Tại Hội nghị Công nghệ GPU NVIDIA (GTC) 2019, NVIDIA đã cho ra mắt Jetson Nano Developer Kit – một chiếc máy tính mang đến sức mạnh AI hiện đại trong một nền tảng nhỏ gọn, dễ sử dụng với khả năng lập trình phần mềm đầy đủ dành cho các nhà thiết kế nhúng, nhà nghiên cứu và nhà sản xuất DIY. Cùng Adtech tìm hiểu xem sản phẩm này có cấu tạo và tính năng như thế nào qua bài viết sau đây!
Khái niệm Jetson Nano Developer Kit
Jetson Nano Developer Kit là một máy tính nhỏ gọn, mạnh mẽ được NVIDIA nghiên cứu và sản xuất dành cho các ứng dụng phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn và xử lý giọng nói.
Jetson Nano Developer Kit mang lại hiệu suất điện toán tới 472 GFLOPS. Hoạt động với công suất chỉ 5W, siêu tiết kiệm năng lượng, thiết bị nhỏ gọn này vận hành nhờ CPU ARM 64 bit lõi tứ và GPU NVIDIA tích hợp 128 lõi kèm bộ nhớ LPDDR4 4GB.
Cấu tạo Jetson Nano Developer Kit
Jetson Nano Developer Kit được cấu thành từ 2 bộ phận chính, bao gồm 1 module Jetson Nano và 1 bo mạch đi kèm.
Module Jetson Nano
Module điện toán Jetson Nano có kích thước 45x70mm và được lắp sẵn bộ tản nhiệt thụ động. Module nhỏ gọn này bao gồm bộ lưu trữ tích hợp eMMC 16 GB và các cổng I/O nâng cao PCIe Gen2, MIPI DSI, GPIO bổ sung và 12 làn MIPI CSI-2 để kết nối tối đa 3 camera x4 hoặc tối đa 4 camera trong cấu hình x4/x2.
Hệ thống bộ nhớ hợp nhất của Jetson Nano được chia sẻ giữa CPU, GPU và các công cụ đa phương tiện, tích hợp bộ cảm biến ZeroCopy.
Jetson Nano mang đến khả năng suy luận và thị giác máy tính theo thời gian thực trên nhiều mô hình Mạng lưới nơ-ron phức tạp.
Những khả năng này hỗ trợ cho các ứng dụng rô-bốt tự động đa cảm biến, thiết bị IoT có khả năng phân tích biên thông minh và hệ thống AI tiên tiến.
Ngay cả việc học chuyển đổi cũng có thể được thực hiện đối với các mạng đào tạo lại cục bộ trên Jetson Nano bằng cách sử dụng các khung ML.
Bo mạch đi kèm
Bo mạch đi kèm theo bộ Jetson Nano Developer Kit này có kích thước chỉ 80x100mm, được trang bị cổng USB 3.0 tốc độ cao, đầu nối camera MIPI CSI-2, HDMI 2.0, DisplayPort 1.3, Gigabit Ethernet, module M.2 Key-E, khe cắm thẻ MicroSD và và đầu GPIO 40 chân.
- Core module socket
- Micro SD card slot
- M.2 Key E connector
- 1.25mm Fan header
- PoE pins: PoE module is not included
- 40 PIN GPIO header
- 2.54mm Fan header
- Micro USB port: for 5V power input or for USB data transmission
- Gigabit Ethernet port: 10/100/1000Base-T auto-negotiation, supports PoE if external PoE module is connected
- 4x USB 3.0 port
- HDMI output port
- DisplayPort connector
- DC jack: for 5V power input
- 2x MIPI CSI camera connector
Các cổng I/O và đầu GPIO có khả năng kết nối vượt trội với nhiều thiết bị ngoại vi, cảm biến phổ biến và các dự án chẳng hạn như JetBot học sâu có thể in 3D mà NVIDIA đã mã nguồn mở trên GitHub.
Bộ công cụ phát triển khởi động từ thẻ MicroSD có thể tháo rời, thẻ này có thể được định dạng và tạo ảnh từ bất kỳ PC nào có tích hợp bộ điều hợp thẻ SD.
Bộ phát triển có thể được cấp nguồn thông qua cổng Micro USB hoặc bộ chuyển đổi giắc cắm 5V DC. Đầu nối máy ảnh tương thích với các cảm biến MIPI CSI, bao gồm các module dựa trên IMX219 8MP được cung cấp sẵn từ các đối tác trong hệ sinh thái Jetson.
Ngoài ra, còn được hỗ trợ thêm module máy ảnh Raspberry Pi v2.
