Introduzione al kit per sviluppatori NVIDIA Jetson Nano: 6 passaggi

2024 Autore: John Day | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-30 10:02

Breve panoramica di Nvidia Jetson Nano

Jetson Nano Developer Kit è un computer a scheda singola piccolo e potente che consente di eseguire più reti neurali in parallelo per applicazioni come classificazione delle immagini, rilevamento di oggetti, segmentazione ed elaborazione vocale.

Jetson Nano è alimentato da una CPU ARM A57 quad-core da 1,4 GHz, GPU Nvidia Maxwell a 128 core e 4 GB di RAM. Ha quattro porte USB di tipo A, inclusa una USB 3.0, sia HDMI che DisplayPort per video e un connettore Gigabit Ethernet. C'è uno slot per fotocamera CSI integrato, anche se puoi anche collegare le fotocamere tramite USB. Inoltre, come il Raspberry Pi, il Jetson Nano ha 40 pin GPIO (general input / output) che puoi usare per collegare luci, motori e sensori. Sfortunatamente, Jetson Nano non ha connettività wireless e bluetooth a bordo. Viene utilizzata una porta micro USB per collegarlo a un'alimentazione, ma c'è anche un connettore cilindrico che puoi utilizzare con un alimentatore ad alta potenza opzionale che fornisce 4 ampere per attività più intense. La CPU viene fornita con un dissipatore di calore sopra di essa, ma puoi collegare una ventola opzionale sulla parte superiore del lavandino se hai intenzione di eseguire attività ad alta intensità di processore che richiedono più raffreddamento.

Il prezzo al dettaglio per Jetson Nano è di 99 USD, che è quasi due volte più costoso del Raspberry Pi, ma allo stesso tempo apre molte più opportunità attraverso l'uso delle GPU Nvidia.

Forniture

Prima di avviare NVIDIA Jetson Nano, sono necessari gli elementi seguenti. Ho acquistato il mio Jetson Nano tramite il seguente link, che include kit completo con custodia in acrilico e così via.

• Una scheda micro-SD (minimo 16 GB)
• Alimentatore compatibile: si consiglia un alimentatore con jack cilindrico da 5 V 4 A, ma è anche possibile utilizzare un alimentatore micro USB da 5 V 2,5 A.
• Un cavo ethernet (opzionale)
• Chiavetta USB Wi-Fi (opzionale)
• Adattatore USB Bluetooth CSR 4.0 (opzionale)
• Lettore di schede MicroSD
• Cavo HDMI
• Monitor LCD con ingresso HDMI
• Custodia (opzionale)

Passaggio 1: assemblaggio della custodia per il kit per sviluppatori Jetson Nano

Questa custodia è appositamente progettata per Jetson Nano ed è realizzata in acrilico trasparente.

Passaggio 2: scrivi l'immagine sulla scheda MicroSD

• Dobbiamo scaricare l'immagine della scheda SD Jetson Nano Developer Kit dal sito Web di NVIDIA.
• Scarica Etcher, che scrive l'immagine del software Jetson sulla tua scheda SD.
• NVIDIA fornisce la documentazione per eseguire il flashing del file.img su una scheda micro-SD per Windows, macOS e Linux utilizzando Etcher.
• Dopo che Etcher ha finito di lampeggiare, inserisci la scheda microSD nello slot sul lato inferiore del modulo Jetson Nano.

Passaggio 3: avvio per la prima volta

• Collega un display HDMI a Jetson Nano, collega una tastiera e un mouse USB e applica l'alimentazione per avviarlo tramite l'alimentatore Micro-USB o il jack cilindrico.
• Supponendo che il tuo Jetson Nano sia collegato a un'uscita HDMI, dovresti vedere quanto segue (o simile) visualizzato sullo schermo.

Passaggio 4: configurazione iniziale

Il Jetson Nano Developer Kit ti guiderà attraverso alcune impostazioni iniziali, tra cui:

• Rivedi e accetta il software NVIDIA Jetson EULA
• Seleziona la lingua del sistema, il layout della tastiera e il fuso orario
• Crea nome utente, password e nome del computer
• Accesso

Dopo aver effettuato l'accesso, vedrai il seguente desktop di NVIDIA Jetson.

Passaggio 5: risoluzione dei problemi

A volte capita che il tuo Jetson Nano si spenga da solo. A me è successo al primo tentativo. Un'alimentazione da 2,5 A dovrebbe aiutare a evitare questo problema. Puoi utilizzare l'alimentatore ufficiale Raspberry Pi per il modello Pi 3B, poiché fornisce 2,5 A.

Passaggio 6: conclusione

Spero che questa guida ti sia stata utile e grazie per la lettura. In uno dei miei prossimi tutorial, dimostrerò come ottimizzare e distribuire modelli di deep learning addestrati nel cloud pubblico su Jetson Nano. Se hai domande o feedback? Lascia un commento qui sotto. Se ti piace questo post, supportami iscrivendoti al mio blog.