Phenquestions
Hieronder vindt u onze topkeuzes:
1. NVIDIA Jetson Xavier NX-ontwikkelaarskit
De Jetson Xavier NX-ontwikkelaarskit is een apparaat op enthousiast niveau met een prijs op consumentenniveau. Het neemt de TX2-prestaties en verbetert het een tandje hoger. Volgens NVidia presteren de NX-prestatiematrices ongeveer tien keer beter dan TX2 in slechts 10W. Dat zal een gewone knutselaar zeker plezieren. Het vermogen om energie-efficiënte projecten met kleine vormfactor te ontwikkelen en te testen met zeer nauwkeurige, multimodale AI-inferentie opent de poort naar nieuwe doorbraken.
De computer van de module heeft een 6-core NVIDIA Carmel ARM v8.2 CPU, 6 MB L2 + 4 MB L3-cache, 8 GB computergeheugen en 16 GB hardwareschijfgrootte. Bovendien is de GPU gebaseerd op NVIDIA's nieuwste Volta-architectuur met 384 CUDA en 48 Tensor Cores. Dit zijn behoorlijk beestachtige specificaties voor een consumentenniveau.
Het enige probleem met deze optie is dat L4T een zeer kleine ondersteuningsgemeenschap heeft, wat betekent dat er niet veel softwareondersteuning is. Als je software nodig hebt, zul je die waarschijnlijk zelf moeten bouwen.
Over het algemeen heeft de NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit een energiezuinige, compacte Jetson Xavier NX-module voor AI edge-apparaten. Het is een perfecte draagbare oplossing voor knutselaars die op zoek zijn naar AI- of robotica-toepassingen. En niet alleen dat, het werkt ook uitstekend voor entertainment en productiviteit.
Koop hier: Amazone
2. NVIDIA Jetson Nano 4GB-ontwikkelaarskit
De op één na beste Nvidia Jeston-ontwikkelaarskit op onze lijst is misschien wel de meest onderschatte SBC op de markt. Het levert uitstekende prestaties om moderne AI-workloads uit te voeren met een buitengewone grootte, kracht en prijs. Dat maakt het een geweldige kleine computer, vooral voor machinaal leren en lesgeven.
De Jetson Nano is ook uitstekend geschikt als Ubuntu 18 . voor algemeen gebruik.04 LTS-bureaublad. Hoewel de afbeelding is gebaseerd op de voorgaande LTS, is het nog steeds een van Nvidia's meer gepolijste afbeeldingen. Zelfs met slechts 4 GB geheugen werkt het uitzonderlijk goed. De Nano voelt erg pittig aan tijdens het draaien van een ECHTE volledige desktop Linux-distributie. Ja, zelfs de 8GB RaspberryPi 4 kan de prestaties niet verslaan.
En dan is er nog de belangrijkste trekpleister: de GPU, programmering en de bijbehorende toolset voor machine learning. Alles is voorgeïnstalleerd en voorgeconfigureerd. U kunt ook snel andere tools toevoegen via containerafbeeldingen. Het enige nadeel van deze ontwikkelaarskit is dat de op Maxwell gebaseerde 128 Cuda-kernen enigszins verouderd zijn. Maar hey, zolang ze de klus klaren als leermiddel, is het allemaal goed.
De belangrijkste afhaalmaaltijd hier is dat het een vrij op zichzelf staande opstelling is. Als je een fan bent van taart, is het net zo eenvoudig als taart (woordspeling absoluut bedoeld). Alles duurt slechts 10 minuten om op te staan en te rennen. Voor de prijs gaat er niets boven het, vooral als een onafhankelijk leermiddel.
Koop hier: Amazone
3. NVIDIA Jetson AGX Xavier-ontwikkelaarskit (32 GB)
Hoewel Nano geweldig is, kan het traag zijn voor serieuze ontwikkelaars. De Xavier is Linux ARM64 op zijn best. Natuurlijk, de AGX Xavier is merkbaar duur, maar hij maakt indruk als het gaat om prestaties. En dat ook nog op slechts 30W vermogen.
Laten we het even hebben over de specificaties. Het bord is een mooie ARMv8-ontwikkelaarsdoos, compleet met CUDA-, TensorRT- en NVIDIA-bibliotheken. Aan de andere kant heeft de module acht ARM v8.2 "Carmel" processorcores, 512-cores Volta GPU (met tensorcores), 16 GB LPDDR4x-geheugen, 32 GB eMMC5.1 opslag, 2 NVDLA deep learning-versnellers en een zevenvoudige VLIW vision-processor. Dat is een indrukwekkende vuurkracht.
We houden echter van deze kit omdat deze wordt geleverd met een "stille" modus aan. Hierdoor koelt het passief af met verwaarloosbare throttling.
We hebben echter een kleine klacht. in het geval van een elektrische gebeurtenis heeft dit apparaat niet automatisch stroom. Je kunt een aantal pinnen inspringen om het automatisch aan te zetten, maar we hebben deze methode niet geprobeerd tijdens onze proefrun. Over het algemeen, als je netwerken traint of wat video-AI doet, robotica en andere autonome machines test, is AGX Xavier de Jetson voor jou.
Koop hier: Amazone
4. NVIDIA Jetson TX2-ontwikkelingskit
De Jetson TX2 is een andere ontwikkelaarskit voor de experts die mooi is geoptimaliseerd voor verschillende AI-vormen. Het is nogal moeilijk voor beginners om met deze kit aan de slag te gaan. Maar zelfs als je nog nooit een diepgaand leernet hebt getraind, is er hier genoeg te waarderen.
