Das Unternehmen von Jensen Huang soll sich in den letzten Jahren von einem Grafikhardware-Unternehmen zu einem Unternehmen für künstliche Intelligenz gewandelt haben. Eine der Produktreihen, die diese Entwicklung durchlaufen hat, sind die NVIDIA Jetson-Boards. Wir erklären, was sie sind und wofür sie verwendet werden.
Laterales Denken ist bekannt als die Verwendung einer Idee oder eines Konzepts auf völlig andere Weise als üblich. Ein Beispiel für Querdenken ist die Verwendung von Technologie, die in der heimischen Hardware für Computer, Telefone und Derivate für andere Versorgungsunternehmen entwickelt wurde, darunter der Single Board Computer, in dem die Raspberry Pi sich in der Popularität abheben, nun, heute bringen wir Ihnen die NVIDIA-Alternative.
Was ist NVIDIA Jetson?
Jetson ist der Markenname für eine Reihe von Single Board Computern, die NVIDIA rund um seine Tegra-SoC-Familie entwickelt hat und die derzeit für den Einsatz in der Robotik bestimmt sind. Welt, in der Disziplinen, die eng mit Künstlicher Intelligenz verwandt sind, wie Computer Vision, auf dem Vormarsch sind. Und ist das ein SBC, der NVIDIA Jetson enthält alles, was zum Arbeiten auf demselben Board erforderlich ist: Prozessoren, Arbeitsspeicher, Speicher und I / O-Schnittstellen.
Mit anderen Worten, die NVIDIA Jetson sind Boards, die dem Raspberry Pi sehr ähnlich sind, jedoch mit einer viel höheren Kapazität als diese in Bezug auf Anwendungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz. Dies liegt daran, dass die aktuellen Tegra-SoCs die Technologie ihrer PC-GPUs kombinieren, bei denen ihre Tensor-Cores mit ihrem eigenen Licht leuchten, mit Beschleunigern und speziellen Prozessoren, die auf Computer Vision ausgerichtet sind und mit leistungsstarken ARM Kerne. Letztere können Architekturen sein, die von NVIDIA selbst erstellt oder an ARM gemäß dem hier beschriebenen SoC-Modell lizenziert wurden.
Das war von ihrem Tegra X2 oder auch bekannt als Parker, eine der Änderungen, die NVIDIA in dem SoC implementiert hat, war die Tatsache, dass eine PCI-Express-Schnittstelle hinzugefügt wurde, um eine externe Grafikkarte anzuschließen. Funktion, die in Drive-Bordcomputern und Clara-Computern verwendet wird.
Die NVIDIA Jetson sind also eine weitere Produktlinie unter vielen, die von dem erfahrenen Unternehmen verkauft werden und mit seinen Tegra-SoCs verwandt sind keine große Verbreitung erreicht und in einigen Fällen können sie extrem teuer sein und sogar mehr kosten als das teuerste Smartphone auf dem Markt.
Kann ich sie als PC verwenden?
Da diese CPU, GPU, Speicher und alle notwendigen Schnittstellen, können Sie es tun. Es wird sich jedoch nicht lohnen, wenn Sie sich für eines der neueren Modelle, insbesondere den Tegra Xavier, entscheiden, da diese NVIDIA Jetson nicht nur extrem teuer sind, sondern auch aufgrund der Tatsache, dass Sie nicht in der Lage sind, Einheiten wie die zu nutzen PVA oder die NVDLA, die sich auf Deep Learning und Computer Vision konzentrieren, bestehen außerdem darauf, dass sie extrem teuer sind.
Im Prinzip ist die am meisten ähnliche und auf dem Markt erhältliche Hardware die des NVIDIA Shield, das ebenfalls auf einem Tegra-Modell, nämlich dem X1, basiert und mit der des Nintendo Switch Der Unterschied besteht darin, dass seine Taktraten nicht begrenzt sind und er als Retro-Maschine eine ideale Plattform als Alternative zum Raspberry Pi darstellt und Dinge ermöglicht, die der beliebte SBC nicht kann: Konsolen wie die emulieren Nintendo GameCube ohne Probleme.
Falls Sie es jedoch als ARM-Computer verwenden und GNU / Linux die beste Option ist der Jetson Nano, der auf einer verkürzten Version des Tegra X1 basiert. Warum nicht das NVIDIA Shield verwenden? Die Antwort darauf ist einfach, aus irgendeinem seltsamen Grund Ubuntu Version für den SBC Jetson, L4T oder Linux für Tegra funktioniert nicht mit dem Standard X1.
NVIDIA Jetson Nano vs. Raspberry Pi 4
Okay, Sie wissen nicht, ob Sie zwischen Jetson Nano und Raspberry Pi 4 wählen sollen, um einen PC zu bauen, der auf kostengünstigem und verbrauchsarmem ARM basiert. Es wird Sie also interessieren, welche Vorteile Sie mit der Entscheidung für das NVIDIA-Board haben. Sehen wir uns also an, was ihre Unterschiede sind:
- Der SoC des Raspberry Pi ist ein Broadcom BCM2711 mit vier A72-Kernen bei 1.5 GHz, während die CPU im Jetson Nano ein A57 mit 1.42 GHz ist. Nun, der A72 ist eine optimiertere Version als der A57. in Bezug auf die Leistung, aber es schneidet nicht besser für die Taktrate ab.
- Beide verwenden LPDDR4-Speicher, aber der Raspberry Pi 4 hat eine 4-GB-Version, der Jetson Nano nicht.
- In der drahtlosen Konnektivität verfügt der Raspberry Pi 4 standardmäßig über Bluetooth und WiFi. Die Jetson Nano hingegen enthalten nur Ethernet und Sie müssen eine separate M.2-Karte mit WLAN kaufen.
- Was ihre I / O-Ports betrifft, haben beide Ports, die sich auf Robotik und die Welt der Hobbyelektronik konzentrieren.
- Vergessen wir auch nicht, dass sie als spezifische Hardware spezifische GNU / Linux-Distributionen verwenden.
Der große Unterschied in beiden ist, wie Sie vielleicht erraten haben, die eingebaute GPU und das ist, dass es einen großen Unterschied zwischen beiden Grafikprozessoren gibt. Dazu müssen Sie natürlich die Anwendungen berücksichtigen, die die Kapazität nutzen, da die Zahlung der Differenz von 40 Dollar für eine Funktion, die Sie nicht nutzen werden, eine Geldverschwendung ist.
Natürlich ist Jetson Nano für seinen Preis eine viel bessere Option als ein NVIDIA Shield Pro, das Sie doppelt kosten kann und bei dem Sie um die einfache Installation des Betriebssystems kämpfen müssen, da das Betriebssystem mit dem Jetson geliefert wird er wird stur und will nicht auf dem Shield installieren.
