معرفی برد جتسون نانو

معرفی برد جتسون نانو | جتسون نانو (Jetson Nano) یک کامپیوتر تک بردی کوچک و قدرتمند است که توسط انویدیا (NVIDIA) تولید شده و برای اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر طراحی شده است. این برد به دلیل قیمت مناسب، اندازه کوچک و توان پردازشی بالا، برای توسعه‌دهندگان، محققان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی بسیار جذاب است. در ادامه جهت آشنایی بیشتر برد جتسون نانو با آموزشگاه خانه رباتیک ایران همراه باشید.

معرفی برد جتسون نانو

برخی از ویژگی‌های کلیدی جتسون نانو عبارتند از:

پردازنده گرافیکی (GPU): دارای یک پردازنده گرافیکی NVIDIA با معماری Maxwell که امکان اجرای سریع الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش تصویر را فراهم می‌کند.
پردازنده مرکزی (CPU): مجهز به پردازنده چهار هسته‌ای ARM Cortex-A57.
حافظه: دارای ۴ گیگابایت حافظه رم (RAM) از نوع LPDDR4.
ذخیره‌سازی: از کارت حافظه MicroSD برای ذخیره‌سازی سیستم‌عامل و داده‌ها استفاده می‌کند.
پورت‌ها: شامل پورت‌های USB، HDMI، Ethernet و پورت‌های توسعه (GPIO) برای اتصال به دستگاه‌های جانبی مختلف.
سیستم‌عامل: پشتیبانی از سیستم‌عامل لینوکس (Ubuntu) که با ابزارها و کتابخانه‌های NVIDIA بهینه شده است.

جتسون نانو به طور گسترده در پروژه‌های مختلفی مانند رباتیک، پهپادها، دوربین‌های هوشمند، و سیستم‌های اتوماسیون استفاده می‌شود.

کاربرد‌های برد جتسون نانو

جتسون نانو (Jetson Nano) یک کامپیوتر کوچک و قدرتمند است که توسط NVIDIA تولید شده و برای کاربردهای مختلفی که نیاز به پردازش تصویر، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارند، استفاده می‌شود. در زیر به برخی از کاربردهای اصلی آن اشاره می‌کنم:

۱. رباتیک:

– استفاده در ربات‌های خودکار: جتسون نانو می‌تواند به عنوان مغز متفکر ربات‌ها عمل کند و با پردازش داده‌های حسگرها (مانند دوربین‌ها و لیدارها)، تصمیم‌گیری و کنترل حرکت ربات را انجام دهد.
– ربات‌های پرنده (Drone): پردازش تصاویر و ویدئوها به صورت همزمان برای ناوبری خودکار و شناسایی اشیاء.

۲. بینایی ماشین (Computer Vision):

– تشخیص اشیاء: شناسایی و دسته‌بندی اشیاء در تصاویر و ویدئوها.
– ردیابی اشیاء: پیگیری حرکت اشیاء در طول زمان.
– تحلیل تصاویر پزشکی: کمک به تشخیص بیماری‌ها از طریق تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI و CT Scan.

۳. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:

– اجرای مدل‌های یادگیری عمیق: جتسون نانو به خوبی از پس اجرای مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق برمی‌آید.
– آموزش مدل‌ها: اگرچه برای آموزش مدل‌های بسیار بزرگ مناسب نیست، اما برای آموزش مدل‌های کوچک‌تر و انتقال یادگیری (transfer learning) بسیار کارآمد است.

۴. اتوماسیون صنعتی:

– کنترل کیفیت: بررسی و تشخیص خودکار عیوب در خطوط تولید.
– نظارت و امنیت: استفاده از دوربین‌ها و سیستم‌های بینایی ماشین برای نظارت بر محیط‌های صنعتی و تشخیص ناهنجاری‌ها.

۵. خودروهای خودران:

– پردازش داده‌های حسگرها: جمع‌آوری و پردازش داده‌های دوربین‌ها، رادارها و لیدارها برای ناوبری خودکار.
– سیستم‌های کمک راننده پیشرفته (ADAS): پیاده‌سازی ویژگی‌هایی مانند تشخیص خطوط، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی، و جلوگیری از تصادف.

