{"id":68485,"date":"2023-08-23T06:00:59","date_gmt":"2023-08-23T04:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/botland.com.pl\/blog\/nvidia-jetson-recenzja-i-mozliwosci\/"},"modified":"2026-04-08T11:08:08","modified_gmt":"2026-04-08T09:08:08","slug":"nvidia-jetson-ueberpruefung-und-moeglichkeiten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/botland.de\/blog\/nvidia-jetson-ueberpruefung-und-moeglichkeiten\/","title":{"rendered":"Nvidia Jetson – \u00dcberpr\u00fcfung und M\u00f6glichkeiten"},"content":{"rendered":"Lesezeit<\/span> 6<\/span> min.<\/span><\/span>\t\t
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In den letzten Jahren konnten wir die schrittweise Kommerzialisierung von KI-Technologien<\/strong> beobachten. K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> ist nicht mehr nur eine Dom\u00e4ne von hochentwickelten Labors der gro\u00dfen Technologiekonzerne, sondern wird in immer mehr Ger\u00e4ten und Anwendungen eingesetzt. Datenverarbeitung in Echtzeit, Mustererkennung, autonome Roboter und Fahrzeuge – das sind nur einige der unz\u00e4hligen Bereiche, die durch Fortschritte in der KI an Zugkraft gewinnen. In dem Ma\u00dfe, wie der Markt f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz w\u00e4chst, w\u00e4chst auch die Welt der Boards und Entwickler-Kits, die f\u00fcr Software und Lernalgorithmen optimiert sind. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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KI-Technologie in Ihrer Hand: Lernen Sie den Nvidia Jetson Nano kennen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Einer der Hauptakteure in der Welt der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist Nvidia<\/strong><\/a>, das von einigen als einer der Marktf\u00fchrer der Branche angesehen wird. Kein Wunder, denn die Grafikprozessoren (GPUs) des US-amerikanischen Herstellers haben eine wichtige Rolle bei der Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz gespielt. Algorithmen des maschinellen Lernens und der Parallelverarbeitung werden erfolgreich auf dieser Art von Chip ausgef\u00fchrt. <\/p>\n

Neben den professionellen Konstruktionen, die von der Industrie und den Forschungs- und Entwicklungszentren verwendet werden, haben die gr\u00fcnen Ingenieure auch die Nvidia Jetson<\/strong><\/a>-Ger\u00e4tefamilie entwickelt, die man als Bindeglied zwischen der professionellen Anwendung von KI und der Welt der Bastler und Liebhaber neuer Technologien bezeichnen kann. In diesem Material werfen wir einen genaueren Blick auf das Basisboard – den Nvidia Jetson Nano<\/strong><\/a>. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was ist der Nvidia Jetson Nano?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Nvidia Jetson Nano<\/strong> ist ein kompakter Mikrocomputer<\/strong>, der Teil der gr\u00f6\u00dferen Jetson-Modulfamilie<\/strong> ist. Das von Nvidia zur Verf\u00fcgung gestellte Entwickler-Kit besteht eigentlich aus zwei Komponenten – dem Jetson Nano Modul und der Basisplatine<\/strong>. Der Mikrocomputer von Nvidia wurde im Hinblick auf k\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> entwickelt. Im Gegensatz zu typischen Personal Computern oder anderen handels\u00fcblichen Mikrocomputern ist das Jetson Nano Modul f\u00fcr die Rechenleistung von KI-Algorithmen optimiert.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nvidia Jetson Nano (links) zusammen mit dem Basisboard.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Trotz seines Einsatzzwecks hat die Konstruktion einen geringen Stromverbrauch, so dass fortschrittliche Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz auf mobile, batteriebetriebene Ger\u00e4te \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen<\/p>\n

