JETSON XAVIER NX
OTONOM MAKİNELERİN GELECEĞİNE HOŞGELDİNİZ
Eskiden bilim kurgu olarak görülen ve endüstrinin neredeyse her alanını etkileyen günümüz uygulamaları, AI sayesinde gerçekleştirilebilmektedir. Otonom makineler, dünyanın en zor problemlerini çözmek için AI’dan yararlanmaktadır. NVIDIAⓇ Jetson™ platformu AI destekli robotlar, dronelar, IVA uygulamaları ve diğer kendi kendine kararlar alabilen otonom makineleri geliştirmek ve uygulamaya koymak için ihtiyacınız olan bütün araçları sağlar.
Robotik
Robotların ve diğer otonom makinelerin çevrelerindeki dünyayı algılamalarını, gezinmelerini ve manipüle etmelerini sağlayın.
Makine Görüsü
Otonom optik inceleme (AOI) ile en yüksek ürün kalitesini sağlamak adına hataları nokta atışı tutarlılık ile hızlı bir şekilde tanımlamak için AI kullanın.
AIoT
AI’nın gücünü, sensörlerin ve verilerin yerel olarak işlenmesini sağlamak için çok çeşitli IoT ağ geçitlerine ve uç cihazlara getirin.
Akıllı Görüntü Analitiği
Akan görüntü üzerinde video analitiği yöntemleri ile gerçek zamanlı bilgiler edinin.
NVIDIA Jetson Karşılaştırma Tablosu
| Jetson Nano | Jetson TX2 Serisi | Jetson Xavier NX | Jetson AGX Xavier Serisi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TX2 4GB | TX2 | TX2i | AGX Xavier 8GB | AGX Xavier | AGX Xavier 32GB | |||
| AI Performansı | 472 GFLOPs (0.5 TFLOPs) | 1.33 TFLOPS | 1.26 TFLOPs | 21 TOPs | 20 TOPs | 32 TOPs | ||
| GPU | 128-core NVIDIA Maxwell™ GPU | 256-core NVIDIA Pascal™ GPU | 384-core NVIDIA Volta™ GPU with 48 Tensor Cores | 384-core NVIDIA Volta™ GPU with 48 Tensor Cores | 512-core NVIDIA Volta™ GPU with 64 Tensor Cores | |||
| CPU | Quad-Core ARM® Cortex®-A57 MPCore | Dual-Core NVIDIA Denver 1.5 64-Bit CPU and Quad-Core ARM® Cortex®-A57 MPCore processor | 6-core NVIDIA Carmel ARM®v8.2 64-bit CPU 6MB L2 + 4MB L3 | 6-core NVIDIA Carmel Arm®v8.2 64-bit CPU 6MB L2 + 4MB L3 | 8-core NVIDIA Carmel Arm®v8.2 64-bit CPU 8MB L2 + 4MB L3 | |||
| Bellek | 4 GB 64-bit LPDDR4 25.6GB/s | 4 GB 128-bit LPDDR4 51.2GB/s | 8 GB 128-bit LPDDR4 59.7GB/s | 8 GB 128-bit LPDDR4 (ECC Support) 51.2GB/s | 8 GB 128-bit LPDDR4x 51.2GB/s | 8 GB 256-bit LPDDR4x 85.3GB/s | 16 GB 256-bit LPDDR4x 136.5GB/s | 32 GB 256-Bit LPDDR4x 137 GB/s |
| Depolama | 16 GB eMMC 5.1 (*) | 16 GB eMMC 5.1 | 32 GB eMMC 5.1 | 16 GB eMMC 5.1 | 32 GB eMMC 5.1 | |||
| Güç | 5W | 10W | 7.5W | 15W | 10W | 20W | 10W | 15W | 10W | 20W | 10W | 15W | 30W | ||
| PCIE | 1 x4 (PCIe Gen2) | 1 x1 + 1 x4 OR 1 x1 + 1 x1 + 1 x2 (PCIe Gen2) | 1 x1 + 1 x4 (PCIe Gen3, Root Port & Endpoint) | 1 x8 + 1 x4 + 1 x2 + 2 x1 (PCIe Gen3) | 1 x8 + 1 x4 + 1 x2 + 2 x1 (PCIe Gen4, Root Port & Endpoint) | |||