۶. اینترنت اشیاء (IoT):

– دستگاه‌های هوشمند: استفاده در دستگاه‌های هوشمند خانگی و صنعتی که نیاز به پردازش داده‌های محلی دارند.
– گیت وی‌های هوشمند: جمع‌آوری و پردازش داده‌ها از دستگاه‌های مختلف IoT و ارسال آن‌ها به فضای ابری.

۷. پروژه‌های آموزشی و تحقیقاتی:

– یادگیری و آموزش: یک پلتفرم عالی برای دانشجویان و محققان برای یادگیری و آزمایش الگوریتم‌های هوش مصنوعی و بینایی ماشین.
– نمونه‌سازی سریع: توسعه و آزمایش سریع ایده‌های جدید در زمینه رباتیک و هوش مصنوعی.

به طور خلاصه، جتسون نانو به دلیل اندازه کوچک، مصرف انرژی پایین و قدرت پردازشی بالا، یک گزینه عالی برای پروژه‌هایی است که نیاز به پردازش داده‌ها در محل (edge computing) دارند.

مزایای برد جتسون نانو:

۱. قدرت پردازشی بالا:

اجرای سریع الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بینایی ماشین به لطف GPU قدرتمند NVIDIA.
مناسب برای پردازش داده‌ها در لبه (Edge Computing) بدون نیاز به ارسال داده‌ها به فضای ابری.

۲. اندازه کوچک و مصرف انرژی پایین:

مناسب برای پروژه‌های قابل حمل و دستگاه‌هایی که با باتری کار می‌کنند.
قابلیت استفاده در محیط‌هایی با محدودیت فضا.

۳. قیمت مناسب:

در مقایسه با سایر بردهای مشابه با این سطح از توان پردازشی، جتسون نانو قیمت رقابتی‌تری دارد.

۴. جامعه کاربری بزرگ و پشتیبانی خوب:

NVIDIA و جامعه کاربری فعال، منابع آموزشی، مستندات و پروژه‌های متن‌باز زیادی را ارائه می‌دهند.
دسترسی آسان به کتابخانه‌ها و ابزارهای توسعه نرم‌افزاری.

۵. پشتیبانی از CUDA و TensorRT:

امکان بهینه‌سازی و تسریع اجرای مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از CUDA و TensorRT.

معایب برد جتسون نانو:

۱. محدودیت منابع سخت‌افزاری:

حافظه RAM محدود (معمولاً ۴ گیگابایت) ممکن است برای اجرای برخی از مدل‌های بزرگ یادگیری ماشین کافی نباشد.
فضای ذخیره‌سازی محدود (استفاده از کارت microSD) می‌تواند سرعت خواندن و نوشتن داده‌ها را کاهش دهد.

۲. نیاز به خنک‌کننده:

در حین اجرای پردازش‌های سنگین، برد ممکن است گرم شود و نیاز به استفاده از هیت سینک یا فن داشته باشد.

۳. پیچیدگی نصب و راه‌اندازی:

نصب سیستم‌عامل و پیکربندی اولیه ممکن است برای کاربران تازه‌کار کمی دشوار باشد.

۴. وابستگی به اکوسیستم NVIDIA:

استفاده از CUDA و TensorRT نیازمند آشنایی با اکوسیستم NVIDIA است.

۵. عدم پشتیبانی از برخی از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین:

ممکن است برخی از فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین به طور کامل یا بهینه روی جتسون نانو پشتیبانی نشوند.

به طور خلاصه، جتسون نانو یک برد قدرتمند و مقرون‌به‌صرفه است که برای بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی و بینایی ماشین مناسب است. با این حال، محدودیت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری آن را نیز باید در نظر گرفت.

انواع برد جتسون نانو

جتسون نانو در اصل یک مدل اصلی داشت، اما بعداً نسخه‌ها و مدل‌های دیگری نیز توسط NVIDIA معرفی شدند که در اینجا به آن‌ها اشاره می‌کنم:

۱. Jetson Nano Developer Kit (4GB):

این نسخه اصلی و پایه جتسون نانو است که دارای ۴ گیگابایت حافظه رم است.
برای توسعه‌دهندگان و پروژه‌هایی که نیاز به پردازش تصویر و هوش مصنوعی دارند، بسیار محبوب است.

۲. Jetson Nano 2GB Developer Kit:

این نسخه ارزان‌تر جتسون نانو است که دارای ۲ گیگابایت حافظه رم است.
برای کاربردهایی که نیاز به حافظه کمتری دارند و یا پروژه‌های آموزشی و ابتدایی مناسب است.

