NVIDIA Jetson : สถาปัตยกรรม การทำงาน & แอพพลิเคชั่น

แพลตฟอร์มชั้นนำของโลกเช่น NVIDIA Jetson เป็นลำดับของบอร์ดคอมพิวเตอร์แบบฝังตัวที่ใช้เป็นหลักในเครื่องจักรอัตโนมัติ & อื่นๆ แอปพลิเคชันแบบฝังตัว . บอร์ดนี้ส่วนใหญ่ประกอบด้วยโมดูล Jetson ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง Jetson เหมาะสมอย่างยิ่งกับซอฟต์แวร์ AI ที่คล้ายคลึงกันและเวิร์กโฟลว์แบบเนทีฟบนคลาวด์ที่ใช้กับแพลตฟอร์มอื่นๆ ของ NVIDIA และมอบประสิทธิภาพที่ประหยัดพลังงานสำหรับลูกค้าในการสร้างเครื่องจักรอัตโนมัติที่ใช้ซอฟต์แวร์ NVIDIA Jetson ใช้สำหรับแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ บทความนี้กล่าวถึงภาพรวมของ NVIDIA Jetson – การทำงานและการใช้งาน

NVIDIA Jetson คืออะไร?

NVIDIA Jetson เป็นขั้นสูง ระบบการฝังตัว บอร์ดที่ใช้สร้างนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ AI ในหลายอุตสาหกรรม NVIDIA Jetson เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ชั้นนำซึ่งมีประโยชน์มากสำหรับผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีและนักเรียนในการรับประสบการณ์จริงผ่านโครงการ AI ที่เป็นนวัตกรรมมากมาย บอร์ดนี้เป็นบอร์ดที่มีประสิทธิภาพมากสำหรับ AI ซึ่งรวมถึงคอมพิวเตอร์แบบโมดูลาร์ ฟอร์มแฟคเตอร์ขนาดเล็ก และเอดจ์ประสิทธิภาพสูง นอกจากนี้ บอร์ดนี้ยังประกอบด้วย JetPack SDK ที่ใช้สำหรับการเร่งความเร็วซอฟต์แวร์ ตลอดจนระบบนิเวศที่สมบูรณ์เพื่อช่วยในการเพิ่มขั้นตอนการพัฒนาโครงการ AI แบบกำหนดเอง

สถาปัตยกรรม NVIDIA Jetson

เรารู้ว่าโมดูล Nvidia Jetson จาก Nvidia เป็นลำดับของบอร์ดคอมพิวเตอร์แบบฝังตัว Jetson TX1, TX2 & TK1 ทุกรุ่นมีโปรเซสเซอร์ SoC หรือ Tegra จาก Nvidia ที่รวม CPU สถาปัตยกรรม ARM Jetson เป็นระบบพลังงานต่ำที่ออกแบบมาเพื่อเร่งความเร็วแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงเป็นหลัก

สถาปัตยกรรม NVIDIA Jetson Xavier NX แสดงอยู่ด้านล่าง เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่ทันสมัยที่สุดและมีขนาดเล็กที่สุดที่ใช้กับอุปกรณ์ Edge Computing เช่นเดียวกับ หุ่นยนต์อัตโนมัติ . โมดูลนี้มีความสามารถในการปรับใช้ประสิทธิภาพระดับเซิร์ฟเวอร์ภายในฟอร์มแฟคเตอร์ขนาด 70x45 มม. ที่มั่นคง และยังให้การประมวลผลสูงสุด 21 TOPS ที่ใช้พลังงานต่ำกว่า 15W หรือมิฉะนั้นจะมีสูงสุด 14 TOPS ที่ประมวลผลต่ำกว่า 10W

ไดอะแกรมด้านบนประกอบด้วย NVIDIA Volta แบบ 384 คอร์ จีพียู ประกอบด้วย 6-core NVIDIA Carmel ARMv8.2 64-bit CPU, 48 Tensor Cores, 8GB 128-bit LPDDR4x, 4K video encoders and decoders, dual NVDLA(NVIDIA Deep Learning Accelerator) engines, Cameras up to six instant high-references สตรีมเซ็นเซอร์, พอร์ตแสดงผลคู่หรือจอแสดงผล HDMI 4K, ส่วนขยาย PCIe Generation 3, USB 3.1 & GPIO พร้อม I2C, SPI, I2S, UART & CAN บัส

