(Immagine: Nvidia)
Nvidia è andato piccoli per creare l’ultimo membro della sua Jetson serie volta a autonoma e sistemi embedded, svelando il Nano martedì.
Alimentato da una 128-core GPU Maxwell in grado di 472GFlops a metà di precisione, un 4-core ARM A57 CPU, 4GB di memoria LPDDR4 e 16GB di memoria flash, il $130 Jetson Nano è stato etichettato come di bassa potenza AI computer.
Per H. 264 e H. 265 video, il Nano è in grado di elaborare otto flussi a 1080p in parallelo durante l’esecuzione di rilevamento di oggetti su tutti e otto i flussi contemporaneamente a una velocità di 30 fotogrammi al secondo.
All’inizio del mese, Google ha lanciato il suo Corallo consiglio, che utilizza Google Bordo in TPU.
Nvidia senior manager di prodotto per autonoma macchine Jesse Clayton ha detto il Bordo in TPU era “veloce per un paio di piccole classificazione delle reti”, ma che l’architettura non era adatta per “grandi e profondi reti neurali”.
“Jetson Nano, come tutti gli altri prodotti Nvidia, è strutturato per un general purpose GPU, il che significa che l’architettura è abbastanza flessibile per supportare le reti che i ricercatori sono ancora in fase di sviluppo oggi,” Clayton ha detto.
“Jetson Nano è piena sistemi di intelligenza artificiale, supporta molte, molte centinaia di diverse reti, molte popolari quadri, in cui le alternative semplicemente non lo fanno.”
La GPU gigante ha rilasciato un set di metriche che mostra il Bordo in TPU lasciando Jetson Nano nella sua polvere, ma solo su un paio di carichi di lavoro. Nvidia sta dicendo che lo stesso stack di software è utilizzato da Nano dispositivi di bordo, tutta la strada fino alle sue più grandi, e quasi 10 volte più costoso, Jetson Xavier tavole.
Allo stesso tempo, Nvidia è anche il rilascio di un $100 Nano kit di sviluppo, che è rivolto a sviluppatori, studenti, e la macchina imposta. Il dev kit versione non dispone di memoria integrata e richiede una scheda SD.
La versione per sviluppatori sarà disponibile a partire da martedì, con il pieno Nano disponibili nel secondo trimestre.
Nel mese di dicembre, Nvidia ha lanciato la Jetson AGX Xavier modulo, che dispone di sei unità di elaborazione, tra cui una da 512 core Nvidia Volta Tensore di Core GPU, un otto-core Carmelo per arm64 CPU dual NVDLA profondo di apprendimento acceleratore, e l’immagine, la visione e i processori video.
(Immagine: Nvidia)
Relativi Copertura
Nvidia acquisto di Mellanox si trasforma in calore su Intel rivalità, data center ambitionsDell EMC, Nvidia rendere AI architettura di riferimento availableChina AI scienziati insegnare una rete neurale al treno itselfCES 2019: Nvidia nuova GeForce RTX 2060 è di soli $349Cheat foglio: TensorFlow, un software open source biblioteca per l’apprendimento automatico (TechRepublic)
Argomenti Correlati:
Hardware
CXO
La Trasformazione Digitale
Settore Tech
Smart Cities
Cloud