Kit de développement C100 NVIDIA Jetson Nano 4 Go
215,00 € IVA INCLUIDO
- Jetson Nano 4 GB para aprender CUDA, visión e inferencia de IA
- GPU Maxwell de 128 núcleos, 4 GB LPDDR4 y 16 GB de eMMC integrados
- Dos entradas de cámara CSI, 4 USB 3.0, Gigabit Ethernet y GPIO de 40 pines
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- Descripción
Descripción
Jetson Nano 4 GB: el kit C100 para iniciarse en la IA embebida con CUDA
Le kit de desarrollo C100 combina el módulo NVIDIA Jetson Nano 4 GB con una placa portadora diseñada por OKdo y Radxa. Es una puerta de entrada asequible a la visión artificial y a la inferencia de redes neuronales: GPU Maxwell de 128 núcleos CUDA, entorno NVIDIA JetPack y dos conectores de cámara MIPI CSI-2.
Su ventaja frente al kit Jetson Nano clásico: el módulo de producción incorpora 16 GB de eMMC, y la placa añade un lector microSD para ampliar el espacio de trabajo.
Puntos fuertes del kit Jetson Nano C100
- GPU NVIDIA de 128 núcleos CUDA : clasificación de imágenes, detección de objetos o segmentación aceleradas por la GPU, con TensorRT y cuDNN incluidos en JetPack.
- Dos entradas de cámara MIPI CSI-2 : los sensores IMX219 e IMX477 se reconocen sin controlador adicional, ideal para visión estéreo o dos flujos simultáneos.
- 16 GB de eMMC + microSD : sistema en la eMMC o en una tarjeta microSD más grande para el desarrollo.
- 4 puertos USB 3.0 y Gigabit Ethernet : cámaras USB, almacenamiento externo y red cableada rápida.
- Ranura M.2 clave E : añada un módulo Wi-Fi si el proyecto debe prescindir de cables.
- GPIO de 40 pines : I2C, I2S, SPI y UART para sensores, motores y pantallas.
Especificaciones técnicas
| Características | Kit C100 Jetson Nano 4 GB |
|---|---|
| Módulo | NVIDIA Jetson Nano 4 GB (módulo de producción) |
| Procesador | 4 núcleos Arm Cortex-A57 a 1,43 GHz |
| GPU | arquitectura NVIDIA Maxwell, 128 núcleos CUDA |
| Memoria | 4 GB LPDDR4 de 64 bits, 25,6 GB/s |
| Almacenamiento | 16 GB eMMC 5.1 en el módulo + lector microSD |
| Vídeo | decodificación por hardware hasta 4K 60 (HEVC), codificación hasta 4K 30 |
| Mostrar | HDMI de tamaño completo |
| USB | 4 x USB 3.0 + 1 micro-USB |
| Red | Gigabit Ethernet, M.2 clave E para Wi-Fi opcional |
| Cámaras | 2 conectores MIPI CSI-2 (IMX219, IMX477 compatibles) |
| Ampliación | GPIO de 40 pines: I2C, I2S, SPI, UART |
| Alimentación | 5 V / 4 A (20 W) mediante jack de 5,5 x 2,1 mm |
| Software | imagen OKdo Ubuntu 18.04 con NVIDIA JetPack 4.6 |
¿Cuál elegir?
| Solución | Cálculo de IA | Memoria | Ideal para |
|---|---|---|---|
| Jetson Nano C100 (esta ficha) | GPU Maxwell de 128 núcleos CUDA | 4 GB LPDDR4 | aprender CUDA y visión, prototipos con poco presupuesto |
| Jetson AGX Orin | GPU Ampere de 1792 núcleos CUDA, más de 200 TOPS | 32 GB LPDDR5 | robótica avanzada, varias cámaras, modelos pesados |
| acelerador Google Coral USB | Edge TPU en puerto USB | la del ordenador anfitrión | añadir inferencia TensorFlow Lite a una placa existente |
Nuestro consejo: el Jetson Nano sigue siendo la mejor herramienta pedagógica para descubrir el ecosistema CUDA. Para producción intensiva, opte por un módulo Orin. Nuestra comparativa Raspberry Pi o NVIDIA Jetson detalla las diferencias.
