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NVIDIA使用Jetson Nano打造终极AI学习工具

来源:新浪VRNVIDIA使用Jetson Nano打造终极AI学习工具插图

英伟达(NVIDIA)凭借其GPU架构在人工智能(AI)领域保持领先地位,该GPU架构随着训练和推理AI工作负载的需求不断增长而不断发展。

最新的Ampere架构通过新架构提供了性能上的巨大飞跃,该架构还允许将GPU划分为七个独立的推理引擎。英伟达自己的基于DGX A100服务器的超级计算机Selene在TOP500超级计算机中排名第五,在Green500超级计算机中排名第一。此外,超过70%的TOP500使用Nvidia GPU。

但是,NVIDIA不仅仅专注于极限计算,正如其提议收购Arm所证明的那样。即使没有收购Arm,NVIDIA也一直将AI的边界推向低功耗和小型应用。

其最新的用于汽车应用的Orin处理器可缩小至仅5W。 Jetson系列产品可缩小至相似的功率水平,并为教育,产品开发甚至生产系统提供了一个全面的平台。Jetson平台包括生产模块和开发人员套件。Jetson Nano,这是Jetson家族的最新成员。有两个Jetson Nano开发人员套件,一个与生产的Jetson Nano模块一样具有4GB内存,另一个具有2GB。

这些都具有四个Arm Cortex-A57内核,高效内核级别中Arm内核的更高性能以及具有128个CUDA内核的Maxwell GPU。Maxwell GPU是Pascal架构之前的一代。Nanos也有16GB的存储空间。除了内存大小以外,开发人员套件之间的唯一真正区别是I / O端口的数量和价格。

在端口方面,4GB版本具有HDMI,显示端口,四个Type-A USB端口,一个微型USB端口,一个以太网端口和一个40针GPIO扩展连接器。 4GB版本还具有一个直流电源插孔。 2GB版本将DC电源插孔替换为USB-C端口,并且省去了显示端口和Type-A USB端口之一。

尽管使用了较旧的GPU架构,Nano在多功能性和功能方面丝毫不减,这说明了GPU架构的兼容性和Nvidia工具的强大功能。

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