ด้านการลงทุนก็ควรเป็นไปตามความต้องการใช้งาน หรือ pay per use แบบ Cloud ขอเชิญผู้สนใจเข้าร่วมงานสัมมนา "It's a cloud native day" Cloud HM และ VMware ขอเชิญผู้ปฏิบัติงานด้านไอทีทุกท่านเข้าร่วมงานสัมมนา "It's a cloud native day" โดยทุกท่านจะได้อัปเดตแนวโน้มของเทคโนโลยี Cloud Native ในปี 2022 …
2Ghz และ x2 Cortex-A53 ที่ 1.
ความก้าวหน้าล่าสุดในปัญญาประดิษฐ์ส่งผลให้มีการใช้อัลกอริทึมจำนวนมาก สำหรับแอพพลิเคชั่นต่างๆเช่นการจดจำใบหน้าการรู้จำเสียงการแปลทันทีและอื่น ๆ และในระหว่างการประชุมเทคโนโลยี GPU ซึ่งเป็นงานประจำปีที่จัดโดย Nvidia f มีการนำเสนอ Jetson Nano ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์การ์ดใบเดียวในรูปแบบของโมดูล 70 x 45 มม. ซึ่งจะมีราคาประมาณ $ 99 USD คอมพิวเตอร์การ์ดเดี่ยวรุ่นใหม่นี้ เจ็ตสันนาโน มีวัตถุประสงค์เพื่อนำไปใช้ในหุ่นยนต์และอุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อื่น ๆ มีวัตถุประสงค์เพื่อลดเวลาในการพัฒนาทั้งหมด เนื่องจาก บริษัท ต่างๆสามารถอัพเกรดประสิทธิภาพและความสามารถได้แม้ว่าระบบจะถูกนำไปใช้แล้วก็ตาม ข่าวความพร้อมใช้งานในอนาคตของ Jetson Nano เป็นไปตามที่ Jetson Xavier ซึ่งเป็นระบบบนชิปที่ทุ่มเทให้กับปัญญาประดิษฐ์ คราวนี้ Nvidia ผู้ให้บริการโปรเซสเซอร์และชิปกราฟิกระดับโลกไม่ได้ปิดประกาศให้ผู้ผลิตหรือหน่วยงานเฉพาะที่สามารถจัดการระบบบนชิปที่แกะสลักที่ 12 นาโนเมตรในไดย์ 250 มม.
October 6, 2020 AI, Cloud and Systems, Internet of Things, NVidia, Products NVdia ได้ประกาศออกชุดฮาร์ดแวร์ขนาดเล็ก 'Jetson Nano 2GB' สำหรับมือใหม่ที่ต้องการทำด้านหุ่นยนต์และรองรับการประมวลผลด้าน AI ด้วย credit: Zdnet Jetson Nano 2GB ถูกหั่นราคาลงจากบอร์ดรุ่นใหญ่อย่าง Xavier NX และ AGX Xavier ซึ่งมีราคาแพงกว่าหลายเท่า โดย Jetson Nano ใช้ Cortex A57 1.
Jetson Nano สามารถรัน Ubuntu และระบบปฏิบัติการ Linux อื่น ๆ โดยรวมแล้ว Nvidia Jetson มีประสิทธิภาพในการประมวลผล 472 GFLOPS ที่น่าประทับใจ นอกจากนี้ มีการรองรับเซ็นเซอร์ความละเอียดสูง Jetson Nano สามารถเรียกใช้เซ็นเซอร์จำนวนมากแบบขนานและจัดการกับเครือข่ายประสาทหลายเครือข่ายต่อเซ็นเซอร์. Nvidia เน้นว่ารุ่นหลังนี้รองรับเฟรมเวิร์กปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะซึ่งเราพบว่า TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras และ MXNet "Jetson Nano ทำให้ AI เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับทุกคนและได้รับการสนับสนุนจากสถาปัตยกรรมและซอฟต์แวร์พื้นฐานเดียวกันกับที่ขับเคลื่อนซูเปอร์คอมพิวเตอร์" "การนำปัญญาประดิษฐ์มาสู่การเคลื่อนไหวของครีเอเตอร์เปิดโลกใหม่แห่งนวัตกรรมสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้คนสร้างสรรค์สิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไป" บนเว็บไซต์ของผู้ผลิต เปิดขายล่วงหน้าและชุดพัฒนาพร้อมจำหน่ายในราคา $ 99 คุณอาจสนใจ
6 GB / s ที่เก็บข้อมูล: 16GB eMMC (การผลิต) microSD (devkit) หรือช่องเสียบการ์ดแฟลช การเข้ารหัสวิดีโอ - 4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H. 264 / H. 265) การถอดรหัสวิดีโอ - 4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H. 265) ขนาด - 70 x 45 มม. ฐาน ขั้วต่อ SO-DIMM 260 พินสำหรับโมดูล Jetson Nano เอาต์พุตวิดีโอ - HDMI 2. 0 และ eDP 1. 4 (วิดีโอเท่านั้น) การเชื่อมต่อ - Gigabit Ethernet (RJ45) + 4-pin PoE header USB: พอร์ต USB 4 3. 0x, พอร์ต USB 1 Micro-B 2. 0x สำหรับโหมดพลังงานหรืออุปกรณ์ กล้อง I / F - 1x MIPI CSI-2 DPHY รางที่เข้ากันได้กับ Leopard Imaging LI-IMX219-MIPI-FF-NANO และโมดูลกล้อง Raspberry Pi V2 การขยายตัว M. 2 Socket Key E (PCIe x1, USB 2. 0, UART, I2S และ I2C) สำหรับการ์ดเครือข่ายไร้สาย ส่วนหัวขยาย 40 พินพร้อมสัญญาณ GPIO, I2C, I2S, SPI, UART ส่วนหัวของปุ่ม 8 พินพร้อมสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับการเปิดระบบการรีเซ็ตและการกู้คืนที่บังคับ อื่น ๆ - LED เพาเวอร์, หัวต่อพัดลม 4 พิน แหล่งจ่ายไฟ: 5V / 4A ผ่านขั้วต่อกระบอกไฟหรือ 5V / 2A ผ่านพอร์ต micro USB การสนับสนุน PoE เสริม ขนาด - 100 x 80 x 29 มม.