Thông số kỹ thuật
| Processing | |
| CPU | 64-bit Quad-core ARM A57 @ 1.43GHz |
| GPU | 128-core NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
| Memory | 4GB 64-bit LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB/s |
| Video Encoder* | 4Kp30 | (4x) 1080p30 | (2x) 1080p60 |
| Video Decoder* | 4Kp60 | (2x) 4Kp30 | (8x) 1080p30 | (4x) 1080p60 |
| Interfaces | |
| USB | 4x USB 3.0 A (Host) | USB 2.0 Micro B (Device) |
| Camera | MIPI CSI-2 x2 (15-position Flex Connector) |
| Display | HDMI | DisplayPort |
| Networking | Gigabit Ethernet (RJ45) |
| Wireless | M.2 Key-E with PCIe x1 |
| Storage | MicroSD card (16GB UHS-1 recommended minimum) |
| Other I/O | (3x) I2C | (2x) SPI | UART | I2S | GPIOs |
Điểm chuẩn suy luận Deep Learning
Jetson Nano có thể chạy nhiều loại mạng nâng cao, bao gồm phiên bản gốc đầy đủ của các khung ML phổ biến như: TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet và các mạng khác.
Các mạng này có thể được sử dụng để xây dựng các máy tự động và hệ thống AI phức tạp bằng cách triển khai các tính năng như: nhận dạng hình ảnh, phát hiện và bản địa hóa đối tượng, ước tính tư thế, phân đoạn ngữ nghĩa, nâng cao video và phân tích thông minh.
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.
Một số dự án DIY dựa trên Jetson Nano Developer Kit
1. JetBot
JetBot là bộ công cụ rô-bốt tự động mã nguồn mở cung cấp tất cả các gói phần mềm và phần cứng để xây dựng một rô-bốt học sâu hỗ trợ AI. Các vật liệu phần cứng bao gồm: module Jetson Nano, máy ảnh IMX219 8MP, khung máy có thể in 3D, bộ pin, động cơ, trình điều khiển động cơ I2C và các phụ kiện.
Dự án cung cấp trải nghiệm thú vị thông qua sổ ghi chép Jupyter về cách viết mã Python để điều khiển động cơ, huấn luyện JetBot phát hiện chướng ngại vật, đi theo các đối tượng như người và đồ vật trong nhà, đồng thời huấn luyện JetBot đi theo các con đường xung quanh sàn nhà. Có thể tạo các khả năng mới cho JetBot bằng cách mở rộng mã và sử dụng các khung AI.
Ngoài ra còn có các nút ROS dành cho JetBot, hỗ trợ ROS Melodic cho những ai muốn tích hợp các ứng dụng và khả năng dựa trên ROS như SLAM và lập kế hoạch đường dẫn nâng cao.
Kho lưu trữ GitHub chứa các nút ROS cho JetBot cũng bao gồm một mô hình dành cho trình mô phỏng rô-bốt Gazebo 3D cho phép các hành vi AI mới được phát triển và thử nghiệm trong môi trường ảo trước khi được triển khai cho rô-bốt. Trình giả lập Gazebo tạo dữ liệu camera tổng hợp và cũng chạy trên Jetson Nano.
3. Hello AI World
Hello AI World mang đến trải nghiệm tuyệt vời về sức mạnh của AI. Chỉ trong vài giờ, người dùng có thể thiết lập và chạy một bộ trình diễn suy luận học sâu để phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng theo thời gian thực (sử dụng các mô hình được đào tạo trước) dựa trên Jetson Nano Developer Kit với JetPack SDK và NVIDIA TensorRT.
Người dùng cũng có thể viết mã chương trình nhận dạng của riêng mình bằng C++. Các nút ROS Deep Learning có sẵn tích hợp các khả năng suy luận nhận dạng, phát hiện và khả năng suy luận phân đoạn với ROS để kết hợp vào các hệ thống và nền tảng robot tiên tiến.
Ngoài ra, nếu người dùng muốn thiết lập các mô hình của riêng mình thì có thể làm theo bộ hướng dẫn đính kèm, hướng dẫn này bao gồm việc cài đặt lại và tùy chỉnh các mô hình phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa.
Hiệu suất điện toán cao, khả năng chạy song song nhiều mạng nơ-ron và tính linh hoạt của Jetson Nano Developer Kit mang đến khả năng vô tận cho các nhà phát triển để tạo ra các thiết bị và hệ thống nhúng hỗ trợ AI. Nếu Quý khách có nhu cầu tìm hiểu thêm về Jetson Nano Developer Kit vui lòng liên hệ với Adtech thông qua mục “Chat trực tuyến” ngay góc phải bên dưới màn hình, nhân viên tư vấn của Adtech luôn sẵn sàng giải đáp mọi thắc mắc của Quý khách 24/7.
1 comment