Der Mikrocomputer Nvidia Jetson Nano basiert auf einem Prozessor aus dem SoC-Segment (System on Chip)<\/strong>, der auf L\u00f6sungen f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz zugeschnitten ist. Der Chip besteht aus vier ARM Cortex A57-Kernen<\/strong>, die mit 1,43 GHz<\/strong> getaktet sind, und 128 CUDA-Grafikkernen<\/strong>. Dar\u00fcber hinaus ist das Modul mit 4 GB RAM<\/strong> und einem microSD-Kartenslot<\/strong> ausgestattet, auf dem das Betriebssystem des Jetson Nano gespeichert ist. Der Mikrocomputer von Nvidia wird in einem SODIMM-Steckplatz in einer etwas gr\u00f6\u00dferen Basisstation installiert.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Beschreibung der Pinbelegung des Jetson Nano (es geht um die Version B02). (Quelle: https:\/\/botland.de\/nvidia-module\/16536-nvidia-jetson-nano-b01-arm-cortex-a57-4x-143-ghz-nvidia-maxwell-4-gb-ram-5903351241519.html)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Erst wenn das Nvidia Jetson Nano-Modul<\/strong> in eine etwas gr\u00f6\u00dfere Basisstation eingebaut wird, kann man das gesamte Entwicklungskit nutzen. Dank einer gro\u00dfen Anzahl von Anschl\u00fcssen kann der Mikrocomputer leicht mit anderen Peripherieger\u00e4ten verbunden werden. <\/p>\n

Im mittleren Teil des Basismoduls befindet sich der bereits erw\u00e4hnte SODIMM-Standardsockel<\/strong>, in dem der Jetson Nano Mikrocomputer untergebracht ist. Etwas weiter oben befindet sich der normalerweise unsichtbare M.2 Key E-Anschluss,<\/strong>in den zum Beispiel eine externe WIFI-Netzwerkkarte<\/strong> eingesteckt werden kann. Dar\u00fcber hinaus ist das Basisboard mit mehreren S\u00e4tzen von Goldpin Steckern<\/strong> ausgestattet. <\/p>\n

An der oberen Kante befindet sich ein Systemanschluss<\/strong> f\u00fcr die Verwaltung des Mikrocomputers und ein kleiner 4-poliger POE-Anschluss<\/strong>. Au\u00dferdem befindet sich auf der Platine ein 40-poliger Universal-I\/O-Anschluss<\/strong>, wie man ihn von den Raspberry Pi-Mikrocomputerplatinen kennt.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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An der Unterkante der Basisstation befinden sich zwei HDMI-Buchsen<\/span> zum Anschluss externer Bildschirme, vier USB Typ A-Ports<\/span> im 3.0-Standard, an die klassische Peripherieger\u00e4te wie Maus und Tastatur angeschlossen werden k\u00f6nnen, sowie ein Ethernet-Anschluss<\/span>, um den Jetson Nano mit einem Netzwerk zu verbinden. <\/p>\n

