Phenquestions
Mai jos sunt alegerile noastre de top:
1. Kitul de dezvoltator NVIDIA Jetson Xavier NX
Kitul de dezvoltator Jetson Xavier NX este un dispozitiv la nivel de entuziast, cu un preț la nivel de consumator. Este nevoie de performanța TX2 și o îmbunătățește. Conform NVidia, matricile de performanță NX depășesc TX2 de aproximativ zece ori în doar 10W. Este sigur că vă va plăcea un jucător obișnuit. Capacitatea sa de a dezvolta și testa proiecte de factor de formă mici, eficiente din punct de vedere energetic, cu inferență AI foarte precisă, multimodală, deschide poarta pentru noi descoperiri.
Calculatorul modulului are un NVIDIA Carmel ARM v8 cu 6 nuclee.2 CPU, 6 MB L2 + 4 MB L3 cache, 8 GB dimensiunea memoriei computerului și 16 GB dimensiunea discului hardware. Mai mult decât atât, GPU-ul său se bazează pe cea mai recentă arhitectură Volta a NVIDIA cu 384 CUDA și 48 Tensor Cores. Acestea sunt specificații destul de bestiale pentru un consumator.
Singura problemă cu această opțiune este că L4T are o comunitate de asistență foarte mică, ceea ce înseamnă că nu prea mult suport software. Dacă aveți nevoie de software, va trebui probabil să îl construiți singur.
În ansamblu, kitul pentru dezvoltatori NVIDIA Jetson Xavier NX are un modul compact Jetson Xavier NX, eficient din punct de vedere energetic, pentru dispozitive de margine AI. Este o soluție portabilă perfectă pentru jucătorii care analizează aplicații de IA sau robotică. Și nu doar asta, funcționează excelent și pentru divertisment și productivitate.
Cumpărați aici: Amazon
2. Set de dezvoltatori NVIDIA Jetson Nano 4GB
Al doilea cel mai bun kit de dezvoltator Nvidia Jeston de pe lista noastră este probabil cel mai subevaluat SBC de pe piață. Oferă performanțe excelente pentru a rula sarcini de lucru moderne AI la o dimensiune, putere și preț extraordinare. Acest lucru îl face un computer mic, în special pentru învățarea și predarea automată.
Jetson Nano este, de asemenea, excelent ca Ubuntu 18 de uz general.04 LTS desktop. În timp ce imaginea se bazează pe LTS-ul precedent, este totuși una dintre cele mai lustruite imagini ale Nvidia. Chiar și cu doar 4 GB de memorie, funcționează excepțional de bine. Nano are o senzație foarte rapidă în timp ce rulează o distribuție Linux REAL pentru desktop. Da, chiar și RaspberryPi 4 de 8 GB nu poate depăși performanța.
Și apoi există atragerea principală: GPU, programare și setul său de instrumente de învățare automată. Totul este preinstalat și pre-configurat. De asemenea, puteți adăuga rapid alte instrumente prin intermediul imaginilor container. Singurul dezavantaj al acestui kit pentru dezvoltatori este că nucleele 128 Cuda bazate pe Maxwell sunt oarecum învechite. Dar, hei, atâta timp cât își fac treaba ca instrument de predare, totul este bine.
Aici, cheia este că este o configurare autonomă. Dacă ești un fan al plăcintei, este la fel de ușor ca plăcinta (joc de cuvinte absolut intenționat). Totul durează doar 10 minute pentru a te ridica și a alerga. Pentru preț, nimic nu-l învinge, mai ales ca instrument independent de învățare.
Cumpărați aici: Amazon
3. Kit dezvoltator NVIDIA Jetson AGX Xavier (32 GB)
În timp ce Nano este minunat, poate fi lent pentru dezvoltatorii serioși. Xavier este cel mai bun Linux ARM64. Sigur, AGX Xavier este considerabil costisitor, dar oferă un pumn când vine vorba de performanță. Și asta la doar un nivel de putere de 30W.
Să vorbim puțin despre specificații. Placa este o cutie frumoasă pentru dezvoltatori ARMv8 completată cu biblioteci CUDA, TensorRT și NVIDIA. Pe de altă parte, modulul are opt ARM v8.2 nuclee de procesor „Carmel”, 512-core Volta GPU (cu nuclee tensorale), 16 GB de memorie LPDDR4x, 32 GB de eMMC5.1 stocare, 2 acceleratoare de învățare profundă NVDLA și un procesor de viziune VLIW în șapte direcții. Aceasta este o putere de foc impresionantă.
Cu toate acestea, ne place acest kit deoarece vine cu un mod „silențios” activat. Din această cauză, se răcește pasiv cu o limitare neglijabilă.
Totuși, avem o singură durere minoră. în cazul unui eveniment electric, această unitate nu are automat alimentare. Puteți sări în câțiva pini pentru a-l porni automat, dar nu am încercat această metodă în timpul procesului nostru de încercare. În general, dacă pregătești rețele sau faci niște AI video, testezi robotică și alte mașini autonome, AGX Xavier este Jetson pentru tine.
Cumpărați aici: Amazon
4. Set de dezvoltare NVIDIA Jetson TX2
Jetson TX2 este un alt kit pentru dezvoltatori pentru experți, care este frumos optimizat pentru diferite forme de AI. Este destul de greu pentru începători să înceapă cu acest kit. Dar chiar dacă nu ați antrenat niciodată o rețea de învățare profundă, există multe de apreciat aici.
