Kit de développement NVIDIA Jetson Nano avec 4 GB de RAM
Processeur ARM Cortex-A57 à quatre cœurs de 1,43 GHz
Idéal pour découvrir l’intelligence artificielle, la programmation et la robotique
Le kit de développement Jetson Nano associé au logiciel Nvidia JetPack vous fournit des outils de pointe pour le développement dans le monde de l’IA et de la robotique
Caractéristiques et avantages du Jetson Nano 4 GB :
Capacités d’expérimentation
Consommation efficace – jusqu’à 5 watts en fonctionnement.
Ordinateur AI : exécution de modèles AI et de cadres sur un petit ordinateur puissant.
Apprentissage en profondeur : créez des systèmes AI compacts pour permettre la reconnaissance d’image, la détection d’objet, le traitement de la parole, les améliorations vidéo.
Facile à utiliser : il suffit d’insérer une carte microSD avec l’image du système, de démarrer le kit de développement et de commencer à utiliser le logiciel.
Logiciel SDK jetpack – Nvidia JetPack est facile à installer et contient de nombreux programmes utiles pour l’utilisateur et peut être utilisé dans toute la famille de produits Jetson.
Bibliothèques et API – TensorRT, cuDNN et CUDA sont quelques-unes des nombreuses API qui peuvent être mises en œuvre pour aider le Jetson Nano à fonctionner à une norme plus élevée.
Outils de développement : ces outils peuvent être utilisés pour créer des systèmes complexes pour l’IA et la robotique.
Communauté : des milliers de développeurs Jetson Nano contribuent activement à la réalisation de vidéos sur des projets et des procédures sur le concentrateur Nvidia.
Spécifications techniques
GPU : Max-Max-Core
Processeur : ARM A57 à quatre cœurs @ 1,43 GHz
Mémoire : LPDDR4 64 bits 4 GB 25,6 GB/s
Stockage : microSD (non inclus)
Encodeur vidéo : 4 K @ 30 | 4 x 1080p @ 30 | 9 x 720 p @ 30 (H.264/H.265)
Guide de démarrage rapide imprimé et guide de support
Module et câble Wi-Fi 11 c.a
Logiciels et Cadres d’IA Supportés
NVIDIA CUDA®: Une plateforme de calcul parallèle et un modèle de programmation qui permettent d’augmenter considérablement les performances de calcul en exploitant la puissance du GPU.
cuDNN (CUDA Deep Neural Network Library): Une bibliothèque accélérée par GPU pour les réseaux neuronaux profonds qui fournit des implémentations hautement optimisées pour des routines standard telles que la convolution en avant et en arrière, le pooling, la normalisation et les couches d’activation.
TensorRT™: Un optimiseur d’inférence pour l’apprentissage profond et une bibliothèque d’exécution pour les environnements de production. Il aide à optimiser les modèles d’apprentissage profond pour le déploiement en production en améliorant la vitesse, l’efficacité et en réduisant les exigences en ressources.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library): Fournit un ensemble riche d’algorithmes pour la vision par ordinateur et les tâches de traitement d’image, largement utilisé dans les applications en temps réel.
Support pour les Cadres d’IA: Le Jetson Nano B01 prend en charge des cadres d’apprentissage machine et d’apprentissage profond populaires, y compris TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras et MXNet. Ce large soutien permet aux développeurs d’utiliser leurs outils et cadres préférés pour le développement et le déploiement de modèles d’IA.