2021年1月21日 机器视觉与计算机视觉技术

英伟达Jetson Nano定位于大众市场机器学习

GPU巨头英伟达(Nvidia)发布了用于大众市场产品的微型人工智能电脑Jetson Nano。

到目前为止,机器学习在物理世界中的大多数应用都涉及到昂贵的设备,比如自动驾驶汽车和工业机器人,所以必要的计算能力并不特别便宜,这并不重要。

但人们的注意力正转向将ML加入到视频监控系统、家用机器人、工厂视觉检测系统和企业物联网项目等大众市场产品中。

英伟达(Nvidia)自动机器产品高级经理杰西•克莱顿(Jesse Clayton)表示,潜在买家对价格非常敏感,这使得早期的硬件“遥不可及”。

因此,我们已经看到英特尔的神经计算棒2和谷歌的珊瑚边缘TPU的介绍。

现在英伟达已经进入这部分市场与Jetson Nano。

这个70x45mm的模块包括一个128核的Maxwell GPU加上一个4核的ARM CPU,还有4GB的RAM和16gb的eMMC存储,以及对多达12个摄像头输入、两个视频输入和一个I/O接口阵列的支持。

硬件能够解码多达16个720p视频流、8个1080p流、2个4K流(均为30fps)或一个60fps 4K流。这意味着,例如,它可以同时监控八个全高清安全摄像头,对所有摄像头执行目标检测。

除了低价(129美元)外,英伟达还强调了两个特别的卖点。

首先,Jetson Nano与Jetson家族的其他产品运行相同的软件,包括对深度学习和机器视觉的支持,以及深度估计、目标检测和手势识别等高级功能。

其次,它比英特尔神经计算Stick 2或Coral Edge TPU运行更广泛的现代人工智能软件,在大多数情况下,它运行得更快。一个例外是谷歌的MobileNetV2计算机视觉软件,它在低分辨率的边缘上运行得更快。然而,Jetson Nano可以运行在更高的分辨率(包括1920×1080)。

Clayton说,Jetson家族提供了性能、电源效率、编程的简便性和封装性(即随时可用的模块)。

Jetson Nano是一款工业品质的产品,但克莱顿解释说,英伟达很清楚制造商群体对ML的兴趣。

因此,该公司还发布了售价99美元的Jetson Nano开发工具包,可立即从英伟达的网站及其全球经销商处购买。

它使用相同的GPU和CPU,但集成了USB、HDMI和以太网端口,并兼容各种为Raspberry Pi设计的传感器和其他设备,包括来自Adafruit的设备,Clayton说。Adafruit的Blinka library使用了这个工具包。

Jetson Nano开发工具包不包含存储;客户必须添加合适的SD卡。

英伟达提供教程,项目说明,并访问开发人员论坛和英伟达深度学习研究所。

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