自2019年3月19号，NVIDIA（英伟达）发布Jetson Nano以来，配合NVIDIA不断更新的AI教程资料，这一款官方售价99美刀的AI开发套件大受创客和教育者欢迎。如果你想入门AI，但是又苦于囊中羞涩，如果你想接触AI，但是又困于资料匮乏的话，相信我，Jetson Nano Developer Kit会是你不二的选择。
关于Jetson Nano Developer Kit
Jetson nano搭载四核Cortex-A57 MPCore 处理器，采用128 核 Maxwell™ GPU。支持JetPack SDK. 支持主流的AI框架和算法，例如TensorFlow， PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet等。
支持人脸识别，物体识别追踪，对象检测和定位等应用。
技术规格：
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GPU
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NVIDIA Maxwell™ 架构，配备 128 个 NVIDIA CUDA® 核心
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CPU
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四核 ARM® Cortex®-A57 MPCore 处理器
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内存
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4 GB 64 位 LPDDR4
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存储
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Micro SD 卡卡槽（需要另购16G以上SD卡接入）
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视频编码
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4K @ 30 (H.264/H.265)
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视频解码
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4K @ 60 (H.264/H.265)
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摄像头
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12 通道（3×4 或 4×2）MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1.5 Gbps)
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连接
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千兆以太网
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显示器
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HDMI 2.0 或 DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x2) 2 同步
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UPHY
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1 x1/2/4 PCIE、1x USB 3.0、3x USB 2.0
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I/O
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1x SDIO/2x SPI/4x I2C/2x I2S/GPIO
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板载资源
- Micro SD 卡卡槽: 可接入TF卡（16G以上），烧写系统镜像
- 40PIN GPIO扩展接口（兼容树莓派40PIN接口）
- Micro USB接口：用于5V电源输入或者USB数据传输
- 千兆以太网口: 10/100/1000Base-T 自适应以太网端口
- USB3.0接口：4个USB3.0接口
- HDMI高清接口：用于外接HDMI屏幕
- DisplayPort接口：用于外接DP屏幕
- DC电源接口：用于外接5V电源（外径5.5， 内径2.1）
- MIPS CSI 摄像头接口：兼容树莓派摄像头接