Hỗ trợ mua hàng : 02436.231.170 or 0984.058.846
Tư vấn kỹ thuật Raspberry Pi : 0862.628.846
Tư vấn kỹ thuật Jetson Nano và các module Camera, module Xử lý ảnh : 0862.998.846
Tư vấn kỹ thuật LattePanda và các module Cảm biến, các module khác : 0866.828.846
VUI LÒNG LIÊN HỆ ĐỂ ĐƯỢC HỖ TRỢ KỸ THUẬT VÀ ĐẶT HÀNG TRỰC TIẾP
NVIDIA Jetson Nano Developer Kit, a small, powerful computer for AI development
Nvidia Jetson Nano đã có phiên bản mới nhất B01, nâng cấp thêm cổng CSI hỗ trợ sử dụng đồng thời 2 Camera
Sản phẩm Jetson Nano B01 mới nhất
PHỤ KIỆN MỚI NHẤT DÀNH CHO NVIDIA JETSON NANO DEVELOPER KIT
1. Màn hình LCD cho Jetson Nano : (LINK HERE)
2. ROBOT dành cho Jetson Nano : (LINK HERE)
3. Nguồn cho Jetson Nano : (LINK HERE)
4. Thẻ nhớ dành cho Jetson Nano : (LINK HERE)
5. Camera dành cho Jetson Nano : (LINK HERE)
6. Vỏ hộp dành cho Jetson Nano : (LINK HERE)
7. Card Wifi cho Jetson Nano : (LINK HERE)
8. Module 4G/3G/2G/GNSS cho Jetson Nano: (LINK HERE)
NVIDIA Jetson Nano Developer Kit là một máy tính nhỏ nhưng rất mạnh mẽ cho phép bạn chạy song song nhiều mạng neural sử dụng cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn và xử lý giọng nói. Tất cả trong cùng một nền tảng dễ sử dụng cũng như tiêu tốn ít hơn 5 watts.
Jetson Nano cũng cấp 472 GFLOPS để chạy các thuật toán AI hiện đại một cách nhanh chóng, với một CPU quad-core 64-bit ARM , một NVIDIA GPU 128-core được tích hợp trên board mạch, cũng như bộ nhớ 4GB LPDDR4. Có thể chạy song song nhiều mạng neural và xử lý đồng thời một số cảm biến có độ phân giải cao.
Chú thích : Thuật ngữ GFLOPS là một chỉ số đại diện cho tốc độ và khả năng tính toán của GPU, tương đương với khả năng thực hiện 19.2 tỷ phép tính trên một giây.
Tham khảo : https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS
Jetson Nano cũng được hỗ trợ bởi NVIDIA JetPack. Bao gồm các gói hỗ trợ board (BSP), CUDA, cuDNN và thư viện phần mềm TensorRT cho deep learning, computer vision, GPU computing, multimedia processing và nhiều ứng dụng khác. SDK cũng bao gồm khả năng cài đặt frameworks Machine Learning (ML) mã nguồn mở như TensorFlow, PyTorch, Caffe / Caffe2, Keras và MXNet, cho phép các nhà phát triển tích hợp các model AI/ framework yêu thích của họ vào các sản phẩm một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Đặc biệt : NVIDIA Jetson Nano đã có phiên bản mới nhất B01, có nâng cấp thêm một cổng CSI hỗ trợ sử dụng đồng thời 2 Camera
Link mua sản phẩm NVIDIA Jetson Nano B01 tại đây : (LINK)
Thông số kỹ thuật của NVIDIA Jetson Nano Developer Kit
- GPU: 128-core Maxwell™ GPU
- CPU: quad-core ARM® Cortex®-A57 CPU
- RAM : 4GB 64-bit LPDDR4
- Bộ nhớ : khe cắm thẻ microSD (devkit) hoặc 16GB eMMC flash (Từ nhà sản xuất)
- Video:
+ Encode: 4K @ 30 (H.264/H.265)
+ Decode: 4K @ 60 (H.264/H.265)
- Các giao diện :
+ Ethernet: 10/100/1000BASE-T self-negotiation