Esist wichtig zu wissen, dass die Basisplatine zwei Stromanschl\u00fcsse hat – microUSB (5V\/2A) und DC (5V\/4A).<\/strong> Die Wahl eines dieser Systeme ist von gro\u00dfer Bedeutung, da die Leistung des Mikrocomputers und die Stabilit\u00e4t seines Betriebs von der Art seiner Stromversorgung abh\u00e4ngen. Die Frage der Stromversorgung des Nvidia Jetson Nano wird sp\u00e4ter in diesem Material behandelt. K\u00fcnstliche Intelligenz wird h\u00e4ufig bei der Bildanalyse eingesetzt. Deshalb haben die Entwickler des Jetson Nano das Basismodul mit zwei CSI-Kameraanschl\u00fcssen<\/strong> ausgestattet. Dar\u00fcber hinaus befindet sich auf der Platine ein kleiner 4-poliger Anschluss<\/strong>, an den ein L\u00fcfter<\/strong> angeschlossen werden kann, um die W\u00e4rmeabfuhr \u00fcber den K\u00fchlk\u00f6rper auf dem Prozessor zu verbessern.<\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nvidia Jetson Nano Stromversorgung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Obwohl der Jetson Nano \u00fcber zwei Stromanschl\u00fcsse verf\u00fcgt, gibt es eigentlich drei M\u00f6glichkeiten<\/strong>, das Ger\u00e4t mit Strom zu versorgen: den bereits erw\u00e4hnten microUSB-Anschluss, eine Gleichstrombuchse und einen 40-poligen Goldpin-Anschluss<\/strong>. Jede Art der Stromversorgung hat ihre Vor- und Nachteile, aber wenn Sie einen Mikrocomputer von Nvidia verwenden m\u00f6chten, sollten Sie sich das Thema genau \u00fcberlegen. Der Jetson Nano ist ein recht empfindliches Ger\u00e4t, das sich bei falscher Stromversorgung unerwartet abschalten kann, was m\u00f6glicherweise katastrophale Folgen hat. Ein ungeplanter Stromausfall kann in manchen F\u00e4llen Systemdateien besch\u00e4digen, was dazu f\u00fchren kann, dass der Mikrocomputer nicht mehr neu gestartet werden kann. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Standardm\u00e4\u00dfig ben\u00f6tigt das Ger\u00e4t 10 W Strom (5 V x 2 A)<\/strong>. Man sollte meinen, dass die Stromversorgung \u00fcber den microUSB-Anschluss ausreicht, aber beachten Sie, dass die 10 W nicht die an das Board angeschlossenen Peripherieger\u00e4te ber\u00fccksichtigen. Eine viel bessere L\u00f6sung ist es, den Mikrocomputer \u00fcber einen Gleichstromanschluss<\/strong> zu versorgen, \u00fcber den ein Strom von 4 A<\/strong> flie\u00dfen kann. Ich werde die Stromversorgung des Jetson Nano \u00fcber den Goldpin-Anschluss weglassen, da dies die unpraktischste L\u00f6sung ist.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Es kann vorkommen, dass das Netzteil gr\u00f6\u00dfer ist als das zu versorgende Ger\u00e4t.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Es ist erw\u00e4hnenswert, dass der Mikrocomputer von Nvidia \u00fcber eine Software-Option zur Begrenzung der Leistung auf 5 W<\/span> verf\u00fcgt, wobei zwei der vier Prozessorkerne abgeschaltet werden. Allerdings schr\u00e4nkt diese L\u00f6sung die Leistung des Ger\u00e4ts ziemlich stark ein. <\/p>\n

Im Laufe meiner Spielerei mit dem Nvidia Jetson Nano habe ich verschiedene Stromversorgungsoptionen getestet und kann guten Gewissens empfehlen, sich f\u00fcr den Gleichstromanschluss und ein dediziertes Netzteil mit ausreichender Kapazit\u00e4t zu entscheiden.<\/strong> Bei der Stromversorgung \u00fcber den microUSB-Anschluss kam es vor, dass sich der Mikrocomputer unerwartet abschaltete, insbesondere bei anspruchsvolleren Anwendungen. Bei der Messung der Stromaufnahme (mit angeschlossenen Peripherieger\u00e4ten – Maus, Tastatur, USB-WIFI-Netzwerkkarte und zwei Kameras) habe ich nach dem Booten des Systems Werte von etwa 700 mA<\/strong> ohne Last erhalten. Bei der Ausf\u00fchrung einer anspruchsvolleren Anwendung, n\u00e4mlich des KI-Algorithmus zur Analyse des Kamerabildes, erreichte die Stromaufnahme zeitweise bis zu 2,3 A<\/strong>. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nvidia Maxwell, also Leistung und M\u00f6glichkeiten<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Nvidia Tegra X1, ein Chip, der dem im Jetson Nano verwendeten \u00e4hnlich ist (Quelle: https:\/\/telecomtalk.info\/nvidia-tegra-x1-mobile-super-chip\/128615\/)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\u00c4u\u00dferlich f\u00e4llt der Nvidia Jetson Nano nicht auf und \u00e4hnelt anderen auf dem Markt erh\u00e4ltlichen Mikrocomputern. Die Einzigartigkeit dieses Ger\u00e4ts verbirgt sich unter einem K\u00fchlk\u00f6rper, der die \u00fcbersch\u00fcssige W\u00e4rme ableitet.<\/p>\n

