Du verwendest einen veralteten Browser. Es ist möglich, dass diese oder andere Websites nicht korrekt angezeigt werden. Du solltest ein Upgrade durchführen oder einen alternativen Browser verwenden.
NewsNvidia: Jetson Nano wird mit 2 GB RAM noch günstiger
Nvidia legt das für die Entwicklung in den Bereichen KI und Robotik ausgelegte Developer Kit des Jetson Nano in einer auf 2 GB RAM reduzierten Variante auf und drückt den Preis damit von bisher 99 US-Dollar auf nur noch 59 US-Dollar vor Steuern.
Da bin ich mal gespannt was mit der Übernahme von ARM hier zukünftig auf die Beine gestellt wird.
Sowohl die A57 Kerne, als auch die Maxwell GPU sind doch schon uralt oder verstehe ich da etwas falsch?
so ist es, die technische basis ist der tegra x1 von 2015. nur dass der nano zusätzlich schon beschnitten war und jetzt der ram nochmal reduziert wurde.
nvidia hätte aber auch ohne den kauf von arm schon mal was aktuelleres rausbringen können.
Ersten Bildern des Kits zufolge wurden die vier USB 3.0 durch drei USB-Anschlüsse unbekannten Standards ersetzt, außerdem findet die Stromversorgung über USB Typ C statt einen Hohlstecker statt.
Also eine Art Rasperry, Arduino nur für KI?
Tut mir leid, bin auf diesem Gebiet nicht so bewandert und kann da noch keinen Einsatzzweck erkennen wobei ich glaube das mir gleich ordentlich Vorschläge und ideen um die Ohren geworfen werden
Hat jemand gute Einsteigertutorials oder Buchempfehlungen in die Richtung parat?
Am Besten welche, die bei Adam und Eva anfangen.
Ich kann sehr wohl lesen wofür das Ding gedacht ist, verstehen tu' ich's aber nicht.
Interessieren würde es mich allerdings dann doch.
Da bin ich mal gespannt was mit der Übernahme von ARM hier zukünftig auf die Beine gestellt wird.
Sowohl die A57 Kerne, als auch die Maxwell GPU sind doch schon uralt oder verstehe ich da etwas falsch?
Mit Xavier gibt es ja bereits seit letztem Jahr ein vielfach stärkeres Paket, allerdings auch zum höheren Preis zu kaufen.
Der Tegra X1 ist auch in 2020 - nicht zuletzt durch die Nintendo Switch - ein Brot-und-Butter-Chip, den Nvidia extrem günstig bekommt, warum also nicht das Portfolio auch nach unten hin weiter ausbauen?
Der Tegra X1 ist auch in 2020 - nicht zuletzt durch die Nintendo Switch - ein Brot-und-Butter-Chip, den Nvidia extrem günstig bekommt, warum also nicht das Portfolio auch nach unten hin weiter ausbauen?
Nachvollziehbar. Dennoch etwas exotisch derart alte Hardware neu aufgelegt zu sehen. Aber gut ist halt eher für die Industrie da wird nicht sofort auf jede neue Technik aufgesprungen und Produkte auch über viele Jahre hinweg produziert.
Was macht man denn mit den Dingern?
Spontan würde mir GPU-beschleunigte Bild/Objekterkennung für Roboter z.B. in Sortieranlagen einfallen.
Geht das in die richtige Richtung?
Der Tegra X1 ist auch in 2020 - nicht zuletzt durch die Nintendo Switch - ein Brot-und-Butter-Chip, den Nvidia extrem günstig bekommt, warum also nicht das Portfolio auch nach unten hin weiter ausbauen?
Das Ding ist bedeutend leistungsstärker als ein Raspberry, aber an "einfachen" Software Lösungen fehlt es noch.
Wäre die perfekte Spielwiese für Node-Red und ähnliches ... aber alles lauffähig zu bekommen ist eine Menge Arbeit. Dann kam der Pi4 und hat mir diese Arbeit abgenommen.
Selbst vom nVidia Support kommt da recht wenig Unterstützung.
Aber der Privatmann interessiert in dem Bereich eh kaum.
Ich hab mir einen GCode Parser geschrieben, der G-Code in Industrie Roboter Programme umwandelt. Das ganze in Node-Red.
Die Leistung des Jetson wäre mir Recht.
Hab mir vor 3 Jahren "für Zuhause" ein älteres Roboter Modell (von Kawasaki) gekauft.
Durch die Geburt meines Sohnes hatte ich lange kaum Zeit um mich darum zu kümmern.
Corona war dafür jetzt von Vorteil.
Ich laser jetzt Skizzen aus LaserGRBL und wandel den G-Code eben für den Roboter um.
Verrückt eben ...
Kommt eben drauf an, was man damit vor hat. Grundsätzlich ist es für meine Anwendung angepasst.
Aber lässt sich mit Sicherheit auch für andere Hersteller realisieren.
Aber umsonst ist der Tod, und der kostet das Leben
Kannst mir ne PN schreiben, wenn Interesse am Projekt besteht.
Das Ding ist bedeutend leistungsstärker als ein Raspberry, aber an "einfachen" Software Lösungen fehlt es noch.
Wäre die perfekte Spielwiese für Node-Red und ähnliches ... aber alles lauffähig zu bekommen ist eine Menge Arbeit. Dann kam der Pi4 und hat mir diese Arbeit abgenommen.
Selbst vom nVidia Support kommt da recht wenig Unterstützung.
Aber der Privatmann interessiert in dem Bereich eh kaum.
Ich hab mir einen GCode Parser geschrieben, der G-Code in Industrie Roboter Programme umwandelt. Das ganze in Node-Red.
Die Leistung des Jetson wäre mir Recht.
inwiefern wäre der jetson nano für deinen anwendungsfall besser? nutzt du die gpu? das ist der einzige anwendungsfall für den nano (ai, machine learning) - ansonsten ist die cpu des pi4 besser und man hat wesentlich mehr ram zur verfügung.