+ Camera: 12-ch (3x4 OR 4x2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5Gbps)
+ Display: HDMI 2.0, DP (DisplayPort)
+ USB: 4x USB 3.0, USB 2.0 (Micro USB)
+ Others: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
- Nguồn cấp :
+ Micro USB (5V 2.5A)
+ DC jack (5V 4A)
- Kích thước :
+ Core module: 69.6 mm × 45 mm
+ Whole kit: 100mm × 80mm × 29mm
NVIDIA Jetson Nano có thể chạy rất nhiều mạng tiên tiến và mới nhất, bao gồm toàn bộ các framework Machine Learning phổ biến như : Tensoflow, Keras, Pytorch, Caffe/Caffe2, ... . Từ đó có thể áp dụng để xây dựng, thiết kế các mô hình, các thuật toán phức tạp của hệ thống Trí tuệ nhân tạo bằng cách tận dụng khả năng tính toán mạnh mẽ đến từ phần cứng của Jetson Nano để nhận dạng và xử lý hình ảnh, phát hiện, định vị đối tượng, ...
Hình dưới đây cho thấy kết quả hiệu suất của một số mạng Machine Learning khác nhau với Jetson Nano sử dụng thư viện TensorRT của NVIDIA và sử dụng độ chính xác của FP16 và batch_size 1
Bảng sau đây sẽ cung cấp đầy đủ hơn hiệu suất của Jetson Nano khi chạy các mạng Machine Learning đồng thời so sánh với các nền tảng khác như Raspberry Pi 3, Intel Nerual Compute Stick 2 và Google TPU Coral Dev Board :
Kết quả DNR (Did Not Run) xảy ra thường xuyên do dung lượng của bộ nhớ bị hạn chế, các mạng Machine Learning không được hỗ trợ hoặc là bị giới hạn về phần cứng / phần mềm. Như trên bảng thống kê ở trên, Jetson Nano có thể chạy vô số mạng khác nhau với độ phân giải full HD và có FPS khá cao so với các nền tảng máy tính nhúng khác. Bên cạnh đó, kiến trúc CUDA của Jetson Nano còn có thể sử dụng cho lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý tín hiệu số, các thuật toán FFT, BLAS, LAPACK, cùng các nhân CUDA do người dùng tự định nghĩa.
Jetson Nano xử lý tối đa tám luồng video chuyển động HD ở thời gian thực và có thể được triển khai như một nền tảng phân tích video thông minh cho Network Video Recorders (NVR), máy ảnh thông minh và IOT. DeepStream SDK của NVIDIA tối ưu hóa đường ống dẫn từ đầu đến cuối với ZeroCopy và TensorRT để đạt được hiệu suất cao nhất ở rìa và cho các máy chủ tại chỗ. Video bên dưới cho thấy Jetson Nano thực hiện phát hiện đối tượng trên tám luồng 1080p30 cùng lúc với mô hình dựa trên ResNet chạy ở độ phân giải đầy đủ và thông lượng 500 megapixel mỗi giây.
Sơ đồ khối ở hình dưới cho thấy một kiến trúc NVR mẫu bằng cách sử dụng Jetson Nano để nhập và xử lý tối đa tám luồng kỹ thuật số qua Gigabit Ethernet với các phân tích học sâu. Hệ thống có thể giải mã 500 MP / s H.264 / H.265 và mã hóa 250 MP / s video H.264 / H.265.
MLAB hiện nay đang là đơn vị duy nhất tại Việt Nam bảo hành chính hãng cho sản phẩm này !!!
1) Quý khách hàng chỉ mua board mạch Jetson Nano Developer KIT sẽ được hỗ trợ đổi mới trong vòng 06 tháng (1 đổi 1 và là đổi mới) nếu sản phẩm lỗi do nhà sản xuất.
