![]() Comentarii Adauga Comentariu _ Noul kit de dezvoltare Orin Nano de la Nvidia: ca un Raspberry Pi pentru AI![]() Gama Nvidia de plăci Jetson nu sunt alternative tipice la Jetson Orin Nano îmbunătățește cele 128 de nuclee CUDA ale GPU-ului Nvidia Maxwell cu nuclee CUDA de 1024 de amperi.Nucleele suplimentare și arhitectura mai nouă înseamnă că Orin Nano are performanțe AI de până la 80 de ori mai mari decât Jetson Nano.Cele șase nuclee CPU Arm A78AE oferă performanțe de aproape șapte ori mai mari decât Jetson Nano.Aceeași arhitectură AI care alimentează modulul Jetson AGX Orin este utilizată în Orin Nano, dar la un preț mult mai accesibil. Nvidia mi-a trimis un eșantion Jetson Orin Nano pentru revizuire, dar din cauza unor probleme logistice , unitatea a sosit cu puțin timp pentru o revizuire completă, așa că aici voi oferi o scurtă introducere la bord și o remarcă despre ceea ce am găsit.Din păcate, nu am putut testa cazul principal de utilizare pentru Orin Nano, inferența și învățarea automată, deoarece ceea ce am încercat pe acest software la nivel beta pur și simplu nu a funcționat pentru mine în timpul limitat pe care l-am avut.Vom publica o recenzie completă cu repere de inferență în câteva zile, după ce sperăm că am reușit să obținem o versiune mai nouă a software-ului Orin Nano. Rețineți că software-ul JetPack furnizat împreună cu placa este o previzualizare privată și nu reflectă software-ul final care va fi disponibil pentru consumatori.Odată ce versiunea finală a software-ului va fi disponibilă, voi oferi o revizuire completă a Orin Nano, inclusiv a capabilităților sale puternice AI. Specificații Jetson Orin NanoSpecificațiile plăcii Jetson Orin Nano CarrierLa o privire trecătoare, Orin Nano și Jetson Nano arată identice.Ceea ce îl face pe Orin Nano este un ventilator încorporat într-un radiator și lipsa portului HDMI.Portul USB-C înlocuiește micro USB al Jetson Nano.Ventilatorul menționat mai sus este silențios, chiar și atunci când rulăm la 15W.Am rulat unul dintre valorile de referință sugerate de Nvidia, iar ventilatorul a rămas tăcut, spre deosebire de alți fani pe care i-am testat pe SBC. Testarea inferențeiÎn acest moment, această secțiune este scurtă și nu foarte dulce.Nu am putut verifica afirmațiile Nvidia că Orin Nano oferă performanțe de aproape 30 de ori mai mari decât Jetson Nano pe care speră să se îmbunătățească de 45 de ori. Motivele fundamentale ale acestui lucru sunt o perioadă scurtă de timp și versiunea software privată.Am vrut să demonstrez exemplul Hello AI World folosind un Raspberry Pi Camera Module 2, dar am întâmpinat probleme cu camera care au văzut că codificatorul software nu a detectat camera, deși era listată ca fiind compatibilă.Aceste probleme au fost adresate Nvidia și sper că o viitoare lansare a sistemului de operare JetPack va rezolva aceste probleme. Experiența desktopRulând JetPack 5, o versiune personalizată a Ubuntu 20.04, 8 GB LPDDR5 și CPU Arm cu șase nuclee oferă suficientă putere pentru sarcinile generale de pe desktop.Cu toate acestea, nu vă recomandăm să investiți 500 USD în această placă doar pentru a o folosi ca PC desktop. Prima pornire a fost puțin mai lentă decât am sperat, dar Nvidia a declarat în ghidul recenzentului că unitățile de producție finale nu vor avea această problemă.O altă problemă pe care am observat-o a fost că doar 6,3 GB de RAM erau disponibile în versiunea de previzualizare.Cei 