Nvidia Jetson: KI-Technologie im kompakten Format
Die flexibel einsetzbaren System-on-Module von Nvidia stehen für Innovation, Leistungsstärke und Effizienz. Das Unternehmen gilt als absoluter Experte, wenn es darum geht, die Software von autonomen Maschinen schnell und effizient ausführen zu lassen.
Was ist Nvidia Jetson-Plattform?
Nvidia Jetson ist eine Embedded-Computing-Plattform, die von Nvidia entwickelt wurden, sie ist speziell für künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning ausgelegt. Die Jetson-Plattformen verfügen über eine Vielzahl von Hardware- und Software-Tools, die Entwicklern dabei helfen, KI- und Deep-Learning-Anwendungen auf Geräten wie Drohnen, Robotern und autonomen Fahrzeugen zu entwickeln und auszuführen. Die Jetson-Plattformen basieren auf Nvidia-Grafikkarten und verwenden die CUDA-Programmiersprache, um die Leistung von KI-Anwendungen zu verbessern. Es gibt mehrere verschiedene Jetson-Plattformen, die sich in Bezug auf Leistung, Größe und Preis unterscheiden.
Nvidia Jetson Nano 2 GB
Prunkstück des Sortiments ist das Nvidia Jetson Nano 2 GB Entwicklungsboard. Der Einplatinencomputer performt dank seines großen Arbeitsspeichers und des Quad-Core-Chips ARM A57 mit 1,43 GHz auf höchstem Level. Um eine möglichst vielfältige Nutzung zu gewährleisten, ist der Nvidia Jetson Nano mit verschiedenen USB-Slots, einem Kamera-Port sowie einem Steckplatz für eine microSD ausgestattet. Ungeachtet seiner Leistungsstärke ist der Minicomputer mit einer Größe von 100 x 80 mm relativ handlich.
Das innovative KI-System erhälst du bei Berrybase im praktischen Nvidia Jetson Nano Developer Kit. Das Paket eignet sich hervorragend, um in das Gebiet der KI-Technologie und Robotik einzudringen und eigene IoT-Projekte umzusetzen. Selbst als Anfänger solltest du mit dem Nvidia Jetson Nano Developer Kit bestens zurechtkommen. In dem Paket inkludiert sind auch diverse Open-Source-Projekte, mit denen der Einstieg in die Thematik mit Leichtigkeit gelingt. Schon bald wirst du merken, dass du Sie mit dem Nvidia Jetson Nano jeden erdenklichen KI-Algorithmus problemlos einrichten kannst. Lass deiner Kreativität freien Lauf!
Nvidia Jetson Nano Developer Kit B01 a
Wenn du ein noch kompakteres KI-System bevorzugst, bietet sich das Nvidia Jetson Nano Developer Kit B01 an. Mit einer Größe von gerade mal 70 x 45 mm ist der Nvidia Jetson B01 das kleinste Modul im Portfolio des KI-Spezialisten. Nichtsdestotrotz bietet der Minicomputer mit starken 4 GB Arbeitsspeicher, 472 GFLOPs und dem Quad-Core-Chip ARM A57 geballte Rechenpower. Gleichzeitig ist das Modul sehr effizient.
Um ein breites Feld an Anwendungen zu ermöglichen, verfügt der Nvidia Jetson B01 über gleich zwei Kamera-Ports sowie verschiedene Anschlüsse, wie zum Beispiel GPIO, I2C, I2S und SDIO. Der große Vorteil des System-on-Moduls: Es ist ohne Weiteres dazu in der Lage, mit mehreren hochauflösenden Sensoren gleichzeitig zu interagieren. Dadurch eignet es sich beispielsweise auch als Komponente von intelligenten Gateways oder Haushaltsrobotern – die Möglichkeiten sind beinahe grenzenlos.
Damit dein Nvidia Jetson Nano Modell stets seine maximale Leistung abrufen kann, ist es wichtig, die Platine auf einer stabilen Temperatur zu halten. Hier kommt der hochwertige Ice Tower für Nvidia Jetson ins Spiel. Das aus Aluminium und Stahl produzierte Modul besticht durch eine hohe Kühlleistung und unschlagbare Flexibilität. Dazu ist der Ice Tower für Jetson optisch auch noch sehr ansprechend und überdies vergleichsweise einfach zu montieren.
Was sind die Vorteile von Nvidia Jetson-Plattformen?
Die Nvidia Jetson-Plattform bietet eine Reihe von Vorteilen für Entwickler, die KI- und Deep-Learning-Anwendungen auf Embedded-Systemen entwickeln und ausführen möchten:
1. Leistungsstarke Grafikprozessoren: Die Jetson-Plattformen verfügen über leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs), die für die Ausführung von KI- und Deep-Learning-Anwendungen optimiert sind. Dies ermöglicht es den Jetson-Plattformen, die Leistung von KI-Anwendungen deutlich zu verbessern und schnellere Ergebnisse zu liefern.
