今天， NVIDIA 宣布了 Jetson Nano 2GB 開發者套件 ，這是一個理想的教學、學習和開發人工智能和機器人應用的實踐平臺。六年前推出的 NVIDIA Jetson 平臺通過將人工智能的力量傳遞給邊緣計算設備，徹底改變了嵌入式計算。 NVIDIA Jetson 如今廣泛應用于機器人、零售、工業、農業和人工智能 OT 等各個領域。
2019 年 3 月， NVIDIA 推出了最初的 Jetson NANO開發者工具包，使開發者、學生和愛好者能夠學習、探索和構建邊緣設備的人工智能應用程序。狂熱者社區的迅速采用使它成為我們最喜愛的開發工具包，并引發了一場 Jetson 運動。新的 NVIDIA Jetson Nano 2GB 開發工具包的價格為 59 美元，這使得它對于學習人工智能和機器人技術來說更加實惠。這款開發工具包是終極的入門級人工智能電腦，從 2020 年 10 月底開始在全球范圍內發售。
Jetson Nano 2GB 開發工具包包括一個帶有 2GB 內存的 Jetson NANO 模塊，通過 128 核 NVIDIA Maxwell GPU 和 64 位四核 Arm A57CPU 提供 472 GFLOPS 的計算性能。附帶的載體板配備了 edge 和嵌入式項目開發中常用的接口，包括 USB 3 . 0 和 USB 2 . 0 端口，用于連接包括 USB 攝像頭在內的外圍設備，一個 MIPI CSI-2 攝像頭連接器，一個 40 針頭，可與許多外設和附加組件兼容， HDMI 顯示接口，和一個千兆以太網端口。開發工具包還包括一個 802 . 11ac 無線網絡 USB 適配器。
| Processing | ? |
| GPU | 128-core NVIDIA Maxwell? |
| CPU | 64-bit Quad-core ARM A57 (1.43 GHz) |
| Memory | 2 GB 64-bit LPDDR4 (25.6 GB/s bandwidth) |
| Video Encoder* | 4Kp30 | (4x) 1080p30 | (2x) 1080p60 |
| Video Decoder* | 4Kp60 | (2x) 4Kp30 | (8x) 1080p30 | (4x) 1080p60 |
| Interfaces | ? |
| Networking | 10/100/1000 Base-T Ethernet |
| Wi-Fi | Available via included 802.11ac wireless adaptor? |
| USB | 1x USB 3.0 Type A port 2x USB 2.0 Type A ports 1x USB 2.0 Micro-B (Device Mode) |
| Display | HDMI |
| 40-Pin Header | GPIOs, I2C, I2S, SPI, PWM, UART |
| Camera | 1x MIPI CSI-2 connector |
| Storage | microSD (Card not included) |
| Other IO | 12-pin header (Power and related signals, UART) 4-pin fan header? |
| Power | USB-C 5V 3A |
*支持的視頻編解碼器： H . 265 、 H . 264 、 VP8 、 VP9 （僅限 VP9 解碼）。
最初并非所有地區都提供
強大的性能
Jetson Nano 2GB 開發工具包是學習現代人工智能的理想選擇。人工智能計算的科學變化很快，研究人員不斷發明新的神經網絡結構，以提供更好的準確性和性能。如今，人工智能實踐者在他們的項目中使用了各種各樣的人工智能模型和框架，因此學習和創建人工智能項目的理想平臺是一個足夠靈活的平臺，能夠運行一系列不同的人工智能模型，并且能夠提供創造有意義的交互式人工智能體驗所需的性能。 Jetson Nano 2GB 開發工具包不僅支持所有流行的人工智能框架和網絡，還提供了強大的人工智能性能。
圖 2 顯示了在圖像分類、分割、目標檢測、圖像處理和姿勢估計等方面使用流行的 DNN 模型測量的 AI 推理性能。利用 NVIDIA TensorRT 對網絡進行優化，并加速推理過程，以提高實時性。 Jetson Nano 2GB 開發工具包在這個價格范圍內提供如此強大的推理性能是獨一無二的。
易用性和探索的靈活性
