4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
4.1.3 NVIDIA Jetson Nano Developer Kit
Sức mạnh của AI hiện đại hiện có sẵn cho các nhà sản xuất, người học và nhà phát triển nhúng ở khắp mọi nơi, NVIDIA® Jetson Nano ™ Developer Kit là một máy tính nhỏ, mạnh mẽ có thể chạy song song nhiều mạng thần kinh cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn, và xử lý lời nói. Tất cả trong một nền tảng dễ sử dụng chỉ hoạt động trong khoảng 5 watt, chỉ cần lắp thẻ nhớ microSD với hình ảnh hệ thống, khởi động bộ công cụ dành cho nhà phát triển, JetPack tương thích với nền tảng AI hàng đầu thế giới của NVIDIA để đào tạo và triển khai phần mềm AI, và giảm độ phức tạp và nỗ lực cho các nhà phát triển bằng cách hỗ trợ nhiều khung công tác AI phổ biến, như TensorFlow, PyTorch, Caffe và MXNet. Nó cũng bao gồm một môi trường Linux để bàn đầy đủ và hỗ trợ ngoài luồng cho nhiều thiết bị ngoại vi, tiện ích bổ sung và các dự án sẵn sàng sử dụng. Khả năng tương thích hoàn toàn với các khung này và nền tảng AI hàng đầu của NVIDIA NVIDIA giúp việc triển khai khối lượng công việc suy luận dựa trên AI đến Jetson dễ dàng hơn bao giờ hết. Jetson Nano mang đến tầm nhìn và suy luận máy tính theo thời gian thực trên nhiều mô hình Mạng lưới thần kinh sâu (DNN) phức tạp.
Hình 4.5 NVIDIA Jetson Nano Developer Kit
Những khả năng này cho phép robot tự động đa cảm biến, thiết bị IoT có phân tích thông minh và hệ thống AI tiên tiến. Ngay cả việc học chuyển cũng có thể được đào tạo lại các mạng cục bộ trên Jetson Nano bằng cách sử dụng ML. Bộ công cụ được xây dựng xung quanh Mô-đun hệ thống theo mô-đun SODIMM (SoM) 260 chân, được hiển thị trong Hình 4.5. SoM chứa bộ xử lý, bộ nhớ và mạch quản lý năng lượng. Mô-đun tính toán Jetson Nano có kích thước 45x70mm và sẽ được phát hành vào tháng 6 năm 2019 để các nhà thiết kế nhúng tích hợp vào các hệ thống sản xuất. Mô- đun tính toán sản xuất sẽ bao gồm 16GB eMMC lưu trữ trên bo mạch và I / O nâng cao với PCIe Gen2 x4 / x2 / x1, MIPI DSI, GPIO bổ sung và 12 làn MIPI CSI-2 để kết nối với ba camera x4 hoặc tối đa bốn camera trong cấu hình x4 / x2. Hệ thống con bộ nhớ hợp nhất Jetson, được chia sẻ giữa CPU, GPU và các công cụ đa phương tiện, cung cấp các đường ống xử lý hiệu quả và cảm biến ZeroCopy được sắp xếp hợp lý.
Hình 4.6 Jetson Nano
Bảng 4.1 Thông số kỹ thuật của NVIDIA Jetson Nano GPU 128-core Maxwell
CPU Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz Bộ nhớ RAM 4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s Lưu trữ MicroSD
Video Encode 4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264/H.265) Video Decode 4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30
(H.264/H.265)
Kết nối Gigabit Ethernet, M.2 Key E Hiển thị HDMI 2.0 and eDP 1.4
USB 1xUSB 3.0, 3xUSB 2.0 Micro-B Khác GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
Hình 4.7 Sơ đồ chân NVIDIA Jetson Nano
Jetson Nano có thể chạy rất nhiều mạng tiên tiến, bao gồm các phiên bản gốc đầy đủ của ML phổ biến như TensorFlow, PyTorch, Caffe / Caffe2, Keras, MXNet và các phiên bản khác. Các mạng này có thể được sử dụng để xây dựng các máy tự trị và hệ thống AI phức tạp bằng cách triển khai các khả năng mạnh mẽ như nhận dạng hình ảnh, phát hiện và định vị đối tượng, ước tính tư thế, phân đoạn ngữ nghĩa, tăng cường video và phân tích thông minh. Hình 4.14 cho thấy kết quả từ điểm chuẩn suy luận trên các mô hình phổ biến có sẵn trực tuyến. Xem ở đây để biết hướng dẫn để chạy các điểm chuẩn này trên Jetson Nano. Cuộc thảo luận đã sử dụng chính xác kích thước lô 1 và độ chính xác của FP16, sử dụng thư viện máy gia tốc NVIDIA NVIDIA TensorRT đi kèm với JetPack 4.2. Jetson Nano đạt được hiệu suất thời gian thực trong nhiều tình huống và có khả năng xử lý nhiều luồng video độ nét cao.
Hình 4.8 Hiệu suất của các mạng khác nhau với Jetson Nano và TensorRT