Plataforma NVIDIA JETSON Nano

Neste texto vamos explorar a plataforma NVIDIA® Jetson NANO™, mostrando as características de hardware do Módulo Jetson NANO™, orientando sobre as ferramentas de software disponíveis para o desenvolvimento de seu produto ou projeto embarcado. Além disso, vamos apresentar um passo a passo de como começar a usar a Jetson NANO, desde a compra da placa até a exploração de cursos, demos e utilização de softwares para aceleração do aprendizado e utilização da placa para aplicações envolvendo Inteligência Artificial.

Plataforma NVIDIA JETSON

O objetivo da NVIDIA, com o lançamento da plataforma Jetson foi permitir que os desenvolvedores criem soluções para dispositivos inteligentes que demandem uma capacidade de processamento intensa, que devem ser relizadas na borda (EDGE), ou seja, as decisões e tarefas serão executadas no próprio dispositivo e isso só é possivel graças ao extremo poder computacional das GPUs NVIDIA. Além do hardware, a NVIDIA disponibiliza uma plataforma de software otimizada para Familia Jetson, habilitando soluções de Inteligência Artificial para dispositvos autonomos e inteligentes.

A família JETSON™ é hoje composta de 4 modelos de Módulos:

  • JETSON NANO™
  • JETSON XAVIER™ NX
  • JETSON AGX XAVIER™
  • JETSON™ TX2

Veja neste quadro um comparativo sobre cada plataforma:

NVIDIA JETSON Nano

Nesse artigo nosso foco será a JETSON Nano™, plataforma de entrada da família, porém é necessário manter em mente que mesmo sendo o nível mais básico, a JETSON Nano™ vai garantir a você um poder de processamento incomparável, ou seja, não havia até hoje no mercado, para o desenvolvimento de aplicações embarcadas, uma plataforma com esta capacidade.

Note que a JETSON Nano™, assim com os demais membros da família JETSON é um módulo ). Existe também o Jetson Developer Kit que é uma ferramenta de desenvolvimento, mas não deve ser usado como produto final. O módulo Jetson Nano™ é produto que será comercializado em volume para os produtos finais que irão a mercado.

nvidia jeston nano modulo

Imagem: Jetson Nano™ (módulo)

Estamos nos referindo a uma GPU com 128 NVIDIA® CUDA® Cores, com uma capacidade de processamento de 472 GFLOPs e embarcado junto com um Processador Quad-core ARM Cortex -57, permitindo aplicações tais como:

  • reconhecimento de imagem com uso de inteligência artificial;
  • execução de múltiplas redes neurais em paralelo;
  • processamento simultâneo de sensores de alta resolução;
  • interpretação inteligente e analítica de imagens ou vídeos a 60 FPS;
  • estimativa de posição humana para uso em aplicações de treinamento ou gerenciamento de fluxo de pessoas;
  • controle de tráfico de automóveis para acionamento inteligente de semáforos ou barreiras;
  • reconhecimento e escrita à mão, segmentação e processamento de fala;
  • identificação de anomalias através de comparação com imagens padrão, com grande riqueza de detalhes (exames médicos, imagens de microscópio etc.);
  • robôs domésticos para diversas tarefas,

apenas para citar alguns exemplos.

Além disso, três outros elementos, permitem que a família JETSON torne-se a referência para estes tipos de aplicação:

  • custo acessível e equivalente ao desenvolvimento de projetos embarcados; 
  • baixo consumo de energia (5 a 10W);
  • pacotes de ferramentas de desenvolvimento (SDK) com sistemas operacionais otimizados, bibliotecas, APIs, algoritmos e exemplos de aplicação, já integrados ao hardware NVIDIA.

