Phenquestions
Abaixo estão nossas principais opções:
1. NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit
O kit de desenvolvedor Jetson Xavier NX é um dispositivo para entusiastas com um preço para o consumidor. Leva o desempenho do TX2 e aumenta um nível. De acordo com a NVidia, as matrizes de desempenho do NX superam o TX2 em aproximadamente dez vezes em apenas 10W. Isso com certeza agradará um funileiro regular. Sua capacidade de desenvolver e testar projetos de fator de forma pequeno e com baixo consumo de energia com inferência de IA multimodal e altamente precisa abre as portas para novos avanços.
O computador do módulo possui um NVIDIA Carmel ARM v8 de 6 núcleos.2 CPU, 6 MB L2 + 4 MB L3 cache, 8 GB de memória de computador e 16 GB de tamanho de disco de hardware. Além disso, sua GPU é baseada na mais recente arquitetura Volta da NVIDIA com 384 CUDA e 48 núcleos tensores. Estas são especificações bastante bestas para um nível de consumidor.
O único problema com esta opção é que o L4T tem uma comunidade de suporte muito pequena, o que significa que não há muito suporte de software. Se você precisar de software, provavelmente terá que construí-lo sozinho.
No geral, o NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit tem um módulo Jetson Xavier NX compacto e com baixo consumo de energia para dispositivos de borda AI. É uma solução portátil perfeita para criadores que procuram aplicações em IA ou robótica. E não apenas isso, também funciona muito bem para entretenimento e produtividade.
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2. NVIDIA Jetson Nano 4GB Developer Kit
O segundo melhor kit de desenvolvedor Nvidia Jeston em nossa lista é talvez o SBC mais subestimado do mercado. Ele oferece excelente desempenho para executar cargas de trabalho de IA modernas em um tamanho, potência e faixa de preço extraordinários. Isso o torna um ótimo pequeno computador, especialmente para aprendizado de máquina e ensino.
O Jetson Nano também é excelente como um Ubuntu 18 de uso geral.04 LTS desktop. Embora a imagem seja baseada no LTS anterior, ainda é uma das imagens mais polidas da Nvidia. Mesmo com apenas 4 GB de memória, ele funciona excepcionalmente bem. O Nano tem uma sensação muito ágil ao executar uma distribuição Linux de desktop completo REAL. Sim, mesmo o RaspberryPi 4 de 8 GB não consegue superar o desempenho.
E há a atração principal: a GPU, a programação e seu conjunto de ferramentas de aprendizado de máquina. Tudo vem pré-instalado e pré-configurado. Você também pode adicionar outras ferramentas rapidamente por meio de imagens de contêiner. A única desvantagem deste kit de desenvolvedor é que os 128 núcleos Cuda baseados em Maxwell estão um tanto desatualizados. Mas, ei, contanto que eles façam o trabalho como uma ferramenta de ensino, está tudo bem.
A principal lição aqui é que é uma configuração bastante independente. Se você é um fã de torta, é tão fácil quanto torta (trocadilho intencional). Tudo leva apenas 10 minutos para se levantar e funcionar. Pelo preço, nada supera, especialmente como uma ferramenta de aprendizagem independente.
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3. NVIDIA Jetson AGX Xavier Developer Kit (32 GB)
Embora o Nano seja ótimo, pode ser lento para desenvolvedores sérios. O Xavier é o Linux ARM64 no seu melhor. Claro, o AGX Xavier é visivelmente caro, mas é muito bom quando se trata de desempenho. E isso também com um nível de potência de apenas 30 W.
Vamos falar um pouco sobre as especificações. A placa é uma bela caixa de desenvolvedor ARMv8 completa com CUDA, TensorRT e bibliotecas da NVIDIA. Por outro lado, o módulo possui oito ARM v8.2 núcleos de processador “Carmel”, GPU Volta de 512 núcleos (com núcleos tensores), 16 GB de memória LPDDR4x, 32 GB de eMMC5.1 armazenamento, 2 aceleradores de aprendizagem profunda NVDLA e um processador de visão VLIW de sete vias. É um poder de fogo impressionante.
No entanto, adoramos este kit porque vem com um modo "silencioso" ativado. Por causa disso, ele resfria passivamente com estrangulamento insignificante.
Temos uma pequena reclamação, no entanto. no caso de um evento elétrico, esta unidade não tem energia automaticamente. Você pode colocar alguns pinos em ponte para ligá-lo automaticamente, mas não tentamos esse método durante nossa execução de teste. No geral, se você está treinando redes ou fazendo IA de vídeo, testando robótica e outras máquinas autônomas, o AGX Xavier é o Jetson para você.
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4. Kit de desenvolvimento NVIDIA Jetson TX2
O Jetson TX2 é outro kit de desenvolvedor para especialistas que vem muito bem otimizado para várias formas de IA. É bastante difícil para iniciantes começar a usar este kit. Mas mesmo que você nunca tenha treinado uma rede de aprendizagem profunda, há muito o que apreciar aqui.