ข้อมูลจำเพาะของ NVIDIA Jetson มีดังต่อไปนี้

• กำลังไฟคือโหมด 10W หรือ 15W และอินพุต 5V
• CPU เป็น 6-core NVIDIA Carmel 64-bit ARMv 8.2 ที่ 1400MHz
• GPU เป็น NVIDIA Volta 384 คอร์ที่ 1100MHz ถึง 48 Tensor Cores
• DL คือเครื่องยนต์ Dual NVDLA
• หน่วยความจำ 8GB 128-bit LPDDR4x ที่ 1600MHz
• พื้นที่เก็บข้อมูล 16GB eMMC 5.1
• กล้อง 12x MIPI CSI-2 เลน | กล้อง 3×4 หรือ 6×2
• สูงสุด 6 กล้อง (36 ผ่านช่องเสมือน)
• อุณหภูมิตั้งแต่ -25°C ถึง 90°C
• จอแสดงผลคือ DP 1.4 หรือ eDP 1.4 หรือ HDMI 2.0 a/b ที่ 4Kp60
• อีเธอร์เน็ตคืออีเธอร์เน็ต 10 หรือ 100 หรือ 1,000 BASE-T
• USB 3.1 และ USB 2.0

โมดูลนี้รองรับซอฟต์แวร์ CUDA-X ทั้งหมดของ NVIDIA และ JetPack SDK สำหรับการพัฒนา AI มันเรียกใช้เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมและ DNN ที่ยากบนสตรีมเซ็นเซอร์ความละเอียดสูงหลายตัวพร้อมกัน นอกเหนือไปจากการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ กราฟิก และแอพพลิเคชั่นมัลติมีเดียตามเวลาจริงภายในสภาพแวดล้อม Linux บนเดสก์ท็อปที่สมบูรณ์

ในปัจจุบัน นักพัฒนาเริ่มออกแบบแอปพลิเคชัน AI สำหรับ Jetson Xavier NX ด้วยความช่วยเหลือจาก Jetson AGX Xavier Developer Kit การใช้แพทช์รูปแบบอุปกรณ์ใกล้กับ JetPack จะทำให้อุปกรณ์ทำงานเป็น Jetson Xavier NX วิธีนี้จะแก้ไขจำนวนคอร์ GPU และ CPU ที่ได้รับผ่านซอฟต์แวร์ และตั้งค่าความถี่สัญญาณนาฬิการวมถึงแรงดันไฟฟ้าของคอร์ทั่วทั้งระบบ

แพทช์สามารถย้อนกลับได้อย่างสมบูรณ์ซึ่งใช้เพื่อประมาณประสิทธิภาพ Jetson Xavier NX โมดูลนี้จะจัดประเภทโหมดพลังงานเริ่มต้นที่ 10W และ 15W ที่บรรลุประสิทธิภาพสูงสุดระหว่าง 14 และ 21 TOPS ตามโหมดที่ใช้งานอยู่ เครื่องมือ nvpmodel ใช้เพื่อจัดการโปรไฟล์พลังงานเพื่อปรับความถี่ CLK สูงสุดสำหรับ GPU, CPU, นาฬิกา SoC เบ็ดเตล็ด และตัวควบคุมหน่วยความจำพร้อมกับคลัสเตอร์ CPU ต่างๆ

ตามปริมาณงาน DVFS (Dynamic Voltage & Frequency Scaling) Governor จะปรับสมดุลความถี่บนรันไทม์จนถึงขีดจำกัดสูงสุดตามที่อธิบายไว้ในโมเดล nvp ที่ใช้งานอยู่ ดังนั้นการใช้พลังงานจึงลดลงเมื่อไม่ได้ใช้งาน & ขึ้นอยู่กับการทำงานของโปรเซสเซอร์ เครื่องมือ nvpmodel ช่วยในการสร้างและแก้ไขโหมดพลังงานใหม่ตามข้อกำหนด TDP และแอปพลิเคชัน

