Nvidia veröffentlicht den Mini
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NVIDIA hat gerade seinen neuen Jetson Nano-Computer vorgestellt. Wie das beliebte RaspBerry Pi- System ist es im Grunde ein Mini-PC. Es wurde jedoch speziell für die Robotik entwickelt.
Jetson Nano wurde speziell zum Hüpfen entwickelt
Der Jetson Nano Mini-PC kann alle Extras von CUDA-X ausführen. Dies umfasst KI, Spracherkennung, Sensorintegration und vieles mehr. Für Robotik- und Deep-Learning-Projekte ist dies ein Durchbruch.
Jetson Nano ist klein genug, um in der Hand zu bleiben, verwendet jedoch die neuesten NVIDIA-Technologien, um die Branche auf die nächste Stufe zu heben. Der Mini-PC unterstützt mehr Sensoren und hochauflösende Eingänge. Von Fun-Home-Projekten für Programmierer bis hin zu Anwendungen im industriellen Maßstab ist mit diesem Gerät alles möglich. Mit einem Preis von nur 99 US-Dollar hofft NVIDIA, dass es das Herzstück Ihrer CUDA-X-Projekte wird. Drohnen, Roboter und sogar Spielzeug.
Isaac SDK
Die als Isaac SDK bekannte Simulationssuite bietet dem Jetson Nano-Roboterhirn eine ideale Umgebung für einen Roboter. In dieser Umgebung können Sie lernen, nach Ihren Bedürfnissen zu interagieren und zu trainieren. Basierend auf tiefem Lernen lernen Roboter und perfektionieren, die Möglichkeiten sind in dieser Hinsicht endlos.
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Jetson Nano verfügt über eine Maxwell-basierte 128-Core-GPU und einen Quad-Core-ARM-A57-Prozessor, die etwa 472 Gigaflops Rechenleistung für neuronale Netze, hochauflösende Sensoren und andere Roboterfunktionen liefern können, während sie 5 W verbrauchen.
Das Kit kann Linux von Anfang an ausführen und ist mit einer Vielzahl von KI-Umgebungen kompatibel (einschließlich natürlich NVIDIAs eigener). Es ist mit 4 GB RAM, Gigabit-Ethernet und E / A ausgestattet, um Kameras oder was auch immer hinzuzufügen.
Der Preis ist erwartungsgemäß die Hauptgrundlage. Obwohl der Nano nicht so leistungsstark ist wie die High-End-Jetson-Modelle, ist er für Privatanwender für 99 US-Dollar und für Geschäftsbereiche für 129 US-Dollar erhältlich. Damit gehört er zu den Amateuren, Erfindern und Studenten, die bereit sind, ein wenig mehr (aber nur ein wenig mehr) für die Erstellung ihrer eigenen automatisierten Geräte auszugeben.
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