Ну что же, давайте начнем с того зачем вам вообще нужен компьютер в вашей системе. Возможно, вам необходим компьютер для сбора данных с множества установленных датчиков и приборов. Возможно, он вам необходим для управления станком ЧПУ на производстве. А возможно вы вообще разрабатываете что-то свое и абсолютно уникальное от аппарата полной самодиагностики до робота для выполнения определенного круга задач. И в одном случае мощностей не нужно много и можно выбрать решение на IMX6/8 или intel Atom, которое будет служить вам верой и правдой долгие годы.
Но когда вам нужно не только собирать, но и обрабатывать большие объемы данных, вам приходится искать новые пути решения задачи. Первым из них может быть использование облачных расчетов, и тогда весь удар на себя возьмет облачный сервер и ваш провайдер, который должен будет организовать вам связь с облаком с минимальной задержкой и без потери пакетов. Но когда система является критичной и не терпит задержек и обрывов связи, вот тогда приходится уже искать мощное и зачастую компактное решение, способное решить целый ряд задач и показать при этом необходимую стабильность и независимость.
И тут вам уже не обойтись без решений с большим количеством ядер CPU или решений с CUDA ядрами для расчетов ваших задач. Ведь задач, которые решает машинное обучение куда больше, чем одно только распознавание объектов. Это и сложные расчеты, это принятие решений на основе данных с датчиков, подключенных как локально, так и по сети, это решение задач с транспортной загруженностью на основе как камер, так и датчиков с данными с различных сервисов. Даже если ваша задача требует большой подборки данных для более точного определения объекта/дефекта/другого фактора из видео потока, то NVIDIA Xavier NX - это то, что вам необходимо. И вот почему:
- NVIDIA Xavier NX сделан в форм-факторе SO-DIMM 260-pin, компоненты к которому для разработки собственных плат доступны везде и по демократичной цене.
- Модуль NVIDIA Xavier NX — это уже 2-й модуль в данном формате, и если вам не нужна вся его вычислительная мощь, то вы можете использовать более доступное решение NVIDIA Jetson Nano. Также можно расширить линейку за счет заменяемости данной платы в вашем решении.
- Данные решения работают на адаптированной под платформу Ubuntu Linux и поддерживают большинство пакетов и библиотек для данной системы.
- Система поддерживает работу с большинством сред для глубокого обучения, а также работу Docker контейнерами.
ТЕХНИЧЕСКИЕ СПЕЦИФИКАЦИИ
Модуля Nvidia Xavier NX
Производительность ИИ |
21 TOPS |
Графический процессор |
NVIDIA Volta™ с 384 ядрами CUDA и 48 тензорными ядрами |
Процессор |
6-ядерный 64-разрядный процессор NVIDIA Carmel с архитектурой ARM®v8.2 6 Мб L2 и 4 Мб L3 6MB L2 + 4MB L3 |
Память |
8 Гб LPDDR4x 128-bit 51,2 Гб/с |
Энергопотребление |
10 Вт | 15 Вт |
Накопитель |
16 Гб eMMC 5.1 |
PCIe |
1 разъем x1 и 1 разъем X4 PCIe Gen4 |
Камера CSI |
До 6 камер (36 по виртуальным каналам) 12 полос MIPI CSI-2 D-PHY 1.2 (до 30 Гбит/с) |
Кодирование видео |
2 потока 464 Mп/с 2 потока в разрешении 4K с частотой 30 Гц (HEVC) 6 потоков в разрешении 1080p с частотой 60 Гц (HEVC) |
Декодирование видео |
2 потока 690 Мп/с 2 потока в разрешении 4K с частотой 60 Гц (HEVC) 12 потоков в разрешении 1080p с частотой 60 Гц (HEVC) 32 потока в разрешении 1080p с частотой 30 Гц (HEVC) |
Интерфейсы для подключения Дисплеев |
2 многорежимных DP 1.4/eDP 1.4/HDMI 2.0 |
Ускоритель глубокого обучения |
2 движка NVDLA |
Сеть |
Порты 10/100/1000 BASE-T Ethernet |
Размеры |
69,6 мм x 45 мм |
Со всей линейкой процессорных модулей семейства NVIDIA Jetson можно ознакомиться тут.