| CSI Kamera | 4 kameraya kadar destek 12 lanes MIPI CSI-2 D-PHY 1.1 (18 Gbps'e kadar) | 6 kameraya kadar destek (sanal yollar ile 12'ye kadar) 12 lanes MIPI CSI-2 D-PHY 1.2 (30 Gbps'e kadar) C-PHY 1.1 (41Gbps'e kadar) | 6 kameraya kadar (sanal kanallar ile 24'e kadar) 14 lanes MIPI CSI-2 D-PHY 1.2 (30 Gbps'e kadar) | 6 kameraya kadar (sanal kanallar ile 36'ya kadar) 16 lanes MIPI CSI-2 | 8 lanes SLVS-EC D-PHY 1.2 (40 Gbps'e kadar) C-PHY 1.1 (59 Gbps'e kadar) | ||||
| Video Kodlama | 250MP/sec 1x 4K @ 30 (HEVC) 2x 1080p @ 60 (HEVC) | 500MP/sec 1x 4K @ 60 (HEVC) 3x 4K @ 30 (HEVC) 4x 1080p @ 60 (HEVC) | 2x 464MP/sec 2x 4K @ 30 (HEVC) 6x 1080p @ 60 (HEVC) | 2x 464MP/sec 2x 4K @ 30 (HEVC) 6x 1080p @ 60 (HEVC) 14x 1080p @ 30 (HEVC) | 2x1000MP/sec 4x 4K @ 60 (HEVC) 16x 1080p @ 60 (HEVC) 32x 1080p @ 30 (HEVC) | |||
| Video Kod Çözümü | 500 MP/sec 1x 4K @ 60 (HEVC) 4x 1080p @ 60 (HEVC) | 1000 MP/sec 2x 4K @ 60 (HEVC) 7x 1080p @ 60 (HEVC) 20x 1080p @ 30 (HEVC) | 2x690MP/sec 2x 4K @ 60 (HEVC) 12x 1080p @ 60 (HEVC) 32x 1080p @ 30 (HEVC) | 2x690MP/sec 2x 4K @ 60 (HEVC) 12x 1080p @ 60 (HEVC) 32x 1080p @ 30 (HEVC) | 2x1500MP/sec 2x 8K @ 30 (HEVC) 6x 14k @ 60 (HEVC) 26x 1080p @ 60 (HEVC) 72x 1080p @ 30 (HEVC) | |||
| Görüntü | 2 multi-mode DP 1.2/eDP 1.4/HDMI 2.0 1 x2 DSI (1.5Gbps/lane) | 2 multi-mode DP 1.2/eDP 1.4/HDMI 2.0 2 x4 DSI (1.5Gbps/lane) | 2 multi-mode DP 1.4/eDP 1.4/HDMI 2.0 No DSI support | 3 multi-mode DP 1.4/eDP 1.4/HDMI 2.0 No DSI support | ||||
| DL Hızlandırıcısı (DL Accelerator) | — | — | 2x NVDLA Engines | 2x NVDLA Engines | ||||
| Görüntü Hızlandırıcı (Vision Accelerator) | — | — | 7-Yollu VLIW Görüntü İşlemcisi | 7-Yollu VLIW Görüntü İşlemcisi | ||||
| Bağlanabilirlik | Wi-Fi için harici yonga gerekir | Wi-Fi için harici yonga gerekir | Yerleşik Wi-Fi | Wi-Fi için harici yonga gerekir | Wi-Fi için harici yonga gerekir | Wi-Fi için harici yonga gerekir | ||
| 10/100/1000 BASE-T Ethernet | 10/100/1000 BASE-T Ethernet | 10/100/1000 BASE-T Ethernet, WLAN | 10/100/1000 BASE-T Ethernet | 10/100/1000 BASE-T Ethernet | 10/100/1000 BASE-T Ethernet | |||
| Mekanik | 69.6 mm x 45 mm 260-pin SO-DIMM connector | 87 mm x 50 mm 400-pin connector | 69.6 mm x 45 mm 260-pin SO-DIMM connector | 100 mm x87 mm 699-pin connector | ||||
| * Jetson Nano geliştirici kiti içeriğinde yer alan Jetson Nano modülünde, eMMC yerine microSD kart yuvası bulunmaktadır. | ||||||||
Jetson Ailesi
Jetson AGX Xavier Serisi
Jetson AGX Xavier serisi modüller yüksek seviyelerde hesaplama yoğunluğu, enerji verimliliği ve uçta AI çıkarım yetenekleri elde etmenizi sağlar. Kullanıcılar, kendi uygulamaları için düşük-güç ve düşük-maliyetli Jetson AGX Xavier 8GB modül ile 10W ve 20W veya Jetson AGX Xavier modül ile 10W, 15W, 30W’lık işlem modlarını ayarlayabilir. Bu modüller, Jetson TX2’ye kıyasla 10X daha yüksek enerji verimliliği ve 20X daha fazla performans sağlar.
