Nvidia Jetson Nano

Nvidia Jetson Nano ist eine gute Wahl. Jetson Nano wurde für die Einführung fortschrittlicher künstlicher Intelligenz in peripheren Berechnungen entwickelt und bietet eine hervorragende Leistung im kleinen Formfaktor, das ideal für Anwendungen in Robotik, intellektuellem Internet, maschinellem Lernen und Automatisierung geeignet ist. Unabhängig davon, ob Sie Entwickler, Integrator oder Amateur sind, bietet Jetson Nano eine ideale Lösung für die Implementierung von AI -Anwendungen mit einem begrenzten Budget.

In Teleftly, einem zuverlässigen Jetson -Nano -Lieferanten in China, bieten wir Kunden auf der ganzen Welt eine Reihe von Wettbewerbsmöglichkeiten an. Wenn Sie Jetson Nano für große Projekte in großen Mengen kaufen, auf unsere Rabatte zugreifen oder nach einer aktualisierten Preisliste suchen möchten, bemühen wir uns, die besten Produkte und Dienstleistungen sowie eine lange Garantie für Ihre Ruhe bereitzustellen.

Warum lohnt es sich, Nvidia Jetson Nano für Ihre peripheren AI -Anwendungen auszuwählen?

Nvidia Jetson Nano ist eine universelle und kompakte Plattform, mit der Sie KI -Modelle und Deep -Lern -Algorithmen mit außergewöhnlicher Wirksamkeit auf den Markt bringen können. Es bietet 472 GFLOP -Computerleistung und bietet leistungsstarke Funktionen wie:

Arm Cortex-A57 Vier-Kern-Prozessor

128-Kern-Grafikprozessor Maxwell

4 GB RAM LPDDR4

Speicheroptionen: MicroSD -Slot für den erweiterten Speicherplatz

Verbindung: Gigabit Ethernet, USB 3.0, HDMI 2.0 und vieles mehr

Stromverbrauch: Niedrige Leistung - Nur 5-10 Watt, was es ideal für Batteriestromsysteme macht

Aufgrund seiner hervorragenden Leistung kann Jetson Nano Aufgaben wie Bildklassifizierung, Spracherkennung, Erkennung von Objekten und vieles mehr und all dies in Echtzeit ausführen. Dies ist eine ideale Plattform für die Bereitstellung kleiner KI -Lösungen in Geräten mit strikten Beschränkungen in Bezug auf Raum, Strom und Kosten.

Anwendung Nvidia Jetson Nano

Navidia Jetson Nano wird in verschiedenen Branchen aufgrund seiner kompakten Größe, hoher Rechenleistung und geringem Energieverbrauch häufig eingesetzt. Hier sind einige der Anwendungen:

Smart Cameras: Die Verwendung von Deep -Lernen zur Klassifizierung von Objekten, Erkennung von Personen und Anerkennung von Nummernschildern

Robotik: Bereitstellung von Robotern basierend auf KI für industrielle Automatisierung, mobile Robotik und Drohnen

IoT -Geräte: Lösungen, die auf KI für intelligente Häuser, intelligente Städte und vernetzte Geräte basieren

Gebaute Systeme: Ideal für die Entwicklung von Lösungen, die auf Peripherie basieren, wie z. B. tragbare Geräte, tragbare medizinische Geräte und vieles mehr

Maschinentraining und KI: Von der Klassifizierung von Bildern und Spracherkennung bis hin zu Entscheidungen für autonomes Fahren

Ausbildung: verfügbare Plattform für KI/Mo -Kurse, Prototyping und Experimente für Studenten

Kompakte Formfaktor und Hochleistungsmöglichkeiten machen Jetson Nano zu einer ausgezeichneten Wahl für eine Vielzahl von Branchen. Es ermöglicht den Entwicklern, ihre KI -Projekte schnell und effektiv zu testen, bereitzustellen und zu skalieren und ihnen Flexibilität zu bieten, um innovative Lösungen für periphere Computeranwendungen zu erstellen.

Die Hauptmerkmale und Vorteile von Nvidia Jetson Nano

Verfügbarkeit: Jetson Nano bietet eine hohe Rechenkapazität von KI zu einem erschwinglichen Preis, was es ideal für Entwickler und Unternehmen mit begrenztem Budget macht.

Hohe Leistung: Mit einer Computerkapazität von 472 GFLOP Jetson -Nano kann AI -Modelle und maschinelle Lernalgorithmen schnell und effektiv ausführen.

Kompaktes Design: Die geringe Größe (100 mm x 80 mm) macht es ideal für ein Medium mit begrenztem Raum und bietet Flexibilität für baute Systeme.

Niedriger Stromverbrauch: Niedriger Energieverbrauch (von 5 W bis 10 W) bietet eine lange Zeit der Batterie in tragbaren Anwendungen.

Skalierbare Lösungen: Verwenden Sie es, um Anwendungen zu entwickeln, um das Konzept zu überprüfen, das anschließend auf leistungsstärkere Jetson -Geräte wie TX2 oder AGX Xavier skaliert wird.

Benutzerfreundlichkeit: Dank der vollständigen Unterstützung von Jetpack SDK können Entwickler Anwendungen mithilfe von Tools wie TensorFlow, Pytorch, OpenCV und ROS problemlos erstellen und bereitstellen.

Der Präsentator im Branchengrafikprozessor: Der 128-Core-Grafikprozessor Maxwell bietet zuverlässige Fähigkeiten paralleler Berechnungen für die effektive Verarbeitung von KI-Modellen.