โมดูล NVIDIA Jetson นำประสิทธิภาพของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ไปสู่ขอบภายในฟอร์มแฟคเตอร์ขนาดเล็ก SOM (ระบบบนโมดูล) การคำนวณแบบเร่งความเร็วเท่ากับ 21 TOPS จะส่งแรงม้าเพื่อเรียกใช้โครงข่ายประสาทเทียมในปัจจุบันแบบขนานและประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ความละเอียดสูงต่างๆ โมดูลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น เครื่องมือทางการแพทย์ หุ่นยนต์เชิงพาณิชย์ ระบบฝังตัว AIoT กล้องอัจฉริยะ การตรวจสอบด้วยแสงอัตโนมัติ เซ็นเซอร์ความละเอียดสูง โรงงานอัจฉริยะ ฯลฯ

ซอฟต์แวร์

โมดูล NVIDIA Jetson ได้รับการสนับสนุนอย่างง่ายดายผ่านสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบรวม เพื่อให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทำงานได้ง่ายขึ้นมาก วิธีการแบบผสมผสานนี้ช่วยลดความยุ่งยากของนักพัฒนาในการเขียนโค้ดซ้ำๆ ในขณะที่ปรับปรุงรูปแบบในโมดูล Jetson อื่นๆ

NVIDIA JetPack SDK พร้อมใช้งานกับระบบปฏิบัติการ Linux, ไลบรารีเร่งความเร็ว CUDA-X และ API สำหรับสาขาการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การเรียนรู้เชิงลึก เป็นต้น นอกจากนี้ยังสนับสนุนกรอบการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น Caffe, TensorFlow, Keras และ OpenCV คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ห้องสมุด
NVIDIA Jetson เสนอเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันสำหรับโมดูลต่างๆ ซึ่งจะกล่าวถึงด้านล่าง

NVIDIA JetPack SDK

ชุดซอฟต์แวร์แพลตฟอร์ม Jetson เช่น TensorRT, CUDA Toolkit, cuDNN, GStreamer, OpenCV และ Visionworks ล้วนประกอบอยู่บน L4T ผ่านเคอร์เนล LTS Linux

แพ็คเกจไดรเวอร์ NVIDIA Jetson Linux

มันมีเคอร์เนล Linux, ไดรเวอร์ NVIDIA, bootloader, ระบบไฟล์ตัวอย่าง, ยูทิลิตี้การแฟลชและอื่น ๆ อีกมากมายสำหรับแพลตฟอร์ม Jetson

NVIDIA DeepStream SDK

เป็นชุดของ API และไลบรารีเพื่อช่วยนักพัฒนาในการออกแบบและจัดเตรียมโซลูชัน IVA (การวิเคราะห์วิดีโออัจฉริยะ) ที่มีประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์ม Jetson ใช้ในการสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน เช่น การเข้ารหัส การจับภาพ การถอดรหัส การอนุมานด้วย TensorRT เป็นต้น

NVIDIA Isaac SDK

เป็นชุดของไลบรารี API ไดรเวอร์ และเครื่องมืออื่นๆ ซึ่งจะเพิ่ม AI ให้กับหุ่นยนต์รุ่นต่อไปสำหรับการนำทาง การรับรู้ และการจัดการ ดังนั้นจึงช่วยในการสร้างและปรับใช้หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ประเภท NVIDIA Jetson

โมดูล NVIDIA Jetson มาพร้อมกับหน่วยความจำ, GPU, CPU, อินเทอร์เฟซความเร็วสูง, การจัดการพลังงาน ฯลฯ โมดูลเหล่านี้มีให้ใช้งานได้ในประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน & รูปแบบต่างๆ ของฟอร์มแฟคเตอร์เพื่อให้นำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ มีอุปกรณ์ NVIDIA Jetson ที่แตกต่างกันซึ่งจะกล่าวถึงด้านล่าง

NVIDIA Jetson นาโน

โมดูล NVIDIA Jetson Nano เหมาะสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์หรือนักเรียน นักศึกษา และสำหรับผู้เริ่มต้น เนื่องจากได้รับการออกแบบมาเป็นหลักสำหรับการเรียนรู้และการสอนภาคปฏิบัติ ขนาดของโมดูลนี้มีขนาดเล็ก แต่ประสิทธิภาพการใช้พลังงานและประสิทธิภาพสูงเพื่อให้สมบูรณ์แบบสำหรับการรันเครือข่ายประสาทคู่ขนานที่มีอยู่ในปัจจุบัน ปริมาณงาน AI และการประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ความละเอียดสูงทั้งหมดในคราวเดียว ดังนั้น โมดูล Jetson Nano จึงเป็นอุปกรณ์ Edge ที่ได้รับความนิยมอย่างมากซึ่งใช้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์และโซลูชัน AI แบบฝังตัว

