Jetson Nano: $99 за маленький, но мощный компьютер NVIDIA CUDA-X для работы со всеми ИИ-моделями

Маленький, но мощный компьютер для задач ИИ на базе CUDA-X™ обеспечивает производительность в 472 гигафлопс в сегодняшних приложениях для ИИ при энергопотреблении всего 5 Вт.

Представленный на GPU Technology Conference генеральным директором NVIDIA Дженсеном Хуангом (Jensen Huang), Jetson Nano имеет две модификации — набор разработчика за $99 для разработчиков и энтузиастов и готовый к производству модуль за $129 для компаний, нацеленных на создание готовых систем для массового рынка.

Jetson Nano поддерживает датчики высокого разрешения, способен обрабатывать данные со множества датчиков одновременно и запускать несколько нейросетей на каждом потоке с датчика. Он также поддерживает множество популярных ИИ-фреймворков, позволяя разработчикам интегрировать в продукт предпочтительные модели и фреймворки.

Jetson Nano стал частью линейки продуктов Jetson™, в которую также входит мощный Jetson AGX Xavier™ для полностью автономных машин и Jetson TX2 для ИИ в конечных устройствах. С выходом Jetson Nano платформа Jetson стала доступной для еще 30 миллионов разработчиков, изобретателей, студентов и учащихся по всему миру.

«Jetson Nano делает искусственный интеллект еще доступнее для всех и поддерживается той же самой архитектурой и тем же самым ПО, которые лежат в основе суперкомпьютеров, - говорит Дипу Талла (Deepu Talla), вице-президент и директор NVIDIA по автономным машинам. - Предоставление возможностей ИИ изобретателям и разработчикам вызовет новую волну инноваций и вдохновит людей на новые открытия».

Набор разработчика Jetson Nano

Мощь ИИ в основном еще малодоступна для разработчиков и учащихся, потому что стандартные технологии не обладают достаточной мощью и не имеют программной ИИ-платформы.

Всего за $99 набор разработчика Jetson Nano способен наделить мощью ИИ недорогую платформу, вдохновляя разработчиков, изобретателей и учащихся на создание новых решений. Они могут создавать ИИ-проекты, которые раньше были невозможны, и поднимать существующие проекты на новый уровень: мобильных роботов и дронов, цифровых помощников, автоматические приборы и так далее.

Набор имеет поддержку для Linux, совместим со многими популярными периферийными устройствами и аксессуарами и включает готовые проекты и руководства. NVIDIA также поддерживает форум для разработчиков Jetson, где можно получить ответы на технические вопросы.

«Набор разработчика Jetson Nano – это отличное решение, так как оно предоставляет передовые возможности ИИ пользователям решений DYI очень простым способом, - говорит Крис Андерсон (Chris Anderson), основатель сообщества DIY Robocars и DIY Drones, а также проекта Linux Foundation Dronecode. - Мы планируем представить эту технологию в наших сообществах, потому что это мощная, замечательная и доступная платформа, которая позволит обучить глубокому обучению и робототехнике более широкий круг людей».

Модуль Jetson Nano

В прошлом компании были ограничены размерами, мощностью, стоимостью и плотностью ИИ-вычислений. Модуль Jetson Nano открывает двери для новых встроенных областей применения, включая сетевые видеорекордеры, домашних роботов и умные шлюзы с аналитическими возможностями. Он позволяет сократить время на разработку конструкции, тестирование и проверку сложных, мощных и экономичных ИИ-систем, чтобы ускорить вывод продуктов на рынок.

Модуль имеет в комплекте блок управления питанием, частотами, память и интерфейсы. Так как ИИ-нагрузки определяются программно, компании могут увеличивать производительность и возможности даже после установки системы.

“Cisco Collaboration нацелена объединить всех и вся для проведения насыщенных совещаний, - говорит Сандип Мейра (Sandeep Mehra), вице-президент и генеральный директор Webex Devices в Cisco. - Сотрудничество с NVIDIA и применение решений из линейки Jetson является ключом к нашему успеху. Мы способны создавать новые возможности, которые позволят людям работать лучше благодаря передовой ИИ-функциональности платформы Jetson».



Чтобы помочь клиентам переместить задачи ИИ и машинного обучения на периферийные устройства, NVIDIA вместе с Amazon Web Services оптимизировали работу AWS Internet of Things Greengrass в связке с устройствами на базе Jetson, таких как Jetson Nano.

«Наши клиенты работают в самых разных областях, включая управление, промышленность, логистику, умные здания и дома, - говорит Дирк Дидаскалу (Dirk Didascalou), вице-президент по IoT в Amazon Web Services. - Компании из всех этих областей встраивают умные системы и компьютерное зрение в свои продукты, чтобы они работали в конечных устройствах практически в режиме реального времени. AWS IoT Greengrass позволяет нашим клиентам выполнять локальный инференс на устройствах с Jetson и отправлять актуальные данные назад в облако для совершенствования обучения модели».

Единый программный стек для всего семейства Jetson

NVIDIA CUDA-X – это набор из более чем 40 библиотек, позволяющих современным вычислительным приложениям задействовать преимущества GPU-ускоренной вычислительной платформы NVIDIA. JetPack SDK™ построен на CUDA-X и поставляется вместе с полным ИИ программным стеком с ускоренными библиотеками для глубокого обучения, компьютерного зрения, обработки компьютерной графики и мультимедийных данных, который поддерживает семейство Jetson.

JetPack включает новейшие версии CUDA, cuDNN, TensorRT™ и десктопную версию ОС Linux. Jetson совместим с ИИ-платформой NVIDIA – многолетней многомиллиардной инвестицией NVIDIA в ИИ-вычисления.

Референсные платформы для быстрого прототипирования

NVIDIA также создала референсную платформу, позволяющую быстро приступить к созданию ИИ-приложений, максимально сократив время на аппаратную часть. NVIDIA JetBot™ - это маленький мобильный робот, который можно собрать из стандартных компонентов; разработка доступна на GitHub.

Спецификации и ПО Jetson Nano

Ключевые характеристики Jetson Nano:

• GPU: 128-ядерный GPU на базе NVIDIA Maxwell™
• CPU: четырехъядерный ARM® A57
• Видео: кодирование и декодирование 4K @ 30 fps (H.264/H.265) / 4K @ 60 fps (H.264/H.265)
• Камера: MIPI CSI-2 DPHY линии, 12 (в модуле) и 1 (в наборе разработчика)
• Память: 4 ГБ 64-bit LPDDR4; 25.6 ГБ/с
• Интерфейсы: Gigabit Ethernet
• Поддержка ОС: Linux for Tegra®
• Размеры модуля: 70мм x 45мм
• Размеры набора для разработчика: 100мм x 80мм.