B
blog
Misafir
Misafir
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
‘de yeni seri SOM(System-on-Module) olan Jetson Orin Nano tanıtıldı.
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
80 kat daha yüksek performansı, giriş seviyesi uç AI ve robotik uygulamalarınızda kullanabilirsiniz.Orin Nano’nun piyasaya çıkmasını beklemenize gerek olmadan,
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
satın alarak Orin Nano’nun ve diğer modüllerin performansını simüle edebilirsiniz. Bu sayede pazara çıkma süresinde ve maliyetlerde ciddi azalma sağlarsınız.Artan gerçek zamanlı işleme yeteneği ihtiyacı, endüstriler arasında günlük kullanım durumları için büyümeye devam ediyor. Akıllı kameralar, el cihazları, servis robotları, akıllı insansız hava araçları, akıllı sayaçlar ve daha fazlası gibi giriş seviyesi AI uygulamalarının tümü benzer zorluklarla karşı karşıyadır.
Bu uygulamalar, çok modlu sensör boru hatlarından akan veriler için cihaz üzerinde daha düşük gecikme süreli işleme gerektirirken, güç açısından verimli, maliyet açısından optimize edilmiş küçük bir form faktörünün kısıtlamaları dahilinde kalır.
Jetson Orin Nano Serisi
Orin Nano serisi, 40 TOPS AI performansını en küçük Jetson form faktöründe ve 5W – 15W arasındaki güç konfigürasyonuyla sağlıyor. Bu yeni seri, Jetson Orin Nano 4GB ve Jetson Orin Nano 8GB olmak üzere iki farklı versiyon ile ocak ayında satışa sunulacak.
*Jetson Orin Nano 8GB ve Jetson Orin Nano 4GB üzerinde 2 adet TPC ve 4 adet SM bulunmaktadır.
Görselde görüldüğü üzere Jetson Orin Nano, Ampere Mimari GPU destekli NVIDIA Orin Mimarisine sahiptir. Modül üzerinde 1024 adet CUDA çekirdeği ve 32 adede kadar Tensor çekirdeğinden oluşan, 8 adede kadar streaming multiprocessors (SM) bulunmaktadır.
NVIDIA Ampere Mimarisi’nin sahip olduğu 3.nesil Tensor çekirdekleri, bir önceki nesle göre watt başına çok daha yüksek performans sağlar. Aynı zamanda hesaplamalarda kullanılan seyreklik (sparsity) desteği bulunmaktadır. Bu seyreklik desteği sayesinde, derin öğrenme çalışmalarınızdaki Tensor çekirdeği işlem verimini ikiye katlayabilirsiniz.
Ek olarak Jetson Orin Nano, uygulamanızı hızlandırmanızı sağlayan 6-core Arm Cortex-A78AE işlemciye, video kod çözünü motoruna, ISP’ye, video görüntü birleştiriciye, ses işleme motoruna ve video giriş bloguna sahiptir.
70x45mm boyutunda, 260-pin SODIMM form faktörüyle Jetson Orin Nano modülleri, aşağıdaki yüksek hızlı arayüzlere sahiptir:
- 7 lane PCIe Gen3
- 3 adet USB 3.2 Gen2 (10-Gbps)
- 8 lane MIPI CSI-2 kamera portlarına
- Sensörler için birçok I/O birimi
Ürün geliştirmenin kolay olabilmesi için, Jetson Orin Nano ve Jetson Orin NX modüllerinin pin ve form faktörleri birbirlerine uyumlu olacak şekilde geliştirilmiştir.