โมดูลนี้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ใช้ AI และทำงานด้านการมองเห็นด้วย AI เช่น การตรวจจับวัตถุ การแบ่งส่วนภาพ การจัดประเภทภาพ ฯลฯ โมดูลนี้เข้ากันได้อย่างมากกับซอฟต์แวร์การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์แบบโอเพ่นซอร์สและไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง OpenCV

ซีรีส์ NVIDIA Jetson TX2

โมดูล NVIDIA Jetson TX2 Series ออกแบบมาในขนาดบัตรเครดิต คุณสมบัติของโมดูลนี้ประกอบด้วย NVIDIA Pascal GPU, หน่วยความจำสูงสุด 8 GB, แบนด์วิธหน่วยความจำ 59.7 GB/s และอินเทอร์เฟซฮาร์ดแวร์มาตรฐาน โมดูลนี้ให้ประสิทธิภาพสูงถึง 2.5 เท่าเมื่อเทียบกับโมดูล NVIDIA Jetson Nano

โมดูลนี้รันโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์ Edge เพื่อให้ได้ความแม่นยำสูงขึ้น โมดูลที่มีอยู่ในซีรีส์ส่วนใหญ่ประกอบด้วย Jetson TX2 4GB, Jetson TX2i, Jetson TX2 และ Jetson TX2 NX โมดูล NVIDIA Jetson TX2 NX แบ่งปันความเข้ากันได้ของพินและฟอร์มแฟกเตอร์ผ่าน Jetson Xavier NX และ Jetson Nano

โมดูลที่เหลืออีกสามโมดูลจะใช้ฟอร์มแฟคเตอร์ของโมดูล Jetson TX2 ดั้งเดิมร่วมกัน การใช้งานซีรี่ส์ TX2 นั้นครอบคลุมในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น เกษตรกรรม การผลิต วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต การค้าปลีก ฯลฯ โมดูล Jetson TX2i จากโมดูลที่เหลือเหมาะสมที่สุดสำหรับอุปกรณ์ AI ประสิทธิภาพสูง เช่น อุปกรณ์ทางการแพทย์ กล้องวิชันซิสเต็ม และหุ่นยนต์อุตสาหกรรม เนื่องจาก ด้วยการออกแบบที่แข็งแกร่ง

โมดูลนี้เป็นอุปกรณ์ประมวลผล AI แบบฝังตัวที่รวดเร็วมาก ซึ่งให้ประสิทธิภาพพลังงานสูง เช่น 7.5 W ความสามารถของซูเปอร์คอมพิวเตอร์สำหรับอุปกรณ์ Edge AI เป็นหลัก และยังมีอินเทอร์เฟซฮาร์ดแวร์ต่างๆ เพื่อรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และฟอร์มแฟคเตอร์ต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย

NVIDIA Jetson Xavier NX

โมดูล NVIDIA Jetson Xavier NX มีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับบัตรเครดิตที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพพลังงานสูง นี่เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่เล็กที่สุดสำหรับระบบเอดจ์และระบบฝังตัวในโลก โมดูลนี้ช่วยในการเรียกใช้ระบบ AI ที่สมบูรณ์โดยเฉพาะ

ฟีเจอร์ของ Jetson Xavier NX ยังรองรับเทคโนโลยีคลาวด์เนทีฟ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายสำหรับนักพัฒนาในการอัปเกรดและจัดการผลิตภัณฑ์ AI โมดูลนี้รองรับโมเดลและเฟรมเวิร์ก AI ยอดนิยมทั้งหมด ดังนั้นโมดูลนี้จึงเหมาะกับระบบ AI ประสิทธิภาพสูง เช่น กล้องอัจฉริยะ ระบบการมองเห็นความละเอียดสูงที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดรน หุ่นยนต์เชิงพาณิชย์ หรืออุปกรณ์ทางการแพทย์

