Jetson Nano從零開始(1) 介紹

2021-09-25 10:54:28 字數 1048 閱讀 1812

最近開始玩jetson nano,寫下這個從零開始的教程備忘,這個教程主要分為四部分:

介紹:對板子情況進行介紹

硬體篇:拿到板子後如何做

軟體篇:板子系統上的軟體配置

tensorrt使用:深度學習推斷環境,寫如何實現深度學習模型的部署

這一篇主要介紹jetson nano板子的基本情況。

在gtc 2019上,nvidia推出人工智慧計算機jetson nano,外觀小巧玲瓏如同樹莓派,但效能卻非常強大,可以提供高達472 gflops的浮點運算能力,而且耗電量僅為5w。

為了方便大家開發軟體程式,jetpack sdk中新增了cuda-x平台,裡面包含40多個加速庫,包含用於深度學習、計算機視覺、計算機圖形和多**處理的加速庫,可以加快開發者、企業對於程式上的應用開發。此外還包含有最新版本的cuda、cudnn、tensorrt和完整版桌面linux作業系統。

jetson nano支援高解析度感測器,可以並行處理多個感測器,並且可在每個感測器流上執行多個現代神經網路。它還支援許多常見的人工智慧框架,讓開發人員輕鬆地將自己偏愛的模型及框架整合到產品中。

jetson nano硬體為四核cortex-a57 cpu,gpu則是規模最小的maxwell架構顯示卡,只有128個cuda單元,配備了4gb lpddr4記憶體以及16gb儲存空間。

按我的理解jetson就是一塊帶有gpu的arm開發板,適合邊緣計算部署。

板子的主要介面

2天入門教程:

gpio庫,用於控制硬體:

jetbot:

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