Quanto às especificações, o TX2 tem uma CPU dual-Core NVIDIA Denver 2 e processador Quad-Core ARM Cortex-A57 MPCore, 4 GB de memória LPDDR4 de 128 bits, GPU Pascal da NVIDIA de 256 núcleos e um eMMC 5 de 16 GB.1 armazenamento. Isso se traduz em um desempenho três vezes mais rápido do que o Raspberry 3. (O Jetson TX2 Development Kit foi lançado em 2017).
Para testar seu desempenho, executamos redes profundas para reconhecimento de imagem usando Tensorflow. Inicialmente, as redes foram treinadas usando Amazon AWS. As redes foram transferidas perfeitamente para o TX2. Mas, claro, com algum esforço. Isso não é um brinquedo. Esta é uma ferramenta de engenharia profissional. É um módulo que alimenta um carro autônomo ou um quadricóptero de captura de vídeo. Essas tarefas exigem capacidade de processamento rápido com baixo orçamento de energia.
É por isso que não existe outra ferramenta como esta. Se você precisa de uma CPU rápida que consome apenas 15 Watts, o NVIDIA Jetson TX2 Development Kit parece uma escolha lógica.
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5. Kit de desenvolvimento NVIDIA Jetson TK1
Finalmente, temos um dos mais antigos Kit de desenvolvedor NVIDIA Jetson. Claro, ainda vale a pena analisar em 2021. Se você testar as águas com os kits de desenvolvedor da Nvidia, o TK1 ainda é um ótimo ponto de entrada e uma plataforma de GPU barata para desenvolvimento.
O TK1 é construído em torno do Tegra K1 SOC da NVIDIA. Ele usa um núcleo de computação NVIDIA Kepler que parece um pouco desatualizado hoje. No entanto, ainda é uma plataforma NVIDIA CUDA completa que permite desenvolver e implantar sistemas de computação intensiva para visão computacional, robótica, agricultura, medicina e muito mais.
A pegada deste modelo é bastante grande e alta. Mesmo que o sistema funcione frio, o próprio ventilador é colocado bem alto no kit. Por se tratar de um modelo mais antigo, a RAM também é compartilhada entre a GPU e a CPU, limitando seu desempenho.
Como as opções mencionadas anteriormente, a NVIDIA oferece todo o BSP e pilha de software para este modelo. Isso inclui CUDA, OpenGL 4.4 e o kit Vision Works da NVIDIA. Com um pacote de desenvolvimento completo, além de compatibilidade out-of-the-box e suporte para câmeras e outros periféricos, a NVIDIA oferece uma boa solução introdutória para começar com sistemas embarcados.
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Guia do comprador do Best NVIDIA Jetson Developer Kit
NVIDIA não tem carência de kits de desenvolvedor Jetson. Portanto, mantenha estes fatores cruciais em mente ao pesquisar o mercado para uma compra:
Pegada
A primeira coisa a se notar quando você desempacota o melhor NVIDIA Jetson Developer Kit deve ser sua primeira consideração: a pegada. Quanto espaço o kit precisa em seu espaço de trabalho? É pesado? O ventilador está colocado muito alto? Kits com dimensões maiores não são portáteis. Se seu filho não é portátil, então qual é o ponto de comprar um em primeiro lugar?
Fácil de usar
O kit do desenvolvedor deve estar pronto para uso fora da caixa. Não deve limitar a sua curiosidade de explorar IA com vários sensores e periféricos.
Apoiar
O próximo recurso que você deve examinar é o suporte e compatibilidade. Em primeiro lugar, é o suporte para estruturas de IA modernas, como TensorFlow, PyTorch e MXNet. Ele também deve oferecer suporte ao maior número possível de sensores populares na comunidade de IA. Ter uma grande e vibrante comunidade de desenvolvedores também é útil. Você pode então solucionar problemas, compartilhar projetos de código aberto, bem como aplicativos do mundo real.
Como usar (ou mesmo usar?)
Depois de receber seu produto, carregue o sistema operacional e conecte-se à internet. Em seguida, abra um editor de texto do navegador e deixe-o parado por aproximadamente 6 horas ou mais. Deixá-lo descansar durante a noite geralmente é melhor. Depois, se não houver sinal de reinicialização, você deve estar pronto para ir. No entanto, se você notar a reinicialização, veja se há algum arquivo de falha do kernel em “/ var / log”? Abra-o e pesquise “kernel oops”. Se aparecer, não desperdice suas energias ou tempo. Basta devolver o produto!
Pensamentos finais
IA no limite pode desbloquear um potencial incrível em tudo. Seja na área de saúde, manufatura ou agricultura, usar o melhor kit de desenvolvedor NVIDIA Jetson pode tornar sua tarefa incrivelmente recompensadora. Esses kits reduzem seus custos de desenvolvimento de software e fornecem uma estratégia de IA escalável para suas máquinas autônomas. Esperamos que este artigo o tenha ajudado a se decidir. É tudo por agora. Obrigado por ler.