โมดูล NVIDIA Jetson Xavier NX มอบ 21 Tera Operations ต่อวินาทีหรือ TOPS เพื่อเรียกใช้เวิร์กโหลด AI ปัจจุบันโดยใช้พลังงาน 10W ฟอร์มแฟคเตอร์ของโมดูลนี้มีขนาดกะทัดรัดกว่าเมื่อเทียบกับบัตรเครดิต โมดูล Xavier NX เรียกใช้โครงข่ายประสาทเทียมต่างๆ พร้อมกันและประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ความละเอียดสูงต่างๆ โมดูลประเภทนี้ใช้ในการออกแบบแอปพลิเคชันสำหรับอุปกรณ์ประมวลผลแบบเอ็มเบ็ดเด็ดและเอดจ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแม้ว่าจะมีข้อจำกัดด้านน้ำหนัก ขนาด และพลังงานอย่างมากก็ตาม

ซีรีส์ NVIDIA Jetson AGX Xavier

โมดูล NVIDIA Jetson AGX Xavier Series ได้รับการพัฒนาเป็นหลักสำหรับเครื่องจักรอัจฉริยะอัตโนมัติรุ่นต่อไป โมดูลนี้มอบประสิทธิภาพ AI สูงสุด 32 TOPS หรือ Tera ต่อวินาทีเมื่อใช้เพียง 10 วัตต์ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้รับอนุญาตให้จัดเรียงโครงข่ายประสาทเทียมอย่างรวดเร็วด้วยชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์ AI ของ NVIDIA

โมดูลนี้ให้ข้อมูลจำเพาะและความสามารถด้านความปลอดภัยตามหน้าที่ต่างๆ เพื่อให้นักพัฒนาสร้างผลิตภัณฑ์ด้านความปลอดภัยหรือผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการรับรองทางอุตสาหกรรม ประสิทธิภาพสูงของโมดูลนี้ทำให้เหมาะสำหรับเครื่องจักรอัตโนมัติจำนวนมาก เช่น หุ่นยนต์โลจิสติกและอุตสาหกรรม ระบบโรงงาน และโดรนขนาดใหญ่

ชุดพัฒนา Jetson Xavier NX

ชุดพัฒนา jetson xavier nx ประกอบด้วยโมดูล Xavier NX ที่ประหยัดพลังงานอย่างมั่นคง ซึ่งใช้สำหรับอุปกรณ์เอดจ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โมดูลนี้มีคุณสมบัติบางอย่างเช่นการสนับสนุนบนคลาวด์ & เร่งความเร็วสแต็กของซอฟต์แวร์ NVIDIA ในเวลาเพียง 10W โดยมีประสิทธิภาพสูงกว่า Jetson TX2 ถึง 10 เท่า ชุดเครื่องมือสำหรับนักพัฒนานี้ถูกใช้โดยผู้ผลิตเครื่องจักรอัจฉริยะ สตาร์ทอัพ AI และนักพัฒนาแอปพลิเคชันเพื่อออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ทันสมัยด้วยการอนุมาน AI ขนาดกะทัดรัด ความแม่นยำสูง และฟอร์มแฟคเตอร์ที่ประหยัดพลังงาน

Jetson AGX ซาเวียร์ อินดัสเตรียล

โมดูล Jetson AGX Xavier Industrial เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์ AGX Xavier การออกแบบโมดูลนี้เป็นฟอร์มแฟกเตอร์ที่เข้ากันได้กับพิน ซึ่งควบคุมโมเดล AI ล่าสุดในแอปพลิเคชันที่มีความต้องการสูง โมดูลนี้ให้การสั่นสะเทือน การกระแทก อุณหภูมิ คุณสมบัติความปลอดภัยขั้นสูง หน่วยความจำสูงสุด 4 เท่า & ประสิทธิภาพ 20 เท่าของโมดูล TX2i

โมดูลนี้มีประโยชน์มากสำหรับนักออกแบบในการออกแบบระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และผลิตภัณฑ์อัจฉริยะอื่นๆ นอกจากนี้ ยังออกแบบผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการรับรองความปลอดภัยและทนทานเพื่อส่งมอบประสิทธิภาพสูงสำหรับอุตสาหกรรม การใช้งานด้านการทำงานและการรักษาความปลอดภัยที่ฝังตัว AI ในการออกแบบฟอร์มแฟคเตอร์ที่ทนทานและประหยัดพลังงาน

