NVIDIA Jetson Nano Developer Kit B01, upgrade 2-lanes CSI

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 

---

--- QUÝ KHÁCH HÀNG LIÊN HỆ ĐỂ ĐƯỢC BÁO GIÁ CHI TIẾT ---

*NVIDIA JETSON NANO DEV KIT B01 hiện tại đang CÓ MẶT TẠI MLAB

---

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit, a small, powerful computer for AI development

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit, Small AI Computer

Từ 2022 MLAB có thêm website mlab.com.vn với nền tảng web mới hơn, dễ sử dụng hơn cho quý khách hàng tra cứu, đặt hàng online tại MLAB. Quý khách hàng có thể mua NVIDIA Jetson Nano Dev Kit B01 tại MLAB tại link: (link đặt hàng)

 NVIDIA Jetson Nano Deverloper 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

NOTE: Theo thông tin từ bộ phận kỹ thuật của NVIDIA chúng tôi có một số lưu ý với quý khách hàng trong quá trình sử dụng sản phẩm NVIDIA Jetson Nano B01 như sau :
- Trường hợp quý khách hàng sử dụng phiên bản Jetpack (JP) < 4.5.1 (Quý khách hàng " GHI HỆ ĐIỀU HÀNH TRỰC TIẾP VÀO THẺ NHỚ VÀ SỬ DỤNG BÌNH THƯỜNG " )
- Trường hợp quý khách hàng sử dụng phiên bản Jetpack (JP) 4.5.1 trở lên ( Quý khách hàng " KHÔNG SỬ DỤNG CÁCH GHI HỆ ĐIỀU HÀNH TRỰC TIẾP VÀO THẺ NHỚ " -  NVIDIA khuyến cáo Flash OS bằng SDK manager )

Trường hợp khách cài OS cao hơn 4.5.1 vào thẻ nhớ sẽ gây lỗi bootloader, cách xử lý là flash lại bootloader (sử dụng SDK Manager)
Tình trạng xảy ra khi bị lỗi Bootloader là cắm nguồn + thẻ nhớ vào B01 vẫn sáng đèn LED, nhưng màn hình không hiển thị, không boot được system
Video hướng dẫn flash OS bằng SDK Manager (00:00 => 08:55): https://www.youtube.com/watch?v=2KAU33SiPyQ

Nếu khách hàng không thể flash Bootloader được, bên MLAB sẽ hỗ trợ flash với chi phí 200k/1pcs.
Zalo hỗ trợ online: Mr Đức - 0866828846

PHỤ KIỆN MỚI NHẤT DÀNH CHO 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. Card Wifi cho Jetson Nano : (LINK HERE) 

7. Module 4G/3G/2G/GNSS cho Jetson Nano: (LINK HERE) 

 

MỘT SỐ HÌNH ẢNH TRẢI NGHIỆM THỰC TẾ CỦA KHÁCH HÀNG

 

NVIDIA JETSON NANO PROJECTS

Deep Learning, Autonomous Driving with NVIDIA Jetson Nano & JetRacer Pro

Thử nghiệm mô hình xe tự hành Jetracer Pro AI Kit | Deep Learning, Autonomous Driving

JetRacer Pro AI Kit dành cho NVIDIA Jetson Nano

Robot AI Jetbot dành cho NVIDIA Jetson Nano Dev Kit

          

 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)

- 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: 2-lanes CSI 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 2A)

+ DC jack (5V 4A)

- Kích thước :

+ Core module: 69.6 mm × 45 mm

+ Whole kit: 100mm × 80mm × 29mm

Những gì có trên NVIDIA Jetson Nano Developer Kit B01 :

Tại sao mọi người lại ưa chuộng sử dụng NVIDIA Jetson Nano cho các dự án Machine Learning hơn các loại máy tính nhúng khác ?

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. 

KHẢ NĂNG PHÂN TÍCH VIDEO ĐA LUỒNG

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.