Jetson Xavier NX
Jetson Xavier NX, 21 TOPs’luk hızlandırılmış AI performansını uçtaki uygulamalar için çok küçük bir form faktöründe sunar. Tam bir AI sistemi için bir gereklilik olarak; birden fazla modern sinir ağını paralel bir şekilde çalıştırabilir ve yüksek çözünürlüklü sensörlerden gelen veriyi işleyebilir. Jetson Xavier NX, üretim-hazır bir modüldür ve bütün popüler AI kütüphanelerini destekler.
Jetson TX2 Serisi
Jetson TX2, NVIDIA’nın Pascal mimarili GPU ailesi temelinde geliştirilmiştir ve çok çeşitli ürün ve form faktörlere entegre edilmesini kolaylaştıran çeşitli standart donanım arayüzlerine sahiptir. Uçta AI uygulamaları için geliştirilen Jetson TX2 üç farklı versiyona sahiptir: Jetson TX2, Jetson TX2i ve düşük maliyetli Jetson TX2 4GB.
Jetson TX1
Dünyanın ilk modül süperbilgisayarı Jetson TX1, görsel hesaplama uygulamaları için gerekli olan performansı ve enerji verimliliğini sağlar. 256 CUDA çekirdekli NVIDIA’nın devrimsel Maxwell mimarisi üzerinde geliştirilmiş olan modül gömülü derin öğrenme, bilgisayar görüsü, grafik ve GPU hesaplama sistemleri için 1 TFLOPS’luk performans sağlıyor. Yeni ürünlerinde bu modülü kullanmayı düşünen geliştiriciler, Jetson TX1’e kıyasla iki kat daha fazla hesaplama performansı ve iki kat daha fazla enerji verimliliğini aynı fiyatla sunan Jetson TX2 4GB ürününe yönelmelidir.
Jetson Nano
NVIDIA Jetson Nano, modern yapay zekayı küçük bir güç profilinde sunan gömülü AI sistemleri ve IoT için geliştirilmiş güçlü bir bilgisayardır. Siz de hızlıca NVIDIA Jetpack SDK ve tam bir Linux masaüstü deneyimiyle, yeni gömülü ürünler dünyasını keşfetmeye başlayın.
Open Zeka Eğitimleriyle Hemen Uçta AI Uygulamalarınızı Geliştirmeye Başlayın
Bu uygulamalı derste, sinir ağlarını eğiterek ve uygulayarak derin öğrenmenin temellerini öğreneceksiniz. Ders süresince;
– Görüntü Sınıflandırma ve Nesne Algılama gibi yaygın derin öğrenme iş akışlarını hayata geçirme,
– Eğitim parametreleri, ağ yapısı, performans ve yetenekleri arttıracak stratejiler üzerine çalışmalar ve denemeler yapma,
– Ağlarınızı, gerçek dünyadaki problemleri çözmeye başlayacak şekilde uygulama imkanı bulacaksınız.
Bu eğitim, otonom, robot, iha (drone) ve güvenlik sistemlerindeki kamera görüntülerinin NVIDIA Jetson TX1/TX2/TX2i/Xavier platformu ile gerçek zamanlı tanıma işlemini yapmak isteyen katılımcılar için hazırlanmıştır.
Bu eğitimi aldıktan sonra Jetson kullanarak kameradan aldığınız görüntüleri gerçek zamanlı tanımlayabileceksiniz. Özellikle derin öğrenme uygulamaları konusunda tecrübe kazanmak ve akademik çalışma yapmak isteyenler için kaçırılmayacak bir eğitim.
Bu eğitimle otonom sistemlerde Jetson platformu kullanarak, en temelden başlayıp nasıl görüntü tabanlı optimize yapay zeka uygulaması geliştirebileceğinizi keşfedin.
Otonom araç geliştirmeye başlamak için bilmeniz gereken her şey bu eğitimde!
- OpenZeka MARC Platformuna Giriş
- ROS, Git ve Kontrol Teorisi
- OpenCV
- Derin Öğrenmenin Temelleri
- Sınıflandırıcı ve Nesne Tanıma
- Nesne Tanıma ve Sematic Segmentasyon
- NVIDIA End-to-End, Haritalama ve Lokalizasyon