Hier ist der Quad-Core-ARM-Prozessor<\/strong> mit integrierten CUDA-Grafikkernen<\/strong> untergebracht. Die ARM-Recheneinheit ist zwar \u00e4u\u00dferst interessant, aber eine ziemlich typische Komponente f\u00fcr die meisten Mikrocomputer. Das bemerkenswerteste Merkmal sind hier die 128 CUDA-Kerne<\/strong>, die auf Nvidias Maxwell-Architektur<\/strong> basieren.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Der Jetson Nano verdankt seine Einzigartigkeit genau den Kernen, die typischerweise f\u00fcr Grafikberechnungen verwendet werden. CUDA-Bl\u00f6cke sind in einer viel gr\u00f6\u00dferen Anzahl von Nvidia-Grafikkarten zu finden. Ein einzelner Kern besteht eigentlich aus mehreren kleineren Bl\u00f6cken und wird f\u00fcr parallele Berechnungen und numerische Verarbeitungsaufgaben verwendet. Dar\u00fcber hinaus eignen sich CUDA Bl\u00f6cke gut f\u00fcr Anwendungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz wie Datenanalyse, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und wissenschaftliche Simulationen. Infolgedessen hat CUDA eine Schl\u00fcsselrolle bei der Entwicklung von KI gespielt und zu vielen Computerplattformen beigetragen, die auf Leistung und Energieeffizienz basieren.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Linux, gut f\u00fcr alles<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Nvidia Jetson Nano unterst\u00fctzt mehrere Betriebssysteme, aber das Standard- und offiziell unterst\u00fctzte System ist das Nvidia JetPack<\/strong>, das auf der Ubuntu Linux-Plattform<\/strong> basiert. Das System kann von der Webseite des Herstellers<\/a> heruntergeladen und anschlie\u00dfend auf einer Speicherkarte gespeichert werden, die in den Kartensteckplatz des Jetson Nano-Moduls eingesetzt wird. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die von Nvidia vorbereitete Linux-Distribution<\/strong> enth\u00e4lt Software und eine Reihe von Tools, die speziell f\u00fcr die Jetson Nano-Plattform entwickelt wurden. Das System ist f\u00fcr die Arbeit mit einem ARM-Prozessor und CUDA-Grafikkernen vorbereitet. Mit eingebauten L\u00f6sungen wie OpenCV, TensorFlow, PyTorch und TensorRT<\/strong> ist das System fast sofort bereit, Anwendungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz auszuf\u00fchren. <\/span><\/p>\n

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Der Desktop, wie er beim Start des Jetson Nano zu sehen ist.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Wie f\u00e4ngt man mit dem Nvidia Jetson Nano an zu arbeiten?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Schl\u00fcssel zum Erfolg eines jeden Mikrocomputers ist nicht nur die Hardware, sondern auch die Softwareunterst\u00fctzung<\/strong> ist ebenso wichtig. Wenn Sie sich mit dem Nvidia Jetson Nano vertraut machen wollen, k\u00f6nnen Sie die offiziellen Video-Tutorials<\/a><\/strong> nutzen, die auf dem YouTube-Kanal – NVIDIA Developer<\/strong> – verf\u00fcgbar sind. Sie behandeln die grundlegenden Aspekte der Verwendung von Jetson-Modulen und bieten eine schrittweise Einf\u00fchrung in die Ausf\u00fchrung der zugrunde liegenden KI-Algorithmen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nvidias GitHub-Profil.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Einen Besuch wert ist auch Nvidias GitHub-Profil<\/strong><\/a>. Es gibt viele fertige Beispiele f\u00fcr Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die auf dem Jetson Nano ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nvidia-Forum.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wenn Sie Probleme mit Jetson-Modulen haben, besuchen Sie bitte das offizielle Nvidia-Forum<\/strong><\/a>. Dort teilen nicht nur andere Benutzer ihr Wissen, sondern Sie k\u00f6nnen auch mit der Unterst\u00fctzung von Nvidi-Mitarbeitern rechnen. <\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Andere Nvidia Jetson Mikrocomputer<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Ein Modul aus der Nvidia Jetson Familie. (Quelle: https:\/\/developer.nvidia.com\/embedded\/jetson-modules)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Nvidia Jetson Nano Mikrocomputer ist erst der Anfang. Dies ist das Basismodell der<\/strong> Jetson-Serie, und es gibt viele weitere Ger\u00e4te der Nvidia-Reihe mit noch mehr Leistung und F\u00e4higkeiten. <\/p>\n