۳. Jetson Xavier NX:

اگرچه در اسم “نانو” ندارد، اما اغلب به عنوان یک نسخه قوی‌تر و پیشرفته‌تر از جتسون نانو در نظر گرفته می‌شود.
دارای پردازنده قوی‌تر و حافظه بیشتری است و برای کاربردهای سنگین‌تر مناسب است.

۴. Jetson Orin Nano:

این نسخه جدیدتر و قدرتمندتر از جتسون نانو است که بر اساس معماری Orin ساخته شده است.
عملکرد بهتری در پردازش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد و برای پروژه‌های پیشرفته‌تر مناسب است. در دو مدل **Jetson Orin Nano 4GB** و **Jetson Orin Nano 8GB** عرضه شده.

به طور خلاصه:

Jetson Nano (4GB): نسخه اصلی و پایه
Jetson Nano (2GB): نسخه ارزان‌تر با حافظه کمتر
Jetson Xavier NX: نسخه قوی‌تر و پیشرفته‌تر
Jetson Orin Nano: جدیدترین و قدرتمندترین نسخه

هر کدام از این مدل‌ها ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند و بسته به نیازهای پروژه، می‌توان یکی از آن‌ها را انتخاب کرد.

مقایسه جتسون نانو با بردهای رزبری پای، اورنج پای و آردوینو

بسیار عالی، مقایسه جتسون نانو با بردهای رزبری پای، اورنج پای و آردوینو به شما کمک می‌کند تا درک بهتری از جایگاه و کاربردهای هر کدام داشته باشید:

۱. قدرت پردازشی و کاربردها:

جتسون نانو:

قدرت پردازشی: قوی‌ترین در بین این بردها، به خصوص در پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی و بینایی ماشین به لطف GPU NVIDIA.
کاربردها: رباتیک، بینایی ماشین، هوش مصنوعی، خودروهای خودران، اتوماسیون صنعتی.

رزبری پای:

قدرت پردازشی: قدرت پردازشی مناسب برای بسیاری از پروژه‌ها، اما ضعیف‌تر از جتسون نانو در پردازش‌های سنگین.
کاربردها: سرورهای خانگی، مدیا سنترها، پروژه‌های آموزشی، اینترنت اشیاء (IoT).

اورنج پای:

قدرت پردازشی: مشابه رزبری پای، اما مدل‌های مختلفی دارد که بعضی از آن‌ها ممکن است از رزبری پای قوی‌تر باشند.
کاربردها: مشابه رزبری پای، اما با تنوع بیشتر در مدل‌ها و قیمت‌ها.

آردوینو:

قدرت پردازشی: ضعیف‌ترین در بین این بردها، مناسب برای کارهای کنترلی ساده و تعامل با حسگرها.
کاربردها: پروژه‌های الکترونیکی ساده، کنترل موتورها، حسگرها، نورپردازی.

۲. معماری و نرم‌افزار:

جتسون نانو:

معماری: ARM با GPU NVIDIA
سیستم عامل: لینوکس (اوبونتو) با پشتیبانی از CUDA و TensorRT

رزبری پای:

معماری: ARM
سیستم عامل: لینوکس (Raspberry Pi OS)

اورنج پای:

معماری: ARM
سیستم عامل: لینوکس (Android, Ubuntu, Debian)

آردوینو:

معماری: AVR یا ARM (بسته به مدل)
سیستم عامل: ندارد، برنامه‌نویسی مستقیم روی میکروکنترلر

۳. قیمت:

جتسون نانو: گران‌ترین در بین این بردها
رزبری پای: قیمت متوسط
اورنج پای: معمولاً ارزان‌تر از رزبری پای
آردوینو: ارزان‌ترین

۴. جامعه کاربری و پشتیبانی:

جتسون نانو: جامعه کاربری فعال و پشتیبانی خوب از NVIDIA
رزبری پای: بزرگ‌ترین جامعه کاربری و پشتیبانی بسیار گسترده
اورنج پای: جامعه کاربری رو به رشد
آردوینو: جامعه کاربری بسیار بزرگ و منابع آموزشی فراوان

۵. مصرف انرژی:

جتسون نانو: مصرف انرژی بالاتر
رزبری پای: مصرف انرژی متوسط

اورنج پای: مصرف انرژی مشابه رزبری پای
آردوینو: کمترین مصرف انرژی