Phenquestions
Unten sind unsere Top-Picks:
1. NVIDIA Jetson Xavier NX-Entwicklerkit
Das Jetson Xavier NX Developer Kit ist ein Gerät auf Enthusiasten-Niveau zu einem Verbraucherpreis consumer. Es nimmt die TX2-Leistung und steigert es um eine Stufe. Laut NVidia übertreffen die NX-Leistungsmatrizen TX2 in nur 10 W . um etwa das Zehnfache. Das wird einem normalen Tüftler sicher gefallen. Seine Fähigkeit, energieeffiziente Projekte mit kleinem Formfaktor mit hochpräziser, multimodaler KI-Inferenz zu entwickeln und zu testen, öffnet das Tor für neue Durchbrüche.
Der Computer des Moduls verfügt über einen 6-Core NVIDIA Carmel ARM v8.2 CPU, 6 MB L2 + 4 MB L3-Cache, 8 GB Computerspeicher und 16 GB Hardware-Festplattengröße. Darüber hinaus basiert die GPU auf der neuesten Volta-Architektur von NVIDIA mit 384 CUDA und 48 Tensor-Kernen. Das sind ziemliche Bestien für ein Verbraucherniveau.
Das einzige Problem bei dieser Option ist, dass L4T eine sehr kleine Support-Community hat, was nicht viel Software-Support bedeutet. Wenn Sie Software benötigen, müssen Sie sie wahrscheinlich selbst bauen.
Insgesamt verfügt das NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit über ein energieeffizientes, kompaktes Jetson Xavier NX-Modul für KI-Edge-Geräte. Es ist eine perfekte tragbare Lösung für Tüftler, die sich mit KI- oder Robotikanwendungen beschäftigen. Und nicht nur das, es eignet sich auch hervorragend für Unterhaltung und Produktivität.
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2. NVIDIA Jetson Nano 4GB-Entwicklerkit
Das zweitbeste Nvidia Jeston Developer Kit auf unserer Liste ist vielleicht das am meisten unterschätzte SBC auf dem Markt. Es bietet eine hervorragende Leistung für die Ausführung moderner KI-Workloads in einer außergewöhnlichen Größe, Leistung und einem außergewöhnlichen Preis. Das macht ihn zu einem tollen kleinen Computer, besonders für maschinelles Lernen und Lehren.
Der Jetson Nano eignet sich auch hervorragend als Allzweck-Ubuntu 18.04 LTS-Desktop. Obwohl das Bild auf dem vorherigen LTS basiert, ist es immer noch eines der ausgefeilteren Bilder von Nvidia. Selbst mit nur 4 GB Arbeitsspeicher läuft es außergewöhnlich gut. Der Nano fühlt sich sehr schnell an, während er eine ECHTE vollständige Desktop-Linux-Distribution ausführt. Ja, selbst der 8GB RaspberryPi 4 kann die Leistung nicht übertreffen.
Und dann ist da noch die Hauptattraktion: die GPU, die Programmierung und ihr Toolset für maschinelles Lernen. Alles ist vorinstalliert und vorkonfiguriert. Sie können auch andere Tools schnell über Container-Images hinzufügen. Der einzige Nachteil dieses Entwicklerkits ist, dass die Maxwell-basierten 128 Cuda-Kerne etwas veraltet sind. Aber hey, solange sie den Job als Lehrmittel erledigen, ist alles gut.
Die wichtigste Erkenntnis hier ist, dass es sich um ein in sich geschlossenes Setup handelt. Wenn Sie ein Fan von Kuchen sind, ist es so einfach wie Kuchen (Wortspiel absolut beabsichtigt). Alles dauert nur 10 Minuten, um aufzustehen und zu laufen. Für den Preis ist es nicht zu schlagen, vor allem als eigenständiges Lernwerkzeug.
