GPU Technology Conferenceで、NVIDIAはJetson Nano ModuleとJetson Nano Developer Kitを発表しました。 299ドルから1099ドルの間で他のJetsonボードと比較して、Jetson Nanoは99ドルの低コストを負担します。 これは、そのような製品を入手するために何百ドルも費やすことができなかった多くの開発者、教育者、および研究者の手の届くところにそれを置きます。

「クラウド」からAI開発を取り戻す
ここ数年で、私たちはAI研究において多くの進歩を見ました。 従来、AIコンピューティングは常にクラウド内で行われていました。そこでは、利用可能な処理能力が十分にありました。
最近、この計算をクラウドからシフトしてローカルで実行する傾向があります。 これはエッジコンピューティングと呼ばれます。 組込みレベルでは、AIや機械学習に必要とされるこのような複雑な計算を実行できる製品はまばらですが、この製品セグメントでは最近爆発的な増加が見られます。
SparkFun EdgeやOpenMV Boardなどの製品がその良い例です。 Jetson Nanoは、この市場におけるNVIDIAの最新製品です。 システムに接続すると、クラウドに頼ることなく、機械学習とAIのタスクに必要な処理能力を提供することができます。
これは、インターネットの帯域幅を節約するだけでなく、プライバシーにも役立ちます。 データは常にデバイス自体に保存されているため、より安全です。
Jetson Nanoは小規模のAIプロジェクトに焦点を当てています

TX2やAGX Xavierのような以前にリリースされたJetson Boardsは、無人偵察機や自動車のような製品に使用されていました。
知ってますか?
NVIDIAのJetPack SDKは、「Ubuntu 18.04 LTSに基づく完全なデスクトップLinux環境」を提供します。 言い換えれば、Jetson NanoはUbuntu Linuxを搭載しています。
NVIDIA Jetson Nanoの仕様
128ドルのNVIDIA Maxwell Architecture CUDAコア、4コアのARM A57プロセッサ、4GBのLP-DDR4 RAM、16GBのオンボードストレージ、4kのビデオエンコード/デコード機能により、472 GFLOPSの処理能力が得られます。 ポートの選択は、Nanoがギガビットイーサネット、MIPIカメラ、ディスプレイ出力、そして2つのUSBポート(1×3.0、3×2.0)を持っていることでもかなりうまくいっています。 仕様の全範囲はここで見つけることができます。
CPU | クアッドコアARM®Cortex®-A57 MPCoreプロセッサ |
GPU | 128個のNVIDIACUDA®コアを持つNVIDIA Maxwell™アーキテクチャ |
RAM | 4 GB 64ビットLPDDR4 |
ストレージ | 16 GBのeMMC 5.1フラッシュ |
カメラ | 12レーン(3×4または4×2)MIPI CSI-2 DPHY 1.1(1.5 Gbps) |
接続性 | ギガビットイーサネット |
表示ポート | HDMI 2.0とDP 1.2 |
USBポート | 1 USB 3.0および3 USB 2.0 |
その他の | 1 x 1/2/4 PCIE、1 x SDIO / 2 x SPI / 6 x I 2 C / 2 x I 2 S / GPIO |
サイズ | 69.6 mm x 45 mm |
優れたハードウェアとともに、TensorFlow、PyTorch、Kerasなどの一般的なAIフレームワークの大部分をサポートします。また、より高価なTX2およびAGXボードと同じように、NVIDIAのJetPackおよびDeepStream SDKもサポートします。
「Jetson Nanoは、AIを誰もがより利用しやすいものにします - そして、私たちの国のスーパーコンピュータを動かすのと同じ基盤となるアーキテクチャとソフトウェアによってサポートされています。 NVIDIAのAutonomous Machinesのバイスプレジデント兼GMであるDeepu Tallaは、次のように述べています。
あなたはJetson Nanoについてどう思いますか?
Jetson Nanoの入手可能性は国によって異なります。
Intel Neural Stickもそのようなアクセラレータの1つで、価格は79ドルです。 大手メーカーからの低価格で競争が激化するのを見るのは良いことです。
可能であれば、製品を手に入れることを楽しみにしています。
このような製品についてどう思いますか。 以下のコメントでお知らせください。