Entwicklungskit C100 NVIDIA Jetson Nano 4 GB
215,00 € INKL. MWST.
- Jetson Nano 4 GB zum Erlernen von CUDA, Bildverarbeitung und KI-Inferenz
- Maxwell-GPU mit 128 Kernen, 4 GB LPDDR4 und 16 GB integrierter eMMC
- Zwei CSI-Kameraeingänge, 4 USB 3.0, Gigabit Ethernet und 40-Pin-GPIO
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- Beschreibung
Beschreibung
Jetson Nano 4 GB: das C100-Kit für den Einstieg in Embedded-KI mit CUDA
Die C100-Entwicklungskit kombiniert das Modul NVIDIA Jetson Nano 4 GB mit einer von OKdo und Radxa entwickelten Trägerplatine. Es ist ein preiswerter Einstieg in Computer Vision und die Inferenz neuronaler Netze: Maxwell-GPU mit 128 CUDA-Kernen, NVIDIA JetPack-Umgebung und zwei MIPI CSI-2-Kameraanschlüsse.
Sein Vorteil gegenüber dem klassischen Jetson Nano-Kit: Das Produktionsmodul verfügt über 16 GB eMMC, und die Platine ergänzt einen microSD-Kartenleser, um den Arbeitsspeicherplatz zu erweitern.
Highlights des Jetson Nano C100-Kits
- NVIDIA-GPU mit 128 CUDA-Kernen : GPU-beschleunigte Bildklassifizierung, Objekterkennung oder Segmentierung, mit TensorRT und cuDNN aus JetPack.
- Zwei MIPI CSI-2-Kameraeingänge : Die Sensoren IMX219 und IMX477 werden ohne zusätzlichen Treiber erkannt, ideal für Stereo oder zwei gleichzeitige Streams.
- 16 GB eMMC + microSD : System auf der eMMC oder auf einer größeren microSD-Karte für die Entwicklung.
- 4 USB 3.0-Anschlüsse und Gigabit Ethernet : USB-Kameras, externer Speicher und schnelles kabelgebundenes Netzwerk.
- M.2-Steckplatz Key E : Fügen Sie ein Wi-Fi-Modul hinzu, wenn das Projekt ohne Kabel auskommen soll.
- 40-Pin-GPIO : I2C, I2S, SPI und UART für Sensoren, Motoren und Displays.
Technische Daten
| Merkmal | Kit C100 Jetson Nano 4 GB |
|---|---|
| Modul | NVIDIA Jetson Nano 4 GB (Produktionsmodul) |
| Prozessor | 4 Arm Cortex-A57-Kerne mit 1,43 GHz |
| GPU | NVIDIA Maxwell-Architektur, 128 CUDA-Kerne |
| Speicher | 4 GB LPDDR4 64 Bit, 25,6 GB/s |
| Speicherung | 16 GB eMMC 5.1 auf dem Modul + microSD-Kartenleser |
| Video | Hardware-Dekodierung bis 4K 60 (HEVC), Kodierung bis 4K 30 |
| Anzeige | HDMI in voller Größe |
| USB | 4 x USB 3.0 + 1 micro-USB |
| Netzwerk | Gigabit Ethernet, M.2 Key E für optionales Wi-Fi |
| Kameras | 2 MIPI CSI-2-Anschlüsse (IMX219, IMX477 unterstützt) |
| Erweiterung | 40-Pin-GPIO: I2C, I2S, SPI, UART |
| Ernährung | 5 V / 4 A (20 W) über Hohlstecker 5,5 x 2,1 mm |
| Software | OKdo-Image Ubuntu 18.04 mit NVIDIA JetPack 4.6 |
Welches Modell wählen?
| Lösung | KI-Rechenleistung | Speicher | Ideal für |
|---|---|---|---|
| Jetson Nano C100 (dieses Produkt) | Maxwell-GPU mit 128 CUDA-Kernen | 4 GB LPDDR4 | CUDA und Bildverarbeitung lernen, Prototypen mit kleinem Budget |
| Jetson AGX Orin | Ampere-GPU mit 1792 CUDA-Kernen, über 200 TOPS | 32 GB LPDDR5 | fortgeschrittene Robotik, Multi-Kamera, große Modelle |
| Google Coral USB Beschleuniger | Edge TPU am USB-Anschluss | die des Host-Computers | TensorFlow Lite-Inferenz zu einer vorhandenen Platine hinzufügen |
Unser Rat: Der Jetson Nano bleibt das beste Lernwerkzeug, um das CUDA-Ökosystem kennenzulernen. Für intensive Produktion wählen Sie ein Orin-Modul. Unser Vergleich Raspberry Pi oder NVIDIA Jetson erläutert die Unterschiede.