8 GB completi vor fi disponibili pentru utilizatorii finali printr-o remediere.Experiența Ubuntu a fost plăcută, cu cantitatea minimă de personalizare făcută pe desktop, fără a instala instrumente specifice punctelor forte ale lui Orin Nano. Instalarea Chromium a durat puțin mai mult decât ne-am fi așteptat.Se pare că a instalat browserul prin Snap, platforma de ambalare preferată a Canonical.Spune-ne de modă veche, dar încă avem multă dragoste pentru APT. Odată cu instalarea finalizată, am deschis Chromium și apoi am mers pe YouTube pentru a viziona câteva videoclipuri HDR și 4K.Mai întâi a fost testul video HDR de la LeePSPVideo, pe care l-am setat pe ecran complet și la 1440p.Redarea video a fost grozavă, deoarece statisticile pentru tocilari au arătat că un număr mic de cadre au scăzut pentru videoclipul 1440p 30fps. Dacă nu am fi folosit statistici pentru tocilari, nu am fi observat niciodată.Următorul videoclip, o excursie în jurul Costa Rica și a vieții sălbatice a fost redat la 1440p pe ecran complet, dar acest videoclip de 60 fps a mers mai rău.A scăzut în jur de 4% din cadre pe toată durata sa, marea majoritate fiind la începutul videoclipului.În ciuda acestei probleme, redarea a fost excelentă. Lipsește din Orin Nano un codificator hardware dedicat NVENC.În schimb, Nvidia oferă un codificator software care utilizează procesorul Arm A78AE cu șase nuclee.Pare un downgrade față de Jetson Nano, dar poate că cele două nuclee suplimentare Arm CPU sunt acolo pentru a compensa? Lipsa unui codificator hardware afectează și modul în care folosim o cameră cu Orin Nano.Există doi conectori CSI cu 15 pini pe partea stângă a plăcii suport.Acestea sunt compatibile cu cablurile CSI realizate pentru Utilizarea GPIOGPIO cu 40 de pini al lui Orin Nano se află în partea dreaptă a plăcii suport și iată prima noastră problemă.La ce pini ne conectăm? Pe Jetson Nano aveam referința plăcii tipărită sub formă de serigrafie lângă ace. Pentru Orin Nano, trebuie să răsturnăm placa și să facem o ispravă de dexteritate mentală pentru a ne aminti unde se află fiecare pin.Acest lucru a fost agravat de exemplele Python folosind o mapare Broadcom BCM Raspberry Pi folosește, de asemenea, mapări BCM în toate tutorialele sale oficiale, care a necesitat decodare suplimentară.Modulul Python este RPi.GPIO, un modul de care fanii Raspberry Pi vor fi intim conștienți.Creat de Ben Croston, acest modul Python a alimentat mii de proiecte Pi și destul de multe proiecte Jetson.Modulul a fost ajustat pentru a rula pe plăcile Jetson și este la fel de familiar pentru acești ochi.Pentru a ocoli mapările de pin BCM la BOARD, am ales mapările de pin fizice BOARD, în ciuda anilor noștri de experiență în predarea conținutului bazat pe Raspberry Pi. A funcționat și am avut un LED intermitent.Pinii GPIO oferă, de asemenea, multitudinea obișnuită de protocoale de comunicare.De la simplu IO digital la UART, SPI, I2C și I2S.GPIO al lui Orin Nano nu este punctul central al plăcii, ci mai degrabă o funcție suplimentară pentru cei care doresc să îmbine învățarea automată cu robotica sau o serie de senzori. Ktul de dezvoltare Jetson Orin Nano de la Nvidia este disponibil.acum pentru 499 USD prin distribuitori autorizați. _ Noul kit de dezvoltare Orin Nano de la Nvidia: ca un Raspberry Pi pentru AI
Linkul direct catre PetitieCitiți și cele mai căutate articole de pe Fluierul:
|
|
Comentarii:
Adauga Comentariu