Nvidia Jetson nano是什么？（Jetson nano能做什么？）

Jetson nano大多数的业务是作为人工智能和机器学习，它们为企业和学术市场的“大数据”提供了大量解决方案。但是一些高端设备的定价，对于机器学习爱好者或对 AI 好奇的人来说，是令人望而却步的。

任何熟悉单板计算机 (SBC) 的人都应该对 Nano 感到实至名归。这个类型的微型计算机非常适合单用途计算或硬件要求相对较低的少数任务。可以公平地说，Nano 将在提供商的下一阶段发展中发挥重要作用。

Nvidia 在 AI 和人工智能网络开发硬件方面一直处于领先地位，并且考虑到所有因素，他们已经将其中的一些技术缩减为一个非常非常小的套件。

Jetson Nano核心模块硬件概况

● GPU：NVIDIA Maxwell 架构，128 个 NVIDIA CUDA 核心

● CPU：四核 ARM Cortex-A57

● 处理器内存：4GB 64 位 LPDDR4

● 存储：16G EMMC

● 视频编码：一路4K@30p、或4路1080p@30、或两路1080p@60

● 视频解码：一路4K@60p、或两路4K@30、或8路1080p@30

● 摄像头：2 x MIPI CSI-2或USB或者网络摄像头

● 摄像头网络：千兆以太网

● 显示器：HDMI 2.0 或 DP1.2

● 高速接口：1 x PCIe、4x USB 3.0I/O

● UART、2x SPI、3x I2C、I2S、GPIOs

上面的小芯片是一个 128 核 GPU，使用 Nvidia 的 Maxwell 架构，能够达到 472GFLOPS。（更不用说 4GB 的 RAM 和四核 ARM A57 CPU。） FLOPS（或每秒浮点运算次数）是衡量处理器计算能力的指标，其中 4720 亿对计算机来说已经相当不错了比你的手机还小。

GPU与AI有什么联系：

毫不奇怪，GPU 具有处理器内核，并且专门用于处理图形数据，但它们通常具有大量此类内核。

在此之前，Nvidia发现GPU能够获取任何类型的数据，并且能够使用正确的算法，还能够使这些数据看起来像GPU的图形数据，以便它可以有效的处理这些数据以便使用。因此，GPU图形数据处理的概念就诞生了。

我们已经确定 Nano 在其小巧的包装中具有强大的功能，但实际上如何使用它呢？

最简单的使用方式就是将Nano作为一个基本计算机使用，但是由于内核不同于 x64 甚至 x86 Linux，因此许多程序还不能运行。但至少可以在上面浏览简单页面。

Jetson nano可以用做一个机器人。链接的套件支持 Arduino 和 RaspberryPi。但实际上，RPi 和 Nano 都可以编译和运行 Python 代码。同时还可以为机器人添加摄像头，使用Jetson nano进行机器视觉，然后链接传感器，使其更加智能。

关于散热问题，Nano 模块带有一个用于被动冷却的散热器，这在大多数情况下就足够了。然而，如果想充分利用nano套件，让它保持一定的温度是必要的。同一个散热器有一个 40 毫米风扇的配件，并且该板有一个 4 针 PWM 风扇接头。

目前人工智能风口开始逐步进入落地应用阶段，更多产品希望能够将人工智能算力运用于实际终端，即实现所谓的边缘计算需求。借助 Nvidia 的 Jetson Nano 等具有 AI 功能的微型计算机，能够实现多场景的边缘计算需求。因此，Nvidia推出的这款嵌入式人工智能开发板Jetson Nano非常契合当前行业需求。