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3. NVIDIA Jetson AGX Xavier-Entwicklerkit (32 GB)
Nano ist zwar großartig, kann aber für ernsthafte Entwickler langsam sein. Der Xavier ist Linux ARM64 vom Feinsten. Sicher, der AGX Xavier ist merklich teuer, aber in puncto Leistung hat er eine Menge zu bieten. Und das auch bei nur 30W Leistungsstufe.
Reden wir ein wenig über die Spezifikationen. Das Board ist eine schöne ARMv8-Entwicklerbox mit CUDA-, TensorRT- und NVIDIA-Bibliotheken. Andererseits verfügt das Modul über acht ARM v8.2 „Carmel“-Prozessorkerne, 512-Kerne Volta-GPU (mit Tensor-Kernen), 16 GB LPDDR4x-Speicher, 32 GB eMMC5.1 Speicher, 2 NVDLA-Deep-Learning-Beschleuniger und ein Sieben-Wege-VLIW-Vision-Prozessor. Das ist eine beeindruckende Feuerkraft.
Wir lieben dieses Kit jedoch, weil es mit einem „leise“ Modus ausgestattet ist. Dadurch kühlt es passiv mit vernachlässigbarer Drosselung ab.
Wir haben jedoch einen kleinen Kritikpunkt. Bei einem elektrischen Ereignis wird dieses Gerät nicht automatisch mit Strom versorgt. Sie können einige Pins überbrücken, um es automatisch einzuschalten, aber wir haben diese Methode während unseres Testlaufs nicht ausprobiert. Alles in allem: Wenn Sie Netzwerke trainieren oder Video-KI durchführen, Robotik und andere autonome Maschinen testen, ist AGX Xavier der Jetson für Sie.
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4. NVIDIA Jetson TX2-Entwicklungskit
Der Jetson TX2 ist ein weiteres Entwickler-Kit für Experten, das für verschiedene KI-Formen optimiert ist. Für Anfänger ist der Einstieg mit diesem Kit eher schwer. Aber auch wenn Sie noch nie ein Deep-Learning-Netz trainiert haben, gibt es hier viel zu schätzen.
Was die Spezifikationen betrifft, so verfügt der TX2 über eine Dual-Core NVIDIA Denver 2 CPU und einen Quad-Core ARM Cortex-A57 MPCore Prozessor, 4 GB 128-Bit LPDDR4-Speicher, 256-Core NVIDIA Pascal GPU und einen 16 GB eMMC 5.1 Speicher. Das bedeutet eine dreimal schnellere Leistung als Raspberry 3. (Das Jetson TX2 Development Kit kam 2017 heraus).
Um die Leistung zu testen, haben wir mit Tensorflow tiefe Netze zur Bilderkennung ausgeführt. Zunächst wurden die Netze mit Amazon AWS trainiert. Die Netze wurden einwandfrei auf den TX2 übertragen. Aber natürlich mit etwas Mühe. Das ist kein Spielzeug. Dies ist ein professionelles Engineering-Tool. Es ist ein Modul, das ein selbstfahrendes Auto oder einen Quadrocopter mit Videoaufnahme antreibt. Diese Aufgaben erfordern eine schnelle Verarbeitungsleistung bei geringem Energiebudget.
Deshalb gibt es kein anderes Tool wie dieses. Wenn Sie eine schnelle CPU benötigen, die nur 15 Watt verbraucht, scheint das NVIDIA Jetson TX2 Development Kit eine logische Wahl zu sein.
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5. NVIDIA Jetson TK1-Entwicklungskit
Endlich haben wir eines der ältesten NVIDIA Jetson-Entwicklerkits. Ein Blick in 2021 lohnt sich natürlich trotzdem. Testet man die Gewässer mit Nvidia-Entwicklerkits, ist die TK1 immer noch ein toller Einstiegspunkt und eine günstige GPU-Plattform für die Entwicklung.
