使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 开发套件开发人工智能机器人、智能视觉系统

 行业动态     |      2024-01-04 13:45:35    |      沥拓

  NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit 为创建入门级人工智能机器人、智能无人机和智能视觉系统设定了一个新标准,如 NVIDIA announced 和 NVIDIA GTC 2023 。它还简化了 NVIDIA Jetson Orin Nano 系列的入门。紧凑的设计、众多的连接器和高达 40 项人工智能性能,使这款开发套件成为将您富有远见的概念转化为现实的理想选择。

  该开发套件由一个 Jetson Orin Nano 8GB模块和一个参考承载板组成,该承载板可容纳所有 NVIDIA Jetson Orin Nano- 和 NVIDIA ZVK4]Orin NX 模块,为下一代边缘人工智能产品的原型设计提供了理想的平台。

  Jetson Orin Nano 8 GB 模块采用 NVIDIA Ampere architecture GPU ,具有 1024 个 CUDA 内核、 32 个第三代张量内核和一个 6 核 Arm CPU ,可实现多个并发人工智能应用管道和高性能推理。开发套件载板拥有广泛的连接器阵列,包括两个 MIPI CSI 连接器,支持多达四个通道的相机模块,实现了比以前更高的分辨率和帧速率。

  上一代 Jetson 纳米开发套件使每个人都可以访问人工智能。新的 Jetson Orin Nano 开发套件以 80 倍的性能提高了入门级人工智能开发的门槛,使开发人员能够运行任何类型的现代人工智能模型,包括 transformer 和高级机器人模型。与上一代 Jetson Nano 相比,它不仅大大提高了人工智能性能, Jetson Orin Nano 还提供了 5.4 倍的 CUDA 计算、 6.6 倍的 CPU 性能和 50 倍的每瓦性能。

  NVIDIA Jetson Orin Nano 开发套件功能

  NVIDIA Jetson Orin Nano 开发套件包括一个特殊的 NVIDIA -Orin Nano 8GB 模块,带有 SD 卡插槽、参考承载板、预装散热器/风扇、 19V 直流电源和一个基于 M.2-Key E 的无线网络模块。除了可引导的 microSD 卡插槽外,托架下侧还提供了两个 M.2 Key-M NVMe 插槽,用于高速存储。

  Jetson Orin Nano 运行所有现代人工智能模型

  Jetson Orin Nano 开发套件具有高达 40 个 TOPS 的人工智能性能,可以运行所有现代人工智能模型。这一计算上的重大飞跃使最苛刻的人工智能应用成为可能,包括在边缘运行 transformer 模型,而这在 Jetson Nano 之前是不可能的。

  transformer 模型是最近生成人工智能应用程序的基础,如 ChatGPT 和 DALL-E ,它们正在席卷世界。transformer 模型通过跟踪序列数据中元素之间的关系来学习上下文和意义,从而消除了对大型标记数据集的需求。

  即开始支持:

  City Segmentation 用于将城市景观划分为不同类别

  PeopleNet Transformer 基于可变形检测 transformer

  BERT 用于不明飞行物

  Jetson 软件加速 AI 和 TTM

  Jetson Orin Nano 开发套件运行 NVIDIA AI 软件堆栈,具有可用的特定于用例的应用程序框架。其中包括用于机器人的 NVIDIA Isaac 、用于视觉人工智能的 NVIDIA DeepStream 和用于会话人工智能的 NVIDIA Riva 。使用 NVIDIA Omniverse Replicator 可以节省大量时间用于合成数据生成( SDG ),使用 NVIDIA TAO Toolkit 可以从 NGC 目录中微调预训练的人工智能模型。

  使用即将推出的 NVIDIA JetPack 5.1.1 使用 Jetson Orin Nano 运行一些计算机视觉基准测试的结果。这些结果表明,开发工具包提高了入门级计算机视觉的标准。测试包括 NGC 的一些密集的 INT8 和 FP16 预训练模型,以及 Industry Resnet-50 基准。基准测试包括以下内容:

  NVIDIA PeopleNet v2.5 用于最高精度的人员检测

  NVIDIA ActionRecognitionNet 二维和三维模型

  NVIDIA LPRNet 用于车牌识别

  用于多人人体姿态估计的 NVIDIA DashCamNet 、 BodyPoseNet

  ResNet-50 ( 224 × 224 )物体检测模型

  Jetson Orin Nano 开发套件是一个多功能平台,支持使用 NVIDIA TAO Toolkit 4.0 训练的模型,并将很快支持 TAO Toolkit 5.0 中新发布的模型。使用 TAO Toolkit 5.0 ,开发人员可以利用几种最先进的视觉 transformer 模型进行图像分类、对象检测和分割用例。要了解更多信息,请参阅 Access the Latest in Vision AI Model Development Workflows with NVIDIA TAO Toolkit 5.0 .

  NVIDIA Jetson Orin Nano 和 NVIDIA DeepStream 是边缘应用的理想组合,如智能零售、智能城市十字路口和工业自动化。随着 DeepStream 即将推出的版本,以及 GXF 运行时的引入, Jetson Orin Nano 是运行 AI 图形的理想平台,这些图形需要与确定性系统紧密集成,这在工厂自动化用例中很常见。

  此外,您可以使用最新版本的 Jetson Graph Composer 构建应用程序,并通过单击按钮将其部署到 DeepStream Orin Nano ,从而快速熟悉 DeepStream 。

  在NVIDIA Jetson Orin上使用NVIDIA Jetson加速机器人应用

  NVIDIA Isaac 机器人平台是一个强大的端到端平台,用于开发、模拟和部署人工智能机器人。特别是 NVIDIA Isaac ROS ,一组硬件加速包,使 ROS 2 开发人员更容易在 Jetson Orin Nano 开发套件上构建高性能解决方案。新的 NVIDIA Isaac ROS DP 版本优化了 ROS 2 节点处理管道,可以在 Jetson Orin 平台上执行。它还提供了新的基于 DNN 的 GEMS ,旨在提高吞吐量。

  使用即将发布的 NVIDIA ISAAC ROS DP3 在 Jetson Orin Nano 上运行这些机器人软件包的结果。性能是在负载下测量的,包括 RCL 中的消息传输成本,用于指示真实世界性能的实际基准测试。测试包括:

  Visual SLAM 使机器人能够通过跟踪环境周围的视觉特征,根据图像计算其位置和运动

  April Tags 用于 AprilTag 检测和姿态估计

  Image Detection

  Image Segmentation

  Proximity Segmentation 确定障碍物是否在近场内,并避免在导航过程中与障碍物碰撞

  Stereo Disparity,用于拍摄立体输入图像并生成用于机器人导航的输入图像的视差图