ข้อดี

เดอะ ข้อดีของ NVIDIA Jetson รวมสิ่งต่อไปนี้

• NVIDIA Jetson เหมาะสำหรับนักเรียน นักศึกษา นักพัฒนาส่วนบุคคล และองค์กรต่างๆ
• แพลตฟอร์ม Jetson ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากมาพร้อมกับคุณประโยชน์มากมาย เช่น ความยืดหยุ่นแบบโมดูลาร์ ซอฟต์แวร์แบบครบวงจร และการรองรับเทคโนโลยีที่ใช้ระบบคลาวด์
• บอร์ดนี้มีชุดโมดูลที่เป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับทุกสิ่งตั้งแต่แอปพลิเคชัน AI พื้นฐานไปจนถึงอุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ซับซ้อนมาก
• บอร์ดนี้ขับเคลื่อนด้วยพลังงานผ่านสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบครบวงจรที่ช่วยนักพัฒนาซอฟต์แวร์จากการเขียนโค้ดซ้ำๆ เมื่อพวกเขาต้องการความจุ AI/ML ก็สามารถรวมโมดูล Jetson ที่เกี่ยวข้องเข้ากับอุปกรณ์และดูแลการยกของหนักได้
• แพลตฟอร์ม NVIDIA Jetson รองรับเทคโนโลยีและเวิร์กโฟลว์แบบเนทีฟบนคลาวด์ เช่น การจัดระเบียบและการบรรจุคอนเทนเนอร์ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาอย่างรวดเร็วและขยายผลิตภัณฑ์ AI
• NVIDIA JetPack SDK พร้อมใช้งานกับระบบปฏิบัติการ Linux, API และไลบรารีการเร่งความเร็ว CUDA-X สำหรับโดเมนการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการเรียนรู้เชิงลึก นอกจากนี้ยังให้การสนับสนุนเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องเช่น Caffe และ Keras, ไลบรารี TensorFlow และ OpenCV ของการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์

ข้อเสีย

มีข้อเสียน้อยมากเมื่อคำนึงถึงราคา

• โมดูล NVIDIA Jetson nano ไม่สามารถใช้งานได้กับ wifi ภายใน
• โมดูล NVIDIA Jetson nano มีพิน PWM เพียงสองพินบนบอร์ด

แอพพลิเคชั่น

แอปพลิเคชันของ NVIDIA Jetson มีดังต่อไปนี้

• โมดูล NVIDIA Jetson นำเสนอระบบการฝังที่เหนือกว่าซึ่งใช้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ AI สำหรับสถานการณ์ที่หลากหลาย นี่คือโมดูลประหยัดพลังงานที่ใช้สำหรับ AI ซึ่งรวมถึงคอมพิวเตอร์เอดจ์ประสิทธิภาพสูง แบบโมดูลาร์ และฟอร์มแฟคเตอร์ขนาดเล็ก
• บอร์ด Nvidia Jetson ส่วนใหญ่ออกแบบมาเพื่อใช้ในระบบฝังตัว เช่น โดรน หุ่นยนต์ และอุปกรณ์อื่นๆ ที่ต้องการการประมวลผลที่ทรงพลังภายในฟอร์มแฟคเตอร์ขนาดเล็ก การใช้งานทั่วไปของบอร์ด Jetson ส่วนใหญ่รวมถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์ ยานพาหนะอัตโนมัติ ป้ายดิจิตอล ชุดหูฟัง AR/VR แอพพลิเคชั่นเมืองอัจฉริยะ เป็นต้น
• โมดูลนี้สนับสนุนสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบครบวงจรเพื่อให้การทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ง่ายขึ้นมาก
  โมดูลและอุปกรณ์ NVIDIA Jetson เป็นอุปกรณ์ Edge ที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมซึ่งใช้ในการพัฒนาระบบ Edge AI
• NVIDIA Jetson Nano Developer Kit เป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่ทรงพลังมากซึ่งใช้งานเครือข่ายประสาทเทียมหลายเครือข่ายพร้อมกันสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การตรวจจับวัตถุ การจำแนกภาพ การประมวลผลเสียงพูด & การแบ่งส่วน
• โมดูล NVIDIA Jetson Nano นั้นสมบูรณ์แบบสำหรับแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ใช้ AI และใช้งานการมองเห็นด้วย AI เช่น การแบ่งส่วนภาพ การจัดหมวดหมู่ภาพ การตรวจจับวัตถุ เป็นต้น
• โมดูลนาโนของ NVIDIA Jetson นำความสามารถใหม่ที่น่าทึ่งมาสู่ระบบ AI ขนาดเล็กที่ประหยัดพลังงานนับพันตัว
• โมดูล NVIDIA Jetson Nano เข้ากันได้กับไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง OpenCV และซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบโอเพ่นซอร์ส