2. Einfache Entwicklung von KI-Anwendungen: Die Jetson-Plattformen bieten eine Vielzahl von Tools und Bibliotheken, die Entwicklern dabei helfen, KI-Anwendungen einfach zu entwickeln und zu deployen. Dazu gehören unter anderem die CUDA-Programmiersprache, die Deep Learning-Bibliothek TensorRT und verschiedene Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
3. Unterstützung für verschiedene Betriebssysteme: Die Jetson-Plattformen unterstützen verschiedene Betriebssysteme wie Linux und Android, was Entwicklern die Möglichkeit gibt, KI-Anwendungen auf einer Vielzahl von Geräten und Plattformen zu entwickeln und auszuführen.
4. Kleine Größe und geringes Gewicht: Die Jetson-Plattformen sind klein und leicht, was sie ideal für den Einsatz in Embedded-Systemen wie Robotern und Drohnen macht.
5. Hohe Stromeffizienz: Die Jetson-Plattformen sind sehr stromeffizient und verbrauchen wenig Strom im Vergleich zu herkömmlichen PCs, was sie ideal für den Einsatz in batteriebetriebenen Geräten macht.
Welche Projekte kann man mit Nvidia Jetson-Plattformen realisieren?
Die Nvidia Jetson-Plattform wurde speziell für die Entwicklung und Ausführung von KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen auf Embedded-Systemen entwickelt. Dies bedeutet, dass Entwickler mit der Jetson-Plattform Anwendungen entwickeln und ausführen können, die künstliche Intelligenz verwenden, um Aufgaben zu lösen oder Entscheidungen zu treffen.
Einige Beispiele für Anwendungen, die mit der Jetson-Plattform entwickelt werden können, sind:
• Robotik: Die Jetson-Plattform kann in Robotern verwendet werden, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um Aufgaben wie das Erkennen von Objekten und das Navigieren in der Umgebung auszuführen.
• Autonome Fahrzeuge: Die Jetson-Plattform kann in autonomen Fahrzeugen verwendet werden, um Bilder und Videos von der Umgebung aufzunehmen und zu analysieren, um Entscheidungen über das Fahrverhalten zu treffen.
• Drohnen: Die Jetson-Plattform kann in Drohnen verwendet werden, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um Aufgaben wie das Erkennen von Objekten und das Navigieren in der Luft auszuführen.
• Sicherheitsüberwachung: Die Jetson-Plattform kann in Überwachungskameras verwendet werden, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um Personen und Objekte in Echtzeit zu erkennen und zu verfolgen.
Dies sind nur einige Beispiele für die Anwendungen, die mit der Jetson-Plattform entwickelt werden können. In der Tat gibt es viele weitere Anwendungen, bei denen die Jetson-Plattform eingesetzt werden kann, um KI- und Deep-Learning-Technologien zu nutzen.
Womit ist die Nvidia Jetson-Plattform kompatibel?
Die Nvidia Jetson-Plattform ist kompatibel mit einer Vielzahl von Hardware- und Software-Tools.
Im Bereich der Hardware ist die Jetson-Plattform kompatibel mit verschiedenen Arten von Sensoren und Aktoren, die in Embedded-Systemen verwendet werden, wie zum Beispiel Kameras, Lidar, GPS und Motoren. Es gibt auch eine Vielzahl von Erweiterungsboards, die an die Jetson-Plattform angeschlossen werden können, um zusätzliche Funktionalitäten bereitzustellen.
In Bezug auf die Software ist die Jetson-Plattform kompatibel mit verschiedenen Betriebssystemen, darunter Linux und Android. Es gibt auch eine Vielzahl von Programmiersprachen und Tools, die auf der Jetson-Plattform verwendet werden können, darunter die CUDA-Programmiersprache, die TensorRT-Bibliothek und verschiedene Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
Insgesamt bietet die Jetson-Plattform eine umfassende Palette von Hardware- und Software-Tools, die Entwicklern dabei helfen, KI- und Deep-Learning-Anwendungen auf Embedded-Systemen zu entwickeln und auszuführen.
Was beim Kauf beachten?
Wenn Du eine Nvidia Jetson-Plattform kaufen möchtest, gibt es einige Faktoren, die Du beachten solltest:
1. Leistung: Die Jetson-Plattformen gibt es in verschiedenen Leistungsklassen, die sich in Bezug auf die Anzahl der GPU-Cores, die CPU-Leistung und den Arbeitsspeicher unterscheiden.Überlegen Sie sich, welche Leistung Ihre Anwendungen benötigen und wählen Sie die entsprechende Jetson-Plattform aus.
2. Größe und Gewicht: Wenn Sie die Jetson-Plattform in einem Embedded-System wie einem Roboter oder einer Drohne verwenden möchten, sollten Sie auch die Größe und das Gewicht der Plattform berücksichtigen. Stellen Sie sicher, dass die Plattform für Ihre Anwendungen geeignet ist und in das System passt.
3. Stromeffizienz: Wenn Sie die Jetson-Plattform in einem batteriebetriebenen System verwenden möchten, sollten Sie auch die Stromeffizienz der Plattform berücksichtigen. Stellen Sie sicher, dass die Plattform den Strombedarf Ihrer Anwendungen erfüllen kann, ohne den Akku schnell zu entleeren.
4. Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass die Jetson-Plattform mit den Hardware- und Software-Tools kompatibel ist, die Sie verwenden möchten. Überprüfen Sie, ob die Plattform das gewünschte Betriebssystem unterstützt und ob die verfügbaren Bibliotheken und Frameworks für Ihre Anwendungen geeignet sind.