2) Quý khách hàng khi mua Jetson Nano Developer KIT
Và Một trong 2 loại nguồn : - Nguồn chuẩn 5V-4A(Jack DC) dành cho Jetson Nano (LINK HERE) ,
- Nguồn chuẩn 5V-4A CUI Inc dành cho Small AI Computer NVIDIA Jetson Nano (LINK HERE) ,
- Nguồn chuẩn 5V/4A, OD 5.5mm, ID 2.1mm IDEAL dành cho Small AI Computer NVIDIA Jetson Nano (LINK HERE) ,
- Nguồn 5V/2.5A(jack micro USB) dành cho Jetson Nano (LINK HERE)
Quý khách sẽ được bảo hành trong thời gian 12 tháng.
3) Quý khách hàng khi mua Combo hoặc Bộ sản phẩm có chứa :
- Jetson Nano Developer KIT
- Một trong 2 loại nguồn : Nguồn chuẩn 5V-4A(Jack DC) dành cho Jetson Nano (LINK HERE), Nguồn chuẩn 5V-4A CUI Inc dành cho Small AI Computer NVIDIA Jetson Nano (LINK HERE) , Nguồn chuẩn 5V/4A, OD 5.5mm, ID 2.1mm IDEAL dành cho Small AI Computer NVIDIA Jetson Nano (LINK HERE), Nguồn 5V/2.5A(jack micro USB) dành cho Jetson Nano (LINK HERE)
- Vỏ hộp dành cho Jetson Nano (LINK HERE)
Quý khách hàng sẽ được bảo hành trong vòng 12 tháng (1 đổi 1 và là đổi mới) nếu sản phẩm có lỗi của nhà sản xuất.
ĐIỀU TỪ TÂM : Sau một thời gian dài phục vụ nhiều khách hàng với các nhu cầu sử dụng Jetson Nano, đội ngũ kỹ thuật tại MLAB đã gặp những lỗi thường xuyên xảy ra với board mạch Jetson Nano của khách hàng như :
+ Jetson Nano không chạy được chương trình do quý khách hàng lựa chọn nguồn ngoài không đáp ứng được dòng điện.
+ Jetson Nano chập cháy do nguồn quá áp.
+ Bụi bẩn gây chập cháy cho Jetson Nano khi không có vỏ hộp bảo vệ.
+ Thời tiết ẩm nồm gây chập cháy Jetson Nano khi không có vỏ hộp bảo vệ.
+ Do không có vỏ hộp nên tay của người sử dụng tiếp xúc trực tiếp, thường xuyên với board mạch, hoặc vô tình mà người sử dụng để board mạch tiếp xúc với mặt bàn, bề mặt có mạt kim loại, mạt đồng,... hiện tượng tĩnh điện gây hư hỏng Jetson Nano.
....
MLAB rất mong quý khách hàng lựa chọn nguồn điện và vỏ hộp mà chúng tôi đã đề xuất (đây là những lựa chọn hợp lý nhất cả về chất lượng và giá thành mà MLAB muốn gửi tới quý khách). Trân trọng!.
4) Điều kiện để được đảm bảo quyền lợi bảo hành
- Không thực hiện hàn, dỡ linh kiện, hàn câu dây nối, trên board mạch Jetson Nano. Hàng hóa phải đảm bảo còn đầy đủ các bộ phận, không có dấu hiệu sử dụng quá nhiều, các vết cậy mở,… Không có dấu hiệu bất thường trên mạch – có thể làm đứt đường mạch trên board mạch Jetson Nano. (vì đường mạch rất nhỏ)
- Không có các dấu hiệu chập, cháy, hư hỏng do người sử dụng : sử dụng không theo hướng dẫn sử dụng, kết nối sai, … hoặc do thiên tai, lũ lụt,…
- Còn đầy đủ tem mác, giấy tờ chứng minh thời gian bảo hành.