จะเพิ่มประสิทธิภาพของระบบทั้งที แต่ต้องรอการอนุมัติ นาน 2-3 เดือนในการจัดซื้อ hardware เพิ่มเติม? ด้านการลงทุนก็ควรเป็นไปตามความต้องการใช้งาน หรือ pay per use แบบ Cloud ขอเชิญผู้สนใจเข้าร่วมงานสัมมนา "It's a cloud native day" Cloud HM และ VMware ขอเชิญผู้ปฏิบัติงานด้านไอทีทุกท่านเข้าร่วมงานสัมมนา "It's a cloud native day" โดยทุกท่านจะได้อัปเดตแนวโน้มของเทคโนโลยี Cloud Native ในปี 2022 …
ในรุ่นนาโนซึ่งเล็กที่สุด ในความเป็นจริงมันเป็นไฟล์ โมดูลประเภท SOM (ระบบบนโมดูล) พร้อมที่จะทำงานร่วมกับชุดพัฒนา ลักษณะทางเทคนิค เกี่ยวกับ ลักษณะทางเทคนิค จาก NVIDIA Jetson Nano คุณจะพบว่าตัวเองมีบอร์ดที่ทรงพลังที่สามารถพัฒนาประสิทธิภาพ 472 GFLOP เพื่อดำเนินการอัลกอริทึม AI ที่ทันสมัยได้อย่างรวดเร็ว มันยังสามารถเรียกใช้เครือข่ายประสาทหลาย ๆ เครือข่ายแบบขนานและประมวลผลเซ็นเซอร์ความละเอียดสูงหลายตัวพร้อมกัน และทั้งหมดนั้นมีการใช้พลังงานที่มีประสิทธิภาพพอสมควร แม้จะมีอานุภาพเพียงอย่างเดียว กินไฟระหว่าง 5 ถึง 10w. พลังงานค่อนข้างต่ำเมื่อพิจารณาถึงประโยชน์ที่ได้รับ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมฉันจะทิ้งตารางทั้งหมดของ especificaciones: GPU สถาปัตยกรรม NVIDIA Maxwell ™ ด้วย 128 คอร์ NVIDIA CUDA ® ซีพียู โปรเซสเซอร์ ARM ® เยื่อหุ้มสมอง ® -A57 MPCore Quad Core หน่วยความจำ LPDDR4 4 บิต 64GB การเก็บรักษา หน่วยความจำแฟลช eMMC 16 5. 1GB การเข้ารหัสวิดีโอ 4K 30 เฟรม (H. 264 / H. 265) การถอดรหัสวิดีโอ 4K 60 เฟรม (H. 265) กล้อง 12 ทาง (3 x 4 หรือ 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1. 1 (18 Gbps) Conectividad Gigabit Ethernet จอภาพ HDMI 2.
ตอนนี้ชุดเครื่องมือพัฒนา NVIDIA Jetson Nano, NX & Xavier ประสบปัญหาด้านการผลิต ทำให้สินค้าขาดตลาด โดยในปัจจุบันทางเรากำลังดำเนินการพิจารณาหาทางเลือกอืนๆ มาลองดูนักพัฒนานำบอร์ด Nvidia Jetson Nano มาใช้ในการสร้างระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติสำหรับการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ:) มาลองใช้งาน NVIDIA Jetson! บอร์ดสำหรับนักพัฒนาเวอร์ชันใหม่ล่าสุดในตระกูล Jetson ซึ่งตัวบอร์ด Nvidia Jetson Nano มาพร้อมกับประสิทธิภาพในการรัน AI (Artificial Intelligent) บนอุปกรณ์ขนาดเล็ก หรืออุปกรณ์ที่มีทรัพยากรน้อย, ประหยัดพลังงาน (กินไฟเพียง 5 วัตต์เท่านั้น! ), และราคาถูก ทั้งนักพัฒนา, ผู้ที่กำลังศึกษา หรือเหล่า makers สามารถรัน AI frameworks และ models สำหรับการประยุกต์ใช้งานในลักษณะ การประมวลผลภาพ (image classification), การตรวจจับวัตถุ (object detection), การแยกประเภท (segmentation) และการประมวลผลคำพูด (speech processing) โดยชุดบอร์ดพัฒนานั้นสามารถใช้พลังงานจาก micro-USB บนตัวบอร์ดได้ทันที และอีกทั้งตัวบอร์ดยังมาพร้อมกับ I/O หลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่ GPIO ไปจนถึง CSI ช่วยให้นักพัฒนาหรือผู้ใช้งานสามารถเชื่อมต่ออุปกรณ์หรือเซนเซอร์ได้หลากหลายรูปแบบ ช่วยเพิ่มโอกาสและความสามารให้กับโปรเจ็กต์ด้าน AI ของคุณ!