Jetson Orin Nano 4GB | Jetson Orin Nano 8GB | |
|---|---|---|
AI Performansı | 20 Sparse TOPs | 10 Dense TOPs | 40 Sparse TOPs | 20 Dense TOPs |
GPU | 512-core NVIDIA Ampere Architecture GPU with 16 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere Architecture GPU with 32 Tensor Cores |
GPU Maks. Frekansı | 625 MHz | 625 MHz |
CPU | 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 1.5 MB L2 + 4 MB L3 | 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 1.5 MB L2 + 4 MB L3 |
CPU Maks. Frekansı | 1.5 GHz | 1.5 GHz |
Bellek | 4GB 64-bit LPDDR5 34 GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5 68 GB/s |
Depolama | Harici NVMe | Harici NVMe |
Video Kodlayıcı | 1080p30 supported by 1-2 CPU cores | 1080p30 supported by 1-2 CPU cores |
Video Kod Çözücü | 1x 4K60 (H.265) | 2x 4K30 (H.265) | 5x 1080p60 (H.265) | 11x 1080p30 (H.265) | 1x 4K60 (H.265) | 2x 4K30 (H.265) | 5x 1080p60 (H.265) | 11x 1080p30 (H.265) |
Kamera | Up to 4 cameras (8 through virtual channels*) 8 lanes MIPI CSI-2 D-PHY 2.1 (up to 20 Gbps) | Up to 4 cameras (8 through virtual channels*) 8 lanes MIPI CSI-2 D-PHY 2.1 (up to 20 Gbps) |
PCIe | 1 x4 + 3 x1 (PCIe Gen3, Root Port, & Endpoint) | 1 x4 + 3 x1 (PCIe Gen3, Root Port, & Endpoint) |
USB | 3x USB 3.2 Gen2 (10 Gbps) 3x USB 2.0 | 3x USB 3.2 Gen2 (10 Gbps) 3x USB 2.0 |
Ağ | 1x GbE | 1x GbE |
Görüntü | 1x 4K30 multimode DisplayPort 1.2 (+MST)/e DisplayPort 1.4/HDMI 1.4* | 1x 4K30 multimode DisplayPort 1.2 (+MST)/e DisplayPort 1.4/HDMI 1.4* |
I/O | 3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC and DSPK, PWM, GPIOs | 3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC and DSPK, PWM, GPIOs |
Güç | 5W – 10W | 5W – 10W |
Boyut | 69.6 mm x 45 mm 260-pin SO-DIMM connector | 69.6 mm x 45 mm 260-pin SO-DIMM connector |
Jetson AGX Orin Geliştirici Kiti ile Orin Nano Serisini Emüle Edin
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
ve diğer bütün
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
aynı SoC mimarisine sahiptir. Bu özellik sayesinde
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
satın alarak modüllerin satışa çıkmasını beklemeden Orin Nano özelliklerini emüle ederek ürün geliştirmeye başlayabilirsiniz.
Jetson Orin Nano Performans Değerlendirmesi
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
, MLPerf çıkarım performansı kategorisinde lider durumda. Artık aynı NVIDIA Orin mimarisi, geriş seviye bütün cihazlardan erişilebilir.Jetson Orin Nano,
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
üzerinde emüle edilerek ve
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
kurularak test edilmiştir. NGC üzerinden ulaşılabilen önceden eğitilmiş NVIDIA’a ait dense INT 8, FP16 modelleri ve standart ResNet-50 model kullanılarak testler gerçekleştirilmiştir. Aynı modeller
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
,
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
ve
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
üzerinde de çalıştırılmış ve sonuçları tabloya eklenmiştir.Test Listesi:
-
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.ve NVIDIA PeopleNet v2.5 – İnsan tespiti
-
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.2D ve 3D modelleri – Eylem tanımlama
-
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.– Plaka tanıma
-
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.veBu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.– Çoklu insan poz tanımlama
-
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.(224×224) Model
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
Testlerin geometrik ortalaması göz önüne alındığında Jetson Orin Nano 8GB,
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
göre 30 kat daha yüksek performans sağlıyor. Gelecek olan yazılımsal geliştirmeler dahilinde 45 kat daha yüksek performans sağlayacağı tahmin ediliyor.Jetson modülleri üzerinde, robotik için NVIDIA Isaac, görüntü işleme için NVIDIA DeepStream, diyalog tabanlı AI için NVIDIA Riva gibi NVIDIA AI yazılım yığını ile kolaylıkla çalışabilirsiniz. Sentetik veri üretimi (SDG) için NVIDIA Omniverse Replicator, NGC katalogtaki önceden eğitilmiş modellere çalışma alanınıza özel ince ayar yapmanızı sağlayan NVIDIA TAO Toolkit gibi uygulamalardan da faydalanarak sıfırdan kısa sürede ürünleşmeye geçebilirsiniz.
NVIDIA Isaac ROS ile Robotları Güçlendirin
Jetson Orin platformu, en zorlu robotik meydan okumalarını çözmek ve 700.000’den fazla ROS geliştiricisine hızlandırılmış hesaplama gücü sağlamak için tasarlandı.
Yeni
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
versiyonu, Jetson Orin platformunda çalıştırılan ROS 2 node-processing işlem hatlarını optimize ederken verimi artırmak için DNN tabanlı GEMS sağlıyor. Jetson Orin Nano, lokalizasyon, gerçek zamanlı 3D rekonstrüksiyon, derinlik tahmini gibi uygulamalar için yüksek düzeyde optimize edilmiş
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
kullanabiliyor.Sadece basit ROS uygulamaları çalıştırabilen Jetson Nano’nun aksine Jetson Orin Nano ile kompleks robotik uygulamalar geliştirebilirsiniz. Jetson Orin Nano, 40 TOPS’luk gücü ve küçük form faktörüyle yeni nesil servis robotları ve akıllı dronlar için ideal çözümdür.
Jetson Orin Nano Modüllerini, Jetson AGX Orin Geliştirici Kitlerinde nasıl emüle edeceğinizi
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
öğrenebilir, modüller hakkında detaylı dokümana
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
ulaşabilirsiniz.Yazının kaynağına
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
ulaşabilirsiniz.
Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.