Especificações do Módulo Jetson Nano™

Abaixo destacamos as especificações técnicas de hardware do Módulo Jetson Nano™

  • GPU NVIDIA Arquitetura Maxwell com 128 NVIDIA CUDA® cores;
  • CPU com processador Quad-core ARM Cortex-A57 MPCore;
  • 4 GB 64-bit LPDDR4, 1600MHz 25.6 GB/s;
  • 16 GB eMMC 5.1;
  • Video Encoder – 250MP/sec:
    • 1x 4K @ 30 (HEVC)
    • 2x 1080p @ 60 (HEVC)
    • 4x 1080p @ 30 (HEVC)4x 720p @ 60 (HEVC)
    • 9x 720p @ 30 (HEVC) 
  • Video Decoder – 500MP/sec:
    • 1x 4K @ 60 (HEVC)
    • 2x 4K @ 30 (HEVC)
    • 4x 1080p @ 60 (HEVC)
    • 8x 1080p @ 30 (HEVC)
    • 9x 720p @ 60 (HEVC) 
  • Interface para Câmera:
    • 12 lanes (3×4 or 4×2) MIPI CSI-2 D-PHY 1.1 (1.5 Gb/s per pair)
  • Suporte a conexão Gigabit Ethernet, M.2 Key E; 
  • Interface para display HDMI 2.0 and eDP 1.4 ;
  • 4 portas USB 3.0, USB 2.0 Micro-B;
  • GPIO, I2C, I2S, SPI, UART;
  • 69.6 mm x 45 mm – conector 260 pinos.

Ferramentas de Desenvolvimento de Software da Jetson Nano™

nvidia jeston nano dev
  • Sistema operacional Linux (bootloader, Linux kernel, firmwares necessários, drivers NVIDIA, amostra de filesystem, entre outros)
  • TensorRT – rotinas de alta performance para inferência usando aprendizado de máquina (deep learning) com redes neurais para classificação de imagens, segmentação e detecção de objetos. O TensorRT™ foi desenvolvido com base no CUDA®, o modelo de programação paralela da NVIDIA, e permite otimizar a inferência para todas as estruturas de aprendizado profundo cmo baixa latência e alto rendimento.
  • CUDA® Deep Neural Network é uma biblioteca que fornece primitivas de alto desempenho para estruturas de aprendizado de máquina. Ela fornece implementações altamente ajustadas para rotinas padrão, como camadas de convolução para frente e para trás, pool, normalização e ativação.
  • O CUDA® Toolkit fornece um ambiente de desenvolvimento abrangente para desenvolvedores de C e C ++ que desenvolvem aplicativos acelerados por GPU. O kit de ferramentas inclui um compilador para GPUs NVIDIA, bibliotecas matemáticas e ferramentas para depuração e otimização do desempenho de seus aplicativos.
  • Multimedia API:
    • low-level frame-synchronous API para aplicações com câmera, com controle de parâmetro de câmera por quadro, suporte a várias câmeras (incluindo sincronizadas) e saídas de fluxo EGL. 
    • Sensor driver API:  API V4L2 permite a funcionalidade de decodificação, codificação, conversão de formato e dimensionamento de vídeo:
    • controle de taxa de bits, predefinições de qualidade, codificação de baixa latência, troca temporal, mapas de vetores de movimento e muito mais.
  • Pacote de visão computacional contendo VisionWorks, OpenCV e VPI (Vision Programming Interface), uma biblioteca que fornece algoritmos para visão computacional e processamento de imagem implementados em PVA2 (program vision accelerator), GPU e CPU
  • Outras ferramentas: depuração com Nsight Eclipse Edition, configuração com Nsight Compute, e toolchain para cross compilação, obtendo melhor performance possível do código.
  • DeepStreamSDK: kit completo de ferramentas de análise de streaming para processamento multi-sensor baseado em IA, compreensão de vídeo e imagem. É parte integrante da NVIDIA Metropolis, uma plataforma para a construção de serviços e soluções de ponta a ponta que transformam dados do sensor e pixels em ações inteligentes.
Jetson Nano – Ferramentas de Desenvolvimento de Software

Passo a passo de como começar a usar a Jetson Nano™

Agora que você já compreende o diferencial computacional e o poder da Jetson Nano™, vamos dar a você as ferramentas e inspiração necessárias para colocar o seu projeto no ar rapidamente.

