Maker Board destacado: NVIDIA Jetson Nano Developer Kit

Si ha estado trabajando en aplicaciones de inteligencia artificial complejas de alta gama con uso intensivo de datos, es muy probable que se haya topado con el kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano. Como parte de los aceleradores de IA diseñados para funcionar en condiciones óptimas con cargas de trabajo de IA pesadas, NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ha capturado el mercado ya que el costo es muy razonable para la cantidad de procesamiento de datos que puede realizar. En la última década, la IA en el borde (que no es más que aprendizaje automático integrado) ha crecido a un ritmo exponencial, y ya hay varias piezas de hardware disponibles que cumplen con los requisitos. Incluso con su gran demanda de una plataforma de inteligencia artificial poderosa y fácil de usar para los fabricantes y desarrolladores integrados, NVIDIA Jetson Nano Developer Kit parece convertirse en un punto de referencia para muchas aplicaciones comunes de TinyML.

NVIDIA cree que el hardware lleva la informática de inteligencia artificial a todos a través de su potente procesador ARM Cortex-A57 de cuatro núcleos que funciona a una frecuencia de reloj de 1,43 GHz integrado con una GPU Maxwell de 128 núcleos, lo que la convierte en una de las computadoras más compactas y potentes para ejecutar múltiples redes neuronales. Redes en paralelo. Anunciado en 2019, NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ofrece 472 GFLOPS de rendimiento informático a través de su CPU y GPU NVIDIA. El sólido soporte de software lo convierte en una de las mejores opciones para aplicaciones críticas de IA, incluso para gráficos acelerados. El ecosistema y el entorno de software desarrollado facilitan llevar la visión artificial en tiempo real y la inferencia de modelos DNN complejos al borde. Las funcionalidades integradas han ayudado al hardware a encabezar la tabla de clasificación para análisis de borde de IoT y sistemas avanzados de IA.

¿Qué es el kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano?

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit es una computadora de inteligencia artificial potente, compacta y fácil de usar que le permite ejecutar tareas comunes de inteligencia artificial como clasificación de imágenes, detección de objetos y procesamiento de voz con un bajo consumo de energía de menos de 5 vatios. El dispositivo electrónico integrado, Jetson Nano Developer Kit, se basa en NVIDIA CUDA-X nativo, que es una colección de bibliotecas, herramientas y tecnologías que tienen como objetivo ofrecer un alto rendimiento para la inteligencia artificial en cargas de trabajo informáticas de alto rendimiento.

Kit de robótica autónoma de aprendizaje profundo de código abierto NVIDIA JetBot basado en Jetson Nano [Image Credit: NVIDIA Website]

El exgerente de comunicaciones, Nefi Alarcón, publicó la noticia sobre el lanzamiento de Jetson Nano Developer Kit y su módulo dice: “El kit viene con soporte listo para usar para Linux de escritorio completo, compatibilidad con muchos periféricos y accesorios populares, y listo para usar. -para usar proyectos y tutoriales que ayudan a los fabricantes a comenzar rápidamente con la IA”. “Jetson Nano admite sensores de alta resolución, puede procesar muchos sensores en paralelo y puede ejecutar múltiples redes neuronales modernas en cada flujo de sensor”.

Supersónico de NVIDIA

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Especificaciones del kit de desarrollador nano

Echemos un vistazo a las especificaciones del NVIDIA Jetson Nano Developer Kit

  • CPU: núcleo de procesador ARM Quad-core Cortex-A57 con velocidad de hasta 1,43 GHz
  • GPU: GPU basada en arquitectura NVIDIA Maxwell de 128 núcleos
  • Memoria: 4 GB LPDDR4 a 25,6 gigabytes/segundo de velocidad de transferencia
  • Almacenamiento: ranura de almacenamiento para tarjeta microSD
  • Conectividad: Gigabit Ethernet, M.2 Clave E
  • Conector de cámara: 2x carriles MIPI CSI-2 DPHY
  • Interfaz de pantalla: HDMI y puerto de pantalla
  • USB: 4x USB 3.0 y USB 2.0 Micro-B
  • Codificación de video: 4K a 30 fps (H.264/H.265)
  • Decodificación de video: 4K a 60 fps (H.264/H.265)
  • Software: Linux para Tegra
  • Conectores: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
  • Dimensión: 70×45 mm (Aproximadamente)
  • Nota: NVIDIA ya presentó una versión más pequeña del kit para desarrolladores que viene con 2 GB de memoria LPDDR4. Además, hay varias versiones con cambios menores en el hardware con interfaces y conectividad.