Wat de specificaties betreft, heeft de TX2 een dual-core NVIDIA Denver 2 CPU en Quad-Core ARM Cortex-A57 MPCore-processor, 4 GB 128-bit LPDDR4-geheugen, 256-core NVIDIA Pascal GPU en een 16 GB eMMC 5.1 opslag. Dat vertaalt zich in een prestatie die drie keer sneller is dan Raspberry 3 ". (De Jetson TX2 Development Kit kwam uit in 2017).
Om de prestaties te testen, hebben we diepe netten gebruikt voor beeldherkenning met Tensorflow. Aanvankelijk werden de netten getraind met Amazon AWS. De netten werden feilloos overgebracht naar de TX2. Maar natuurlijk met enige moeite. Dit is geen speelgoed. Dit is een professionele technische tool. Het is een module die een zelfrijdende auto of een video-capturing quadcopter aandrijft. Deze taken vereisen een snelle verwerkingscapaciteit met een laag energiebudget.
Daarom is er geen andere tool zoals deze. Als je een snelle CPU nodig hebt die slechts 15 watt trekt, lijkt de NVIDIA Jetson TX2 Development Kit een logische keuze.
Koop hier: Amazone
5. NVIDIA Jetson TK1-ontwikkelingskit
Eindelijk hebben we een van de oudste NVIDIA Jetson-ontwikkelaar Kit. Natuurlijk is het nog steeds de moeite waard om in 2021 naar te kijken. Als je de wateren test met Nvidia-ontwikkelaarskits, is de TK1 nog steeds een geweldig instappunt en een goedkoop GPU-platform voor ontwikkeling.
De TK1 is gebouwd rond NVIDIA's Tegra K1 SOC. Het maakt gebruik van een NVIDIA Kepler-computerkern die tegenwoordig een beetje verouderd aanvoelt. Het is echter nog steeds een volledig NVIDIA CUDA-platform waarmee u computerintensieve systemen kunt ontwikkelen en implementeren voor computervisie, robotica, landbouw, medicijnen en meer.
De voetafdruk van dit model is vrij groot en lang. Hoewel het systeem koel werkt, is de ventilator zelf vrij hoog op de kit geplaatst. Omdat dit een ouder model is, wordt het RAM-geheugen ook gedeeld tussen de GPU en de CPU, waardoor de prestaties worden beperkt.
Net als de eerder genoemde opties biedt NVIDIA de volledige BSP- en softwarestack voor dit model. Dit omvat CUDA, OpenGL 4.4 en NVIDIA's Vision Works-kit. Met een complete ontwikkelingssuite, plus kant-en-klare compatibiliteit en ondersteuning voor camera's en andere randapparatuur, biedt NVIDIA u een mooie introductieoplossing om aan de slag te gaan met embedded systemen.
Koop hier: Amazone
Koopgids voor de beste NVIDIA Jetson Developer Kit
NVIDIA heeft geen gebrek aan Jetson Developer Kits. Houd dus deze cruciale factoren in gedachten bij het zoeken naar de markt voor een aankoop:
voetafdruk
Het eerste dat opvalt wanneer u de beste NVIDIA Jetson Developer Kit uitpakt, moet uw eerste overweging zijn: de voetafdruk. Hoeveel ruimte heeft de kit nodig in uw werkruimte? Is het zwaar?? Is de ventilator te hoog geplaatst?? Kits met een grotere footprint zijn niet draagbaar. Als je kind niet draagbaar is, wat heeft het dan voor zin om er een te kopen??
Makkelijk te gebruiken
De ontwikkelaarskit moet direct uit de doos klaar zijn voor gebruik. Het mag uw nieuwsgierigheid om AI te verkennen met verschillende sensoren en randapparatuur niet beperken.
Ondersteuning
De volgende functie waar u naar moet kijken, is de ondersteuning en compatibiliteit. Eerst en vooral is de ondersteuning voor moderne AI-frameworks zoals TensorFlow, PyTorch en MXNet. Het moet ook zoveel mogelijk populaire sensoren in de AI-gemeenschap ondersteunen. Het hebben van een grote en levendige ontwikkelaarsgemeenschap is ook handig. U kunt vervolgens problemen oplossen, open-sourceprojecten en toepassingen uit de echte wereld delen.
Hoe te gebruiken (of zelfs te gebruiken)?)
Nadat u uw product heeft ontvangen, laadt u het besturingssysteem en maakt u verbinding met internet. Open vervolgens een browserteksteditor en laat het daar ongeveer 6 uur of langer zitten sit. Een nacht laten rusten is meestal beter. Daarna, als er geen teken van opnieuw opstarten is, zou je goed moeten zijn om te gaan. Als je echter merkt dat het opnieuw wordt opgestart, kijk dan of er een kernelcrashbestand is onder de "/var/log"? Open het en zoek naar "kernel oeps". Als het toch verschijnt, verspil dan je energie of tijd niet. Retourneer het product gewoon!
Laatste gedachten
AI aan de rand kan een ongelooflijk potentieel in alles ontsluiten. Of het nu gaat om gezondheidszorg, productie of landbouw, het gebruik van de beste NVIDIA Jetson-ontwikkelaarskit kan uw taak ongelooflijk lonend maken. Deze kits verlagen de ontwikkelingskosten van uw software en bieden een schaalbare AI-strategie voor uw autonome machines. We hopen dat dit artikel je heeft geholpen om een beslissing te nemen. Dat is het voor nu. Bedankt voor het lezen.