1º Passo: Obtenha o Jetson Nano Developer Kit

nvidia jeston nano
Jetson Nano Developer Kit

Em primeiro lugar adquira o Jetson Nano Developer Kit. Qual a diferença entre o kit e o Módulo Jetson?

Cada kit inclui um Módulo Jetson Nano™,, conectado a uma placa-mãe de referência, conectores para as diversas interfaces, conectores para alimentação e dissipador de calor. 

É importante adquirir seu kit de distribuidores autorizados NVIDIA para garantir completo acesso a todas as ferramentas de desenvolvimento e garantias oferecidas pelo fabricante.

O kit não vem com um cartão de memória. É necessário que se tenha um cartão de memória para fazer o carregamento das ferramentas de desenvolvimento (JetPack SDK). O ideal é um uSD card, uhs-1, com no mínimo 16GB de capacidade.

Além disso você vai precisar de uma fonte de 5V/2A que pode ser conectada pelo micro USB ou pelo conector tradicional e opcionalmente você pode conectar um adaptador WiFi USB.

O kit é apenas uma ferramenta para acelerar o seu desenvolvimento, prototipação. Não é autorizado seu uso em volumes maiores como produto final. 

Assista este vídeo para mais detalhes.

Como obter a sua Jetson Nano Developer 

No portal arrow.com você adquire o Jetson Nano Developer Kit pelo preço promocional de US$99,00 e com frete gratuito. Opte pela remessa via correio ou pela remessa via courrier e você receberá seu produto em poucos dias. Verifique tributação aplicável para os diferentes tipos de remessa.

Se você é um fabricante de equipamentos, também pode entrar em contato com seu canal usual na Arrow do Brasil e se esse é seu primeiro contato conosco, envie-nos uma mensagem em [email protected] .

2º Passo: Desenvolva seus conhecimentos sobre Inteligência Artificial – Curso on-line gratuito para uso da Jetson Nano

Se você é iniciante neste tema ou quer aprofundar seus conhecimentos faça o curso on-line no Deep Learning Institute da NVIDIA, o curso para a familia Jetson esta sendo oferecido nesse momento de forma gratuita

 Neste curso, você usará Jupyter iPython em seu próprio Jetson Nano para criar um projeto de classificação de imagens usando modelos de visão computacional e deep learning (aprendizado de máquina). A compreensão de vídeo baseada em IA pode servir de inspiraçao, seja reconhecendo um animal no seu quintal ou otimizando as experiências de compra dos clientes. O NVIDIA Jetson Nano Developer Kit é uma excelente plataforma para aplicações de análise de vídeo inteligente (IVA) usando o NVIDIA DeepStream SDK. Aprenderá como:

  • Configurar seu Jetson Nano e sua câmera
  • Coletar dados de imagem para modelos de classificação
  • Anotar dados de imagem para modelos de regressão
  • Treinar uma rede neural em seus dados para criar seus próprios modelos
  • Executar inferência no Jetson Nano com os modelos que você criou.
  • Configurar vários fluxos de vídeo simultaneamente

Após a conclusão, você poderá criar um aplicativo usado o SDK DeepStream para identificar e classificar carros e contar pessoas em uma cena lotada.

3º Passo: Explore e construa seu projeto de Inteligência Artificial com a Jetson Nano em 2 Dias 

Acesse o programa Two Days for a Demo que contém uma série introdutória de tutoriais de aprendizado de máquina para a implantação de AI e visão computacional em campo com a Jetson Nano™. Este tutorial leva aproximadamente dois dias para ser concluído do início ao fim, permitindo que você configure e treine suas próprias redes neurais. Ele inclui todo o código fonte, conjuntos de dados e documentação necessários para você começar

Há duas opções de tutoriais para seguir, a fim de utilizar IA na Jetson Nano™:

  • Hello World para construir sua primeira aplicação em Inteligência Artificial Embarcada na Jetson Nano™
  • Deep Learning em ROS (Robotic Operating System) para que se possa embarcar em sistemas e plataformas robóticas avançadas.