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  • Jetson TX2 Serie<\/strong> – Bietet eine Leistung von 1,33 TFLOPs, was dem 2,5-fachen der Jetson Nano Module entspricht. Diese Ger\u00e4te basieren auf einem Sechs-Kern-Prozessor (vier ARM-Kerne, zwei Nvidia Denver-Kerne) zusammen mit 256 CUDA-Einheiten, die die Nvidia Pascal-Architektur nutzen. <\/li>\n
  • Jetson Xavier NX\/AGX Familie<\/strong> – Entwickelt f\u00fcr autonome Fahrzeuge. Sie basiert auf einem Nvidia-Carmel-Prozessor mit sechs oder acht Kernen sowie 512 oder 384 Kernen auf Basis der Nvidia-Volta-Architektur.<\/li>\n
  • Jetson Orin Nano<\/strong> – Dies ist eine relativ neue Serie von Basismodulen f\u00fcr die Implementierung von KI-Algorithmen. Sie bieten eine bis zu 80-fache Steigerung der Leistung gegen\u00fcber dem Jetson Nano. Diese Mikrocomputer basieren auf einem ARM-Prozessor mit sechs Kernen und Nvidia Ampere-Grafikkernen.<\/li>\n
  • Die Jetson AGX Orin Serie<\/strong> wurde – wie die Xavier Mikrocomputer – f\u00fcr den Einsatz in der Industrie und in autonomen Fahrzeugen angepasst. Er basiert auf einem ARM-Prozessor mit 12 Kernen, 2048 CUDA-Kernen mit der Nvidia Ampera-Architektur und 64 Tensor-Kernen.<\/li>\n<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Quellen:<\/strong><\/p>\n

    www.youtube.com\/watch?v=QXIwdsyK7Rw&list=RDCMUCBHcMCGaiJhv-ESTcWGJPcw&start_radio=1&rv=QXIwdsyK7Rw&t=199<\/p>\n

    www.github.com\/dusty-nv\/jetson-inference<\/p>\n

    www.developer.nvidia.com\/embedded\/learn\/get-started-jetson-nano-devkit<\/p>\n

    www.developer.nvidia.com\/embedded\/twodaystoademo<\/p>\n

    www.automaticaddison.com\/how-to-blink-an-led-using-nvidia-jetson-nano\/<\/p>\n

    https:\/\/botland.de\/nvidia-module\/16536-nvidia-jetson-nano-b01-arm-cortex-a57-4x-143-ghz-nvidia-maxwell-4-gb-ram-5903351241519.html<\/p>\n

    www.developer.nvidia.com\/embedded\/jetson-modules<\/p>\n

    www.developer.nvidia.com\/blog\/maxwell-most-advanced-cuda-gpu-ever-made\/<\/p>\n

    www.developer.nvidia.com\/embedded\/jetson-tx2-nx<\/p>\n

    www.www.nvidia.com\/en-us\/autonomous-machines\/embedded-systems\/jetson-xavier-series\/<\/p>\n

    www.forums.developer.nvidia.com\/c\/agx-autonomous-machines\/jetson-embedded-systems\/70<\/p>\n

    www.telecomtalk.info\/nvidia-tegra-x1-mobile-super-chip\/128615\/<\/p>\n

    <\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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