Der TK1 basiert auf NVIDIAs Tegra K1 SOC. Es verwendet einen NVIDIA Kepler-Rechenkern, der sich heute etwas veraltet anfühlt. Es ist jedoch immer noch eine vollständige NVIDIA CUDA-Plattform, mit der Sie rechenintensive Systeme für Computer Vision, Robotik, Landwirtschaft, Medizin und mehr entwickeln und bereitstellen können.
Die Standfläche dieses Modells ist ziemlich groß und hoch. Obwohl das System kühl läuft, ist der Lüfter selbst recht hoch am Kit platziert. Da es sich um ein älteres Modell handelt, wird der Arbeitsspeicher auch zwischen GPU und CPU geteilt, was die Leistung einschränkt.
Wie die bereits erwähnten Optionen bietet NVIDIA den gesamten BSP- und Software-Stack für dieses Modell an. Dazu gehören CUDA, OpenGL 4.4 und NVIDIAs Vision Works-Kit. Mit einer kompletten Entwicklungssuite sowie sofort einsatzbereiter Kompatibilität und Unterstützung für Kameras und andere Peripheriegeräte bietet NVIDIA Ihnen eine gute Einführungslösung für den Einstieg in Embedded-Systeme.
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Kaufanleitung für das beste NVIDIA Jetson Developer Kit
NVIDIA hat keinen Mangel an Jetson Developer Kits. Behalten Sie also diese entscheidenden Faktoren im Hinterkopf, wenn Sie den Markt für einen Kauf untersuchen:
Fußabdruck
Das erste, was Sie beim Auspacken des besten NVIDIA Jetson Developer Kits bemerken sollten, sollte Ihre erste Überlegung sein: der Platzbedarf. Wie viel Platz benötigt das Kit in Ihrem Arbeitsbereich?? Es ist schwer? Ist der Lüfter zu hoch platziert? Kits mit einer größeren Stellfläche sind nicht tragbar. Wenn Ihr Kind nicht tragbar ist, was bringt es dann überhaupt, sich eines zu besorgen??
Benutzerfreundlichkeit
Das Entwicklerkit sollte sofort einsatzbereit sein. Es sollte Ihre Neugier nicht einschränken, KI mit verschiedenen Sensoren und Peripheriegeräten zu erkunden.
Unterstützung
Die nächste Funktion, die Sie sich ansehen sollten, ist die Unterstützung und Kompatibilität. An erster Stelle steht die Unterstützung moderner KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und MXNet. Es soll auch möglichst viele gängige Sensoren in der KI-Community unterstützen. Eine große und lebendige Entwickler-Community ist auch praktisch also. Sie können dann Probleme beheben, Open-Source-Projekte sowie reale Anwendungen freigeben.
Wie zu verwenden (oder sogar zu verwenden)?)
Nachdem Sie Ihr Produkt erhalten haben, laden Sie das Betriebssystem und stellen Sie eine Verbindung zum Internet her. Öffnen Sie dann einen Browser-Texteditor und lassen Sie ihn dort für ca. 6 Stunden oder länger stehen. Über Nacht ruhen lassen ist meistens besser. Wenn es danach kein Anzeichen für einen Neustart gibt, sollten Sie loslegen. Wenn Sie jedoch einen Neustart bemerken, prüfen Sie, ob sich unter „/var/log“ eine Kernel-Crash-Datei befindet? Öffne es und suche nach „kernel oops“. Wenn es auftaucht, verschwenden Sie nicht Ihre Energie oder Zeit. Senden Sie das Produkt einfach zurück!
Abschließende Gedanken
KI am Edge kann in allem unglaubliches Potenzial freisetzen. Ob im Gesundheitswesen, in der Fertigung oder in der Landwirtschaft, mit dem besten NVIDIA Jetson Developer Kit kann Ihre Aufgabe unglaublich lohnenswert sein. Diese Kits reduzieren Ihre Softwareentwicklungskosten und bieten eine skalierbare KI-Strategie für Ihre autonomen Maschinen. Wir hoffen, dieser Artikel hat Ihnen bei der Entscheidung geholfen. Das ist alles für jetzt. Danke fürs Lesen.
