化系統(tǒng)軟件。在空閑時間，Suhas 喜歡閱讀有關量子物理學和博弈論的書籍。

Dustin 是 NVIDIA Jetson 團隊的一名開發(fā)人員推廣員。Dustin 擁有機器人技術和嵌入式系統(tǒng)方面的背景，喜歡在社區(qū)中提供幫助并與 Jetson 合作開展項目。您可以在NVIDIA 開發(fā)者論壇或GitHub 上找到他。

審核編輯：郭婷