În ceea ce privește specificațiile, TX2 are un procesor dual-core NVIDIA Denver 2 și procesor Quad-Core ARM Cortex-A57 MPCore, 4 GB memorie LPDDR4 pe 128 de biți, GPU Pascal NVIDIA cu 256 de nuclee și un eMMC de 16 GB.1 depozitare. Aceasta se traduce printr-o performanță de trei ori mai rapidă decât Raspberry 3. (Kitul de dezvoltare Jetson TX2 a apărut în 2017).
Pentru a-i testa performanța, am rulat rețele adânci pentru recunoașterea imaginii folosind Tensorflow. Inițial, rețelele au fost instruite folosind Amazon AWS. Plasele s-au transferat impecabil către TX2. Dar, desigur, cu ceva efort. Aceasta nu este o jucărie. Acesta este un instrument de inginerie profesională. Este un modul care alimentează o mașină cu conducere automată sau un quadcopter cu captură video. Aceste sarcini necesită capacitate de procesare rapidă, cu un buget redus de energie.
De aceea nu există niciun alt instrument ca acesta. Dacă aveți nevoie de un procesor rapid care atrage doar 15 wați, kitul de dezvoltare NVIDIA Jetson TX2 pare o alegere logică.
Cumpărați aici: Amazon
5. Set de dezvoltare NVIDIA Jetson TK1
În cele din urmă, avem unul dintre cele mai vechi seturi de dezvoltatori NVIDIA Jetson. Desigur, merită să ne uităm încă în 2021. Dacă testați apele cu kituri de dezvoltator Nvidia, TK1 este încă un punct de intrare excelent și o platformă GPU ieftină pentru dezvoltare.
TK1 este construit în jurul Tegra K1 SOC al NVIDIA. Folosește un nucleu de calcul NVIDIA Kepler care se simte puțin depășit astăzi. Cu toate acestea, este încă o platformă NVIDIA CUDA completă, care vă permite să dezvoltați și să utilizați sisteme cu calcul intensiv pentru viziune computerizată, robotică, agricultură, medicină și multe altele.
Amprenta acestui model este destul de mare și înaltă. Chiar dacă sistemul funcționează rece, ventilatorul în sine este plasat destul de sus pe kit. Deoarece acesta este un model mai vechi, memoria RAM este, de asemenea, partajată între GPU și CPU, limitându-i performanța.
La fel ca opțiunile menționate anterior, NVIDIA oferă întregul BSP și stiva software pentru acest model. Aceasta include CUDA, OpenGL 4.4 și kitul Vision Works al NVIDIA. Cu o suită completă de dezvoltare, plus compatibilitate și suport pentru camere și alte periferice, NVIDIA vă oferă o soluție introductivă frumoasă pentru a începe cu sistemele încorporate.
Cumpărați aici: Amazon
Ghidul cumpărătorului pentru cel mai bun kit pentru dezvoltatori NVIDIA Jetson
NVIDIA nu are lipsă de kituri pentru dezvoltatori Jetson. Așadar, țineți cont de acești factori cruciale atunci când căutați în piață o achiziție:
Amprenta
Primul lucru pe care trebuie să-l observați atunci când despachetați cel mai bun kit pentru dezvoltatori NVIDIA Jetson ar trebui să fie primul dvs. aspect: amprenta. De cât spațiu are nevoie kitul în spațiul dvs. de lucru? Este greu? Este ventilatorul plasat prea sus? Kituri cu o amprentă mai mare nu sunt portabile. Dacă copilul tău nu este portabil, atunci ce rost are să obții unul în primul rând?
Ușurință în utilizare
Kitul pentru dezvoltator ar trebui să fie gata de utilizare din cutie. Nu ar trebui să vă limiteze curiozitatea de a explora AI cu diverși senzori și periferice.
A sustine
Următoarea caracteristică pe care ar trebui să o analizați este suportul și compatibilitatea. În primul rând este suportul pentru cadrele AI moderne precum TensorFlow, PyTorch și MXNet. De asemenea, ar trebui să accepte cât mai mulți senzori populari din comunitatea AI. De asemenea, este util să ai o comunitate de dezvoltatori numeroasă și vibrantă. Apoi puteți depana probleme, puteți partaja proiecte open-source, precum și aplicații din lumea reală.
Cum se utilizează (sau chiar se utilizează?)
După ce primiți produsul, încărcați sistemul de operare și conectați-vă la internet. Apoi deschideți un editor de text al browserului și lăsați-l să stea acolo timp de aproximativ 6 ore sau mai mult. Să-l lăsați să se odihnească peste noapte este de obicei mai bun. După aceea, dacă nu există niciun semn de repornire, ar trebui să fiți bine să mergeți. Cu toate acestea, dacă observați repornirea, vedeți dacă există vreun fișier de blocare a nucleului sub „/ var / log”? Deschideți-l și căutați „kernel oops”. Dacă apare, nu vă pierdeți energiile sau timpul. Returnați produsul!
Gânduri finale
AI la margine poate debloca un potențial incredibil în toate. Fie că este vorba de asistență medicală, producție sau agricultură, utilizarea celui mai bun kit de dezvoltator NVIDIA Jetson vă poate face sarcina la îndemână incredibil de plină de satisfacții. Aceste kituri vă reduc costurile de dezvoltare software și oferă o strategie scalabilă de AI pentru mașinile dvs. autonome. Sperăm că acest articol te-a ajutat să te hotărăști. Asta este tot pentru acum. Mulțumesc că ai citit.
