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[導(dǎo)讀]在剛剛開(kāi)幕的英偉達(dá)GPU技術(shù)大會(huì)上,英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)表了主題演講,推出了Jetson Nano人工智能計(jì)算機(jī),黃仁勛稱其可以創(chuàng)建數(shù)百萬(wàn)個(gè)智能系統(tǒng)。

在剛剛開(kāi)幕的英偉達(dá)GPU技術(shù)大會(huì)上,英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)表了主題演講,推出了Jetson Nano人工智能計(jì)算機(jī),黃仁勛稱其可以創(chuàng)建數(shù)百萬(wàn)個(gè)智能系統(tǒng)。

據(jù)悉,Jetson Nano是一款形狀小巧的嵌入式主板,搭載了四核Cortex-A57處理器,GPU則是擁有128個(gè)NVIDIA CUDA核心的NVIDIA Maxwell架構(gòu)顯卡,內(nèi)存為4GB的LPDDR4,存儲(chǔ)則為16GB eMMC 5.1,支持4K 60Hz視頻解碼。

 

 

這款外觀小巧但功能強(qiáng)大的CUDA-X人工智能計(jì)算機(jī)(CUDA-X AI描述了所有能夠加速AI工作負(fù)載的NVIDIA庫(kù))為運(yùn)行現(xiàn)代人工智能工作負(fù)載提供472 GFLOPS(每秒十億次浮點(diǎn)運(yùn)算)的計(jì)算性能,并且耗電量?jī)H為5瓦。

 

 

Jetson Nano支持高分辨率傳感器,可以并行處理多個(gè)傳感器,并且可在每個(gè)傳感器流上運(yùn)行多個(gè)現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它還支持許多常見(jiàn)的人工智能框架,讓開(kāi)發(fā)人員可以很容易地將自己偏愛(ài)的模型及框架集成到產(chǎn)品中。

NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在GPU技術(shù)大會(huì)上宣布推出兩個(gè)版本的 Jetson Nano,一個(gè)是為開(kāi)發(fā)人員、創(chuàng)客和技術(shù)愛(ài)好者提供售價(jià)為99美元的開(kāi)發(fā)者套件,另外一個(gè)是為創(chuàng)建邊緣系統(tǒng)的企業(yè)提供售價(jià)為129美元的生產(chǎn)就緒型模塊。

 

 

 

 

售價(jià)99美元的 Jetson Nano開(kāi)發(fā)者套件尺寸為100x80mm,可為全桌面 Linux 給予開(kāi)箱即用支持,與許多常見(jiàn)的外部設(shè)備和配件兼容,提供隨時(shí)可用的項(xiàng)目和教程,以幫助創(chuàng)客快速上手人工智能。目前該產(chǎn)品已經(jīng)上市。

售價(jià)129美元的Jetson Nano模塊尺寸70x45mm,今年6月份上市,面向網(wǎng)絡(luò)錄像機(jī)、家用機(jī)器人和具有完整分析功能的智能網(wǎng)關(guān)等嵌入式應(yīng)用??梢詾槿斯ぶ悄芟到y(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)、測(cè)試和驗(yàn)證節(jié)約時(shí)間,從而縮短總體開(kāi)發(fā)時(shí)間,更快地將產(chǎn)品推向市場(chǎng)。同時(shí),該設(shè)計(jì)還配有電源管理、時(shí)鐘、內(nèi)存和完全可訪問(wèn)的輸入/輸出。目前,思科的協(xié)作會(huì)議系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)始Jetson平臺(tái)的諸多產(chǎn)品。

除了Jetson Nano,NVIDIA的Jetson平臺(tái)還包括用于完全自主機(jī)器的Jetson AGX Xavier和用于邊緣人工智能的Jetson TX2。

另外,NVIDIA還創(chuàng)建了一個(gè)參考平臺(tái),通過(guò)盡量減少初始硬件組裝所用的時(shí)間來(lái)快速啟動(dòng)人工智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。NVIDIA JetBot是一款小型移動(dòng)機(jī)器人,可使用現(xiàn)成的組件構(gòu)建并基于GitHub實(shí)現(xiàn)開(kāi)源。

會(huì)上,NVIDIA宣布與亞馬遜AWS展開(kāi)合作,未來(lái)AWS IoT Greengrass將能夠完美運(yùn)行Jetson Nano等由Jetson驅(qū)動(dòng)的設(shè)備。AWS IoT Greengrass 可以讓亞馬遜的客戶在 Jetson 驅(qū)動(dòng)的設(shè)備上執(zhí)行本地推理,并將相關(guān)數(shù)據(jù)返回至云端,以改進(jìn)模型訓(xùn)練。

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