4º Passo: Faça parte da comunidade JETSON

A comunidade de desenvolvedores JETSON criou muitos outros dispositivos e periféricos que vão facilitar e acelerar ainda mais seus projetos. Câmeras, módulos wireless e outras ferramentas. Além de um fórum e um blog aonde todos aprendem e tiram dúvidas compartilhando suas experiências. 

NVIDIA JETSON – Assista nosso Webinar no dia 08 de Julho no Embarcados

Fique atento pois os times da NVIDIA e Arrow no Brasil irão desenvolver em breve outras iniciativas com demonstrações ao vivo, palestras e laboratórios hands on.

Iniciaremos com um webinar apresentado na plataforma Embarcados no dia 08/Julho. Além de saber mais sobre a família Jetson, você vai nos conhecer e poder tirar suas dúvidas ao vivo. Para se inscrever, acesse o link.

WEBINAR NVIDIA Jetson

Esperamos que este artigo seja um guia para que você esteja rapidamente utilizando sua Jetson Nano™ e criando projetos e produtos incríveis.

A invenção da GPU pela NVIDIA (NASDAQ: NVDA) em 1999 redefinimos os gráficos de computadores modernos e revolucionamos a computação paralela. Mais recentemente, o deep learning com base em GPU deu início à inteligência artificial moderna — a próxima era da computação — com a GPU atuando como o cérebro dos computadores, robôs e carros autônomos que podem perceber e compreender o mundo.

(*) Este post foi patrocinado pela Arrow e NVIDIA

Você já usou ou usa a NVIDIA Jetson em seus projetos? Deixe seu comentário abaixo.

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Hardware » Plataforma NVIDIA JETSON Nano
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Ronald Rodrigues
06/07/2020 00:06

Fiz a compra da placa hoje…. Não tem opção de envio pelo correio…. Soube que pela FedEx eles cobram mais 120 dólares para te entregar. Ou seja a placa acaba custando 220 dólares..No Aliexpress a placa com envio grátis custa 600,00 reais… Não dá pra competir com os chineses..

Artur
Artur
Reply to  Ronald Rodrigues
07/07/2020 06:49

A SparkFun.com envia pelos Correios americanos (USPS), que entregarão aos Correios brasileiros (ECT). Daí entra a Receita Federal e, se taxarem sua encomenda, serão 100% de impostos – esteja ligado! Fedex, UPS, DHL são courriers privados e vão emitir as cobranças da Receita automaticamente e cobrar as taxas delas próprias, que são bem mais elevadas que a taxa do correio brasileiro (18,00 contra mais de 150,00).

Rodrigo
Rodrigo
24/06/2020 22:14

Parabéns pela riqueza de detalhes deste artigo; esclarecendo muitas dúvidas desta plataforma até então pouco conhecida aqui no brasil, devida a popularidade do raspberry. Finalmente vou usar a minha de forma correta agora…

Marco
Marco
23/06/2020 09:59

Excelente artigo, parabéns
A Arrow dos EUA não estão apresentando a opção de enviar pelo correio. Somente por courrier

Artur
Artur
Reply to  Marco
07/07/2020 06:50

A SparkFun.com envia pelos Correios americanos (USPS), que entregarão aos Correios brasileiros (ECT). Daí entra a Receita Federal e, se taxarem sua encomenda, serão 100% de impostos – esteja ligado! Fedex, UPS, DHL são courriers privados e vão emitir as cobranças da Receita automaticamente e cobrar as taxas delas próprias, que são bem mais elevadas que a taxa do correio brasileiro (18,00 contra mais de 150,00).

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