ถาม). การใช้พลังงานของโมดูล Jetson คืออะไร?

ก). การใช้พลังงานของโมดูล Jetson จะแตกต่างกันไปตามรุ่นและการใช้งาน ตัวอย่างเช่น โมดูล Jetson Xavier มีการใช้พลังงานโดยทั่วไปประมาณ 15w ถึง 30w ในขณะที่ Jetson TX2 สามารถใช้พลังงานระหว่าง 7w ถึง 15w

ถาม). สามารถใช้ Jetson ในการตรวจจับและติดตามวัตถุแบบเรียลไทม์ได้หรือไม่ ?

ก). ใช่ แพลตฟอร์ม Jetson สามารถจัดการการตรวจจับและติดตามการมองเห็นได้ โมดูลนาโนเป็น GPU ประสิทธิภาพสูงที่มีแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบเอดจ์ ซึ่งส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการตรวจจับ การนับ และการติดตาม

ถาม). Jetson เชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ประเภทใดได้บ้าง

ก). วิชันเซนเซอร์ใช้สำหรับเชื่อมต่อ Jetson กับอินเทอร์เฟซกล้องต่างๆ เช่น USB, MIPI CSI และอีเธอร์เน็ต พวกเขายังสามารถเชื่อมต่อกับ lidar, Ultrasonic sensor และประเภทอื่น ๆ ได้ด้วยโดยใช้อินเทอร์เฟซประเภทต่าง ๆ เช่น I2C, SPI เป็นต้น

ถาม). อะไรคือความแตกต่างระหว่าง Jetson และ Raspberry Pi?

ก). ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองบอร์ดนี้คือ NVIDIA Jetson ได้รับการพัฒนาเพื่อจัดการกับงาน AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่มีความต้องการสูง ในขณะที่บอร์ด Raspberry Pi 4 มี GPU มัลติมีเดียที่ใช้พลังงานต่ำ ซึ่งใช้สำหรับการประมวลผลทั่วไปและการศึกษา สามารถใช้ Jetson สำหรับคุณสมบัติขั้นสูงเพิ่มเติม เช่น การถอดรหัสและเข้ารหัสวิดีโอที่เร่งด้วยฮาร์ดแวร์โดยใช้ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) และ CPU (หน่วยประมวลผลกลาง) อันทรงพลัง

ถาม). สามารถใช้ Jetson สำหรับแอปพลิเคชันหุ่นยนต์อัตโนมัติได้หรือไม่?

ก). หุ่นยนต์อัตโนมัติและอุตสาหกรรมแห่งอนาคตจะขับเคลื่อนด้วยพลังจาก NVIDIA Jetson สำหรับเครื่องจักรอัจฉริยะและหุ่นยนต์

ดังนั้นนี่คือ ภาพรวมของ NVIDIA Jetson – ข้อดีและการใช้งาน โมดูลนี้เป็นแพลตฟอร์มชั้นนำทั่วโลกที่นักพัฒนาใช้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ AI ขั้นสูงในทุกอุตสาหกรรม นักเรียนและผู้ที่ชื่นชอบโมดูลเหล่านี้ยังใช้เพื่อรับประสบการณ์จริงในการเรียนรู้ AI เพื่อสร้างโครงการที่น่าทึ่ง แพลตฟอร์มของ Jetson ส่วนใหญ่ประกอบด้วยชุดอุปกรณ์สำหรับนักพัฒนาขนาดเล็กและโมดูลการผลิตที่ประหยัดพลังงาน นี่คือคำถามสำหรับคุณ NVIDIA คืออะไร?