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2020年10月5号,英伟达(Nvidia)发布了Jetson Nano™ 2GB Developer Kit,Jeson平台再添一员,目前Jetson系列分层更加明确,官方也指出此次发布更加贴近学生教育,下面大家一起看看此次发布相关内容.
小编前几日拿到Jetson Nano™ 2GB Developer Kit (以下简称 Nano 2GB),此次Nano 2GB版本有两个型号分别是:
第2个型号不带WiFi适配器和线缆适用其他国家地区 下面为大家开箱测试,一睹风采 |
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1个回答
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外包装上看
拆除外包装后,有一个Jeson Nano 2GB主板和一份快速使用说明书,从上图看到Nano 2GB的变化细节
Nano 2GB顾名思义,其物理内存为64Bit LPDDR4 2GB,内存减少不意味着性能降低,官方最低要求32GB推荐64GB的UHS-1卡作为引导设备并用于主存储 并利用MicroSD UHS卡作为交换空间相抵相关AI项目因2GB物理内存的受限情况 Nano 2GB同样搭载64位4核1.43GHz的Arm Cortex-A57 CPU和最高921MHz的频率运行的集成128核Maxwell的GPU(算力是472 GFLOP),在图像视频处理依然可以处理高达4K 30fps的编码或4K 60fps的解码 镜像安装与系统运行 介绍完外观和参数,上电开机看看Nano 2GB运行情况,点击我快捷下载安装JetPack镜像包或浏览官网,准备以下相关器件
性能上,相关模型的延迟在Nano 2GB和Nano 4GB相差不大,官方已推出详细测试文档,测试过程至少需要两个小时,感兴趣读者可以点击我参考如何下载安装模型及程序,另外还需在Nano 2GB上安装TensorRT,下面图示中展示了测试Nano 2GB和Nano 4GB等相关性能的比较. git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks.gitcd jetson_benchmarksmkdir modelssudo sh install_requirements.shpython3 utils/download_models.py --all --csv_file_path ./benchmark_csv/tx2-nano-benchmarks.csv --save_dir modelssudo python3 benchmark.py --all --csv_file_path ./benchmark_csv/tx2-nano-benchmarks.csv --model_dir models --jetson_devkit nano --gpu_freq 921600000 --power_mode 0 --precision fp16 40Pin GPIO 测试 使用Pioneer600测试40 Pin GPIO,官方说明使用了TI的TXB0108电平转换IC,经测试
sudo /opt/nvidia/jetson-io/jetson-io.py 结语 $59的价格及同样出色性能让泛AI领域从业者更容易获取到AI硬件设备,如官方所说,Makes AI Easily Accessible to All,同时NVIDIA还宣布推出免费的在线培训和AI认证计划 ,有理由相信Jeson平台用户可以在AI的学习中得到成长,同时Jeson平台会在机器人,零售,工业,农业和AIoT等各领域出现更多创新应用. |
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只有小组成员才能发言,加入小组>>
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