Jetson Nano 2GB 開發工具包提供了一個隨時可用的平臺的開發體驗，而不會限制您使用各種相機、傳感器和外圍設備親自探索人工智能的好奇心。它由 JetPack 軟件開發工具包（ SDK ）提供支持，其中包括熟悉的 Linux 桌面開發體驗。 JetPack 附帶構建端到端人工智能應用程序所需的庫。例如， OpenCV 和 VisionWorks 可用于計算機視覺和圖像處理； CUDA 、 cuDNN 和 TensorRT 可加速人工智能推斷；還包括用于相機和傳感器處理的庫等。
與純云學習平臺不同，開發者工具包支持人工智能社區中許多流行的傳感器，如 Raspberry Pi 攝像頭、 Intel Real sense 攝像頭、 ZED 3D 攝像頭以及其他 USB 攝像頭和外圍設備，這些都是現成的。 Jetpack4 . 4 . 1 引入了對這種新的開發工具包的支持，并將于 2020 年 10 月底開始提供，與開發工具包的可用性保持一致。有關詳細信息，請參閱 Jetpack 頁。
您可以使用您選擇的 AI 框架學習和開發，包括 TensorFlow 、 PyTorch 和 MXNet 。 TensorFlow 和 PyTorch 的開發容器托管在 NVIDIA NGC 上，這提供了一種快速的一步到位的方法來啟動和運行框架環境。預裝了 TensorFlow 、 PyTorch 、 NumPy 、 scikit learn 、 SciPy 和 pandas 的 Jupyter 筆記本學習環境也可以使用同樣托管在 NGC 上的 機器學習容器 輕松安裝到開發人員工具包上。
如果您喜歡直接安裝框架，而不是使用預打包的容器， NVIDIA 提供了 pythonpipwheels 。有關詳細信息，請參見 Jetson ZOO 。
開發者社區
Jetson 開發者社區規模龐大，充滿活力，包括研究人員、專業開發人員、人工智能發燒友、學生和愛好者，他們對人工智能和 Jetson 平臺的熱情緊緊相連。成千上萬的 Jetson 社區成員創建并積極分享酷視頻、開源項目和真實世界的人工智能應用程序。最重要的是，開發人員共享源代碼和說明，供任何人嘗試、學習和增強他們的項目。
NVIDIA 經常在 Jetson 電視 YouTube 頻道和 Jetson 社區項目 頁面上分享一些最愛。大多數標記為 Jetson Nano 的項目都可以在 Jetson Nano 2GB 開發工具包上運行。這是探索和學習人工智能的一個很好的方法。
Jetson AI 認證計劃
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同樣在今天， NVIDIA 深度學習培訓中心推出了 Jetson AI 認證計劃 , 第一個可用的課程是 Jetson 基本 AIs ，其中包括一系列針對教育工作者和學習者的實踐性自學教程、視頻演練和基于項目的評估。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 上的 AI 入門 、 噴氣式飛機。 和 你好，人工智能世界 ，并包括由 NVIDIA 講師和社區專家創建的新的 教學視頻 。
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Jetson 基本 AIs 課程講授分類和回歸網絡的深度學習基礎，以及對象檢測和語義分割。培訓和推理工作流程、數據收集和實時計算機視覺都包括在內。課程還包括自主機器人的主題，并通過捷豹機器人完成道路跟蹤、避免碰撞和物體跟隨。
Jetson AI 認證計劃包括兩種認證：
- Jetson 人工智能專家 適用于學生、制造商、愛好者或任何希望開始使用人工智能的人
- Jetson 人工智能教育者 為那些希望在自己的課堂或課程中教授人工智能的教育者和導師
為了獲得認證，參與者遵循實踐 Jetson 基本 AIs 課程，然后使用在整個課程中學到的概念創建自己的 AI 項目。項目由 NVIDIA 審查，必要時提供反饋。
發現人工智能
任何人都可以使用 Jetson 開發工具。這對實踐學習很有幫助，你可以看到你的作品實時感知和與周圍的世界互動。在線的 入門指南 可以快速啟動并運行可下載的系統映像，并且 NVIDIA CUDA -X 堆棧支持流行的機器學習框架，這使得使用支持最新突破的相同軟件和工具進行開發變得很容易。
立即預訂您的 Jetson Nano 2GB 開發工具包 開始你探索人工智能的旅程。
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