Kompatibilität und Stolperfallen
- Ernährung : Verwenden Sie ein Netzteil mit 5 V / 4 A am Hohlstecker 5,5 x 2,1 mm. Über micro-USB lassen sich keine 4 A erreichen, und die Einrichtungsanleitung sieht diesen Anschluss für die serielle Konsole vor.
- Jumper : Setzen Sie keinen Jumper auf den 2-Pin-Anschluss neben dem Hohlstecker, anders als in manchen Tutorials zum ursprünglichen NVIDIA-Kit angegeben.
- Software : Der Jetson Nano endet mit dem Zweig JetPack 4.6 (Ubuntu 18.04). Neuere JetPack-Versionen richten sich an Orin-Module. Verwenden Sie das von OKdo veröffentlichte C100-Image, nicht das des NVIDIA-Kits.
- GPIO : Die 40-Pin-Belegung entspricht der des Raspberry Pi, die HATs hängen jedoch von Raspberry Pi OS-Treibern ab: Prüfen Sie jede Erweiterungsplatine im Einzelfall.
- Kameras : Bevorzugen Sie die Sensoren IMX219 oder IMX477. Andere Sensoren benötigen einen speziellen Treiber.
Im Lieferumfang enthalten und nicht enthalten
Das Kit umfasst das auf seiner Trägerplatine montierte Jetson Nano-Modul. Kabel, microSD-Karte und Netzteil sind nicht im Lieferumfang enthalten.
Empfohlenes Zubehör
- Kameramodul v2 8 MP : IMX219-Sensor, vom C100-Image nativ erkannt, für den Start Ihrer Bildverarbeitungsprojekte.
- SanDisk Ultra microSD-Karte : Die Startanleitung flasht das System auf microSD, um mehr Speicherplatz zu haben.
- SD/TF-Kartenleser USB 3.0: zum Schreiben des Images c100.img.xz von Ihrem Computer aus.
- HDMI-Kabel: Der Videoausgang ist ein HDMI-Anschluss in voller Größe.
- Ethernet-Kabel RJ45 CAT6: kabelgebundenes Gigabit-Netzwerk für Updates und die Übertragung von Modellen.
Einsatzbereiche und Projekte
- Objekterkennung in Echtzeit in einem Kamerastream, um Durchgänge zu zählen oder einen Bereich zu überwachen.
- Mobiler Roboter : Bildverarbeitung, Linien- oder Objektverfolgung, Motorsteuerung über GPIO.
- Gesichtserkennung mit zwei Kameras mit Python und OpenCV, das Beispiel aus der offiziellen C100-Anleitung.
- KI-Unterricht : eine echte CUDA-GPU für praktische Übungen. Lesen Sie auch unseren Artikel über KI-Beschleunigerkarten.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen dem Jetson Nano 4 GB C100 und dem NVIDIA-Kit?
Dasselbe Jetson Nano 4 GB-Modul, jedoch in der Produktionsversion mit 16 GB eMMC, auf einer Trägerplatine von OKdo/Radxa. Die Software stammt aus dem C100-Image von OKdo.
Ist der Jetson Nano dasselbe wie der Jetson Orin Nano Super?
Nein. Der Orin Nano Super ist eine neuere Generation, von NVIDIA mit 67 TOPS angegeben. Der Jetson Nano nutzt eine Maxwell-GPU und den Zweig JetPack 4.6.
Welches Netzteil für den Jetson Nano C100?
Ein Netzteil mit 5 V / 4 A (20 W) und Hohlstecker 5,5 x 2,1 mm, Mitte positiv. Micro-USB reicht nicht aus, um den vollen Leistungsmodus zu nutzen.
Ist eine microSD-Karte erforderlich?
Das Modul verfügt über 16 GB eMMC, die OKdo-Anleitung empfiehlt jedoch, von microSD zu starten, um mehr Speicherplatz für die Entwicklung zu haben.
Funktionieren Raspberry Pi-Kameras?
Ja, für die Sensoren IMX219 (Kamera v2) und IMX477, die von Haus aus unterstützt werden. Andere Modelle benötigen eigene Treiber.
Lassen sich Raspberry Pi-HATs am GPIO verwenden?
Der 40-Pin-Anschluss übernimmt die Raspberry Pi-Belegung, die Treiber unterscheiden sich jedoch. Prüfen Sie jeden HAT vor dem Kauf.
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