Несколько лет назад корпорация Nvidia выпустила собственный одноплатник, который получил название Nvidia Jetson Nano. Несколько дней назад свет увидела новая версия этого одноплатника, которая, по словам производителя, примерно в 80 раз мощнее своего предтечи. Стоит отметить, что размер одноплатника даже чуть меньше, чем размер «малинки». Так что Nvidia удалось убить одним выстрелом двух зайцев: и производительность девайса увеличить, и габариты его снизить, хотя бы и немного. О подробностях — в продолжении.
Что за Jetson Nano?
В 2019 году вышла первая версия этого одноплатника. У него совместимый с с Raspberry Pi форм-фактор, ориентированный на AI и ресурсоемкие расчеты. А вот и характеристики.
В 2020 году Nvidia выпустила уже вторую версию девайса, чуть помощнее, плюс подешевле. Если первая версия продавалась за $59, то вторая стоила $99.
Стоит отметить, что Jetson Nano совместим с рядом модулей от Raspberry Pi. Например, с модулями камеры. Кроме того, GPIO нового устройства совместимо с Raspberry Pi HATs. А вот ПО для «малинки» не совместимо напрямую. Так, Raspberry Pi работает на Raspberry Pi OS, основанной на Debian. Одноплатник же от Nvidia оснащен дистрибутивом Ubuntu, который называется eLinux. Так что часть ПО совместима, но далеко не все пакеты, которые подходят для одного ПК, подойдут для второго.
Вот характеристики второй модели одноплатника:
- Стоимость: $59.
- CPU: 64-битный Quad-core ARM A57 (1.43 ГГц).
- GPU: 128-ядерный чип Nvidia Maxwell.
- RAM: 4ГБ DDR4.
- Связь: Ethernet 10/100/1000, Wi-Fi-донгл.
- Порты: 2x USB 2.0, 1x USB 3.0, HDMI, CSI Camera Connector.
- Интерфейс: 40-Pin GPIO.
Потом выходили еще дополнительные версии, ну а сейчас появилась новая модель, которая, как и говорилось выше, примерно в 80 раз более производительная, чем оригинальная первая версия.
Что там за новинка?
По словам представителей компании, оригинальный одноплатник, который появился в 2019 году, выдавал около GFLOPS (речь о приложениях с ИИ). Новая версия позволяет достичь более внушительного результата в 4×1012 триллионов операций в секунду (40 триллионов, TOPS).
Правда, это показатели, которых удалось достичь с самой производительной версией новой модели. Есть и менее топовая система, которая показала результат в 20 TOPS, что тоже очень немало — это примерно в 40 выше, чем у первой модели одноплатника.
Огласите список характеристик, пожалуйста
Тут все неплохо. В частности, радует то, что одноплатник получился компактным — его размеры всего 70х45 мм. Это даже меньше, чем у «малинки», габариты которой 88х59х20 мм.
Основа — шестиядерный процессор с ядрами ARM Cortex-A78AE на частоте до 1,5 ГГц. Что касается графики, то здесь 512 ядер CUDA в базе и 1024 в топе и частоту 625 МГц.
К сожалению, встроенной памяти нет, так что если она нужна, то придется ставить SSD NVMe. Что касается ОЗУ, то в обеих версиях, как старшей, так и младшей, то установлена LPDDR5. В более слабом одноплатнике — 4 ГБ ОЗУ с шиной 64 бит, а вот в самом производительном — уже 8 ГБ с шиной до 128 бит.
Потребление младшей версии Jetson Orin Nano составляет от 5 до 10 Вт, в зависимости от задачи, старшей — 7-15 Вт.
Ну и набор контактов, коннекторов и т.п. впечатляет. Разработчики добавили много чего, включая 3xUART, 2xSPI, 2xI2S, 4xI2C, CAN, DMIC, DSPK, PWM и GPIO.
Ну и насчет стоимости — младшая версия сейчас стоит $199, что, конечно, очень немало. А старшая — $299. Так что о ценовой конкуренции «малинок» и одноплатников от Nvidia и речи быть не может, но если средства есть, то такие системы подойдут для решения очень широкого круга задач.
Понятно, что если одноплатник нужен лишь в качестве «диспетчера температуры» в помещении или за окном, с отправкой результатов измерений оператору, то подойдет самый простой Raspberry Pi Zero. Но если нужно что-то более сложное, задача, где точно будет большой объем вычислений, то здесь уже пригодится версия от Nvidia.
К сожалению, пока что одноплатник к нам в руки не попал. Но как только это случится — мы обязательно проведем собственные измерения, протестируем систему и опубликуем детальные результаты измерений. Так что не переключайтесь.
