Combo Jetson Nano B01 Computer Vision Lab Kit

Thành phần trong combo bao gồm:

+ Jetson Nano B01 Dev Kit (NVIDIA) – máy tính AI mini, dễ dùng, hỗ trợ thẻ nhớ. (LINK HERE)

+ Nguồn MeanWell 5V/4A – nguồn chuẩn, ổn định cho Jetson Nano. (LINK HERE)

+ Vỏ hộp kim loại nâng cấp – tích hợp nút nguồn, quạt, khe gắn camera. (LINK HERE)

+ Quạt tản nhiệt 3-pin – giúp máy chạy mát, ổn định khi xử lý AI. (LINK HERE)

+ Thẻ nhớ MicroSD 128GB Lexar – lưu hệ điều hành và dữ liệu. (LINK HERE)

+ 2x Camera IMX219-77 – camera chuẩn cho Jetson Nano, phục vụ computer vision. (LINK HERE)

 NVIDIA Jetson Nano Deverloper Kit là một máy tính nhỏ nhưng rất mạnh mẽ cho phép bạn chạy song song nhiều mạng neural sử dụng cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn và xử lý giọng nói. Tất cả trong cùng một nền tảng dễ sử dụng cũng như tiêu tốn ít hơn 5 watts.

Jetson Nano cũng cấp 472 GFLOPS để chạy các thuật toán AI hiện đại một cách nhanh chóng, với một CPU quad-core 64-bit ARM , một NVIDIA GPU 128-core được tích hợp trên board mạch, cũng như bộ nhớ 4GB LPDDR4. Có thể chạy song song nhiều mạng neural và xử lý đồng thời một số cảm biến có độ phân giải cao.

Chú thích : Thuật ngữ GFLOPS là một chỉ số đại diện cho tốc độ và khả năng tính toán của GPU, tương đương với khả năng thực hiện 19.2 tỷ phép tính trên một giây. 

Tham khảo : https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS

Jetson Nano cũng được hỗ trợ bởi NVIDIA JetPack. Bao gồm các gói hỗ trợ board (BSP), CUDA, cuDNN và thư viện phần mềm TensorRT cho deep learning, computer vision, GPU computing, multimedia processing và nhiều ứng dụng khác. SDK cũng bao gồm khả năng cài đặt frameworks Machine Learning (ML) mã nguồn mở như TensorFlow, PyTorch, Caffe / Caffe2, Keras và MXNet, cho phép các nhà phát triển tích hợp các model AI/ framework yêu thích của họ vào các sản phẩm một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Thông số kỹ thuật của NVIDIA Jetson Nano Developer Kit

- GPU: 128-core Maxwell™ GPU

- CPU: quad-core ARM® Cortex®-A57 CPU

- RAM: 4GB 64-bit LPDDR4

- Bộ nhớ : khe cắm thẻ microSD (devkit)

- Video:

+ Encode: 4K @ 30 (H.264/H.265)

+ Decode: 4K @ 60 (H.264/H.265)

- Các giao diện :

+ Ethernet: 10/100/1000BASE-T self-negotiation

+ Camera: 2-lanes CSI Camera, 12-ch (3x4 OR 4x2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5Gbps)

+ Display: HDMI 2.0, DP (DisplayPort)

+ USB: 4x USB 3.0, USB 2.0 (Micro USB)

+ Others: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART

- Nguồn cấp :

+ Micro USB (5V 2A)

+ DC jack (5V 4A)

- Kích thước :

+ Core module: 69.6 mm × 45 mm

+ Whole kit: 100mm × 80mm × 29mm

 Những gì có trên NVIDIA Jetson Nano Developer Kit B01 :

Tại sao mọi người lại ưa chuộng sử dụng NVIDIA Jetson Nano cho các dự án Machine Learning hơn các loại máy tính nhúng khác ?

NVIDIA Jetson Nano có thể chạy rất nhiều mạng tiên tiến và mới nhất, bao gồm toàn bộ các framework Machine Learning phổ biến như : Tensoflow, Keras, Pytorch, Caffe/Caffe2, ... . Từ đó có thể áp dụng để xây dựng, thiết kế các mô hình, các thuật toán phức tạp của hệ thống Trí tuệ nhân tạo bằng cách tận dụng khả năng tính toán mạnh mẽ đến từ phần cứng của Jetson Nano để nhận dạng và xử lý hình ảnh, phát hiện, định vị đối tượng, ...

Hình dưới đây cho thấy kết quả hiệu suất của một số mạng Machine Learning khác nhau với Jetson Nano sử dụng thư viện TensorRT của NVIDIA và sử dụng độ chính xác của FP16 và batch_size 1

Bảng sau đây sẽ cung cấp đầy đủ hơn hiệu suất của Jetson Nano khi chạy các mạng Machine Learning đồng thời so sánh với các nền tảng khác như Raspberry Pi 3, Intel Nerual Compute Stick 2 và Google TPU Coral Dev Board :

Kết quả DNR (Did Not Run) xảy ra thường xuyên do dung lượng của bộ nhớ bị hạn chế, các mạng Machine Learning không được hỗ trợ hoặc là bị giới hạn về phần cứng / phần mềm. Như trên bảng thống kê ở trên, Jetson Nano có thể chạy vô số mạng khác nhau với độ phân giải full HD và có FPS khá cao so với các nền tảng máy tính nhúng khác. Bên cạnh đó, kiến trúc CUDA của Jetson Nano còn có thể sử dụng cho lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý tín hiệu số, các thuật toán FFT, BLAS, LAPACK, cùng các nhân CUDA do người dùng tự định nghĩa. 

KHẢ NĂNG PHÂN TÍCH VIDEO ĐA LUỒNG

Jetson Nano xử lý tối đa tám luồng video chuyển động HD ở thời gian thực và có thể được triển khai như một nền tảng phân tích video thông minh cho Network Video Recorders (NVR), máy ảnh thông minh và IOT. DeepStream SDK của NVIDIA  tối ưu hóa đường ống dẫn từ đầu đến cuối với ZeroCopy và TensorRT để đạt được hiệu suất cao nhất ở rìa và cho các máy chủ tại chỗ. Video bên dưới cho thấy Jetson Nano thực hiện phát hiện đối tượng trên tám luồng 1080p30 cùng lúc với mô hình dựa trên ResNet chạy ở độ phân giải đầy đủ và thông lượng 500 megapixel mỗi giây.

Sơ đồ khối ở hình dưới cho thấy một kiến trúc NVR mẫu bằng cách sử dụng Jetson Nano để nhập và xử lý tối đa tám luồng kỹ thuật số qua Gigabit Ethernet với các phân tích học sâu. Hệ thống có thể giải mã 500 MP / s H.264 / H.265 và mã hóa 250 MP / s video H.264 / H.265.