我们(TIRIAS Research)最近有机会评估来自Nvidia的最新Jetson平台。Jetson Nano仅为45mm x 70mm，是迄今为止Nvidia生产的最小的人工智能(AI)平台外形尺寸。Jetson Nano采用Tegra X1 SoC，采用1.443 Cortex-A57四核CPU和128核Maxwell GPU。Jetson Nano也使用与其他Jetson平台相同的Jetpack软件开发套件(SDK)，TX2和AGX Xavier，允许跨平台开发。只需99美元，加上一些额外的配件，Jetson Nano是一个了不起的平台。
除了Tegra X1 SoC之外，Nano开发套件还配备了4GB LPDDR4内存和大量I / O选项，包括MIPI CSI连接器，4个USB 3.0 Type-A端口，1个USB 2.0 Micro-B，1个千兆位以太网端口和40个GPIO引脚。Nano能够通过单个DisplayPort和HDMI端口驱动双显示器，它具有用于存储的microSD卡插槽，以及用于扩展模块/子卡的稍微隐藏的M.2 Key E连接，用于无线连接等可选功能。Jetson Nano开发套件配有一个相当大的散热器，用于被动冷却，但是有附加风扇钻孔。对于我们的评估，我们使用了Noctua NF-A4x20 5V PWM风扇和RS Components和Allied Electronics的Raspberry Pi MIPI相机模块v2。
对于开发软件，Nano运行Ubuntu Linux操作系统并使用Jetpack SDK，它支持Nvidia的CUDA开发人员环境，以及其他常见的AI框架，如TensorRT，VisionWorks和OpenCV。
首先，您有两种选择 – 将电路板作为独立平台连接或仅将其连接到PC。要将电路板作为独立平台连接，您需要一个5V DC电源，用于Raspberry Pi和许多其他开发板，或者您可以使用micro-USB端口供电。您还需要一些标准PC组件，包括用于Internet访问的显示器，键盘，鼠标和以太网连接以及用于程序存储的micro SD卡。NVIDIA还在其最新的JetPack 4.2.1更新中包含了无头模式，只需通过micro-USB端口将其连接到主机PC即可设置Nano，无需键盘，鼠标和显示器连接。在Nvidia的纳米开发者网站，以及许多网站，提供教程，演示和示例代码，以使最开始的新手开发人员。
Nano平台可让您完成从编写代码到在其他平台上开发的测试解决方案的所有工作。Jetson Nano与支持GeForce的PC相结合，使用相同的CUDA内核，为物联网应用提供了一个非常强大的开发环境，这是许多系统开发人员可能会探索的解决方案。我们仍在尝试在高端PC上进行深度学习培训，并结合Nano平台上的推理处理。
Tirias Research预测，到2025年底生产的所有新设备中，95%以上将采用某种形式的机器学习(ML)或AI。平台可以利用来自云，设备或某种混合方式的AI。虽然大多数人工智能培训和推理(使用训练有素的模型)正在云中进行，但越来越多的人将被推向设备，或者通常被称为网络的边缘或只是“边缘” ，“因为操作需要实时执行和/或由于网络或云资源的限制。
市场上有许多小型开发板，任何计算核心都可以执行ML / AI功能，但没有一个能够接近Jetson Nano与Jetpack SDK相结合的功能。Jetson Nano是如何在小尺寸和电池供电设备中实现ML / AI的完美示例。虽然我们无法测试平台的最大性能，而Nvidia规格为472 GFLOPS，但我们对该平台的功能印象深刻。该平台既是教育目的的优秀学习工具，也是开发板。由于其尺寸和配置，公司可能会将Jetson Nano模块用于生产目的。Nvidia已经将Nano改编为名为JetBot的机器人平台，
Jetson Nano开发套件可在亚马逊上购买，已经有许多案例和扩展包可通过亚马逊，Newegg，Etsy和许多eBay网站获得。Nvidia为JetBot提供免费规格，但用户也可以在互联网上找到完整的套件，价格超过100美元。