Compatibilidad y errores que evitar
- Alimentación : utilice una fuente de 5 V / 4 A en el jack de 5,5 x 2,1 mm. El micro-USB no permite alcanzar 4 A y la guía de puesta en marcha lo reserva para la consola serie.
- Puente : no coloque un puente en el conector de 2 pines situado junto al jack, al contrario de lo que indican algunos tutoriales del kit NVIDIA original.
- Software : el Jetson Nano se queda en la rama JetPack 4.6 (Ubuntu 18.04). Las versiones recientes de JetPack están pensadas para los módulos Orin. Utilice la imagen C100 publicada por OKdo, no la del kit NVIDIA.
- GPIO : el pinout de 40 pines reproduce el de la Raspberry Pi, pero los HAT dependen de controladores de Raspberry Pi OS: valide cada placa de expansión caso por caso.
- Cámaras : dé preferencia a los sensores IMX219 o IMX477. Los demás sensores requieren un controlador específico.
Incluido y no incluido
El kit incluye el módulo Jetson Nano montado en su placa portadora. No se suministran cables, tarjeta microSD ni fuente de alimentación.
Accesorios recomendados
- Módulo de cámara v2 8 MP : sensor IMX219 reconocido de forma nativa por la imagen C100, para iniciar sus proyectos de visión.
- tarjeta microSD SanDisk Ultra : la guía de inicio graba el sistema en microSD para disponer de más espacio.
- Lector de tarjetas SD/TF USB 3.0: para escribir la imagen c100.img.xz desde su ordenador.
- Cable HDMI: la salida de vídeo es en formato HDMI de tamaño completo.
- Cable Ethernet RJ45 CAT6: red cableada Gigabit para las actualizaciones y la transferencia de modelos.
Usos y proyectos
- Detección de objetos en tiempo real en un flujo de cámara, para contar pasos o vigilar una zona.
- Robot móvil : visión, seguimiento de línea o de objeto, control de los motores mediante el GPIO.
- Reconocimiento facial con dos cámaras con Python y OpenCV, el ejemplo de la guía oficial del C100.
- Enseñanza de la IA : una GPU CUDA real para las prácticas. Consulte también nuestro artículo sobre las tarjetas de aceleración de IA.
Preguntas más frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre el Jetson Nano 4 GB C100 y el kit NVIDIA?
El mismo módulo Jetson Nano 4 GB, pero en versión de producción con 16 GB de eMMC, sobre una placa portadora OKdo/Radxa. El software procede de la imagen C100 de OKdo.
¿Es el Jetson Nano lo mismo que el Jetson Orin Nano Super?
No. El Orin Nano Super es una generación más reciente, anunciada con 67 TOPS por NVIDIA. El Jetson Nano utiliza una GPU Maxwell y la rama JetPack 4.6.
¿Qué fuente de alimentación para el Jetson Nano C100?
Una fuente de 5 V / 4 A (20 W) con jack de 5,5 x 2,1 mm con centro positivo. El micro-USB no basta para aprovechar el modo de máxima potencia.
¿Se necesita una tarjeta microSD?
El módulo tiene 16 GB de eMMC, pero la guía de OKdo recomienda arrancar desde microSD para disponer de más espacio de desarrollo.
¿Funcionan las cámaras Raspberry Pi?
Sí para los sensores IMX219 (cámara v2) e IMX477, compatibles de origen. Los demás modelos requieren controladores específicos.
¿Se pueden utilizar HAT de Raspberry Pi en el GPIO?
El conector de 40 pines reproduce el pinout de la Raspberry Pi, pero los controladores son distintos. Compruebe cada HAT antes de comprarlo.
Iníciese en la IA embebida con el Jetson Nano 4 GB C100. Envío en 24/48 h tras la recepción del pago desde nuestro stock ubicado en Francia, productos oficiales y probados, devolución posible en un plazo de 14 días con autorización de devolución, entrega gratuita en punto de recogida a partir de 200 € de compra y pago con Visa, Mastercard, PayPal, Apple Pay o Google Pay. Vea toda la gama NVIDIA.