    Placas complementarias para NVIDIA Jetson Nano Developer Kit

    Hay muchas placas complementarias para esta popular pieza de hardware, sin embargo, hoy hablaremos sobre cámaras externas para visión por computadora y módulos de arboleda para otros sensores externos.

    1. Cámara IMX219-130 de 8MP

    Se trata de una cámara de gran calidad con un sensor de imagen Sony IMX219 de 8 megapíxeles capaz de visualizar imágenes a una alta resolución de 3280×2464 píxeles. El campo de visión de 130 grados lo hace adecuado para proyectos de visión artificial que pueden capturar videos de mejor calidad desde la cámara. Hay varias otras opciones con diferentes FOV diagonales y ajustes menores en las especificaciones. La cámara es compatible con Jetson Nano y Xavier NX Developer Kit.

    Especificaciones de la cámara IMX219-130 de 8MP

  • Sensor de imagen: Sony IMX219
  • Megapíxeles: 8 megapíxeles
  • Resolución: 3280×2464 píxeles
  • Tamaño de píxel: 1,12×1,12 µm
  • Apertura: 1.8
  • Distancia focal: 1,88 mm
  • campo de visión: 130 grados
  • Velocidad máxima de transferencia de imágenes: 30 fps para QSXGA
  • Tamaño de la lente: 6,5×6,5 mm
  • Temperatura de funcionamiento: 20°C a 70°C
  • Dimensión: 25x24x14 mm
  • 2. Sensores Grove para Jetson Nano

    Curiosamente, además de ser el distribuidor oficial del hardware, Seeed Studio también ha admitido el hardware a través de sus sensores Grove estándar con la biblioteca de Python grove.py. Con esta biblioteca, el desarrollador puede poner en marcha los sensores en cuestión de minutos y hay más de 20 módulos de grove listos para conectarse con Jetson Nano. Para conectar los módulos de grove al hardware, necesitará el Base HAT para Raspberry Pi.

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    ¿Cómo comenzar con el kit de desarrollo NVIDIA Jetson Nano?

    El requisito básico es tener todo el hardware listo. Lo más importante es que necesitará una tarjeta MicroSD para el almacenamiento. Junto con eso, deberá alimentar el kit de desarrollador con una fuente de alimentación que pueda entregar 5V @ 2A a través del puerto Micro-USB. Posteriormente, ahora tendrá que preparar la tarjeta microSD y conectarla a su computadora con una conexión a Internet. Hay una guía detallada para varios sistemas operativos, Windows, macOS y Linux.

    Configuración del kit de desarrollo NVIDIA Jetson Nano [Image Credit: NVIDIA Website]

    Dirígete a la guía oficial de inicio para obtener más detalles y gráficos. Una vez que esté listo con la configuración inicial, es hora de configurar Jetson Nano con JetPack. JetPack es un completo kit de desarrollo de software que está diseñado para aplicaciones de inteligencia artificial y visión por computadora y contiene controladores para el kit de herramientas CUDA, cuDNN, TensorRT, OpenCV, VisionWorks y API multimedia. Se pueden encontrar más detalles sobre esto en el repositorio de GitHub.

    Reflexiones finales sobre el kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Nano

    Para los principiantes, el fabricante también ha desarrollado un curso y certificación Jetson AI que le brinda la credibilidad y las habilidades para diseñar proyectos avanzados. Los requisitos de hardware para inscribirse en el curso son el Jetson Nano Developer Kit, una tarjeta MicroSD para almacenamiento, un cable USB Micro-B y una fuente de alimentación. Con esta configuración, está listo para comenzar con el hardware.

    Todas estas potentes funciones de IA en un factor de forma compacto que se ofrecen a solo € 118.75 (al momento de escribir este artículo) hacen que Jetson Nano Developer Kit sea una pieza interesante de hardware a considerar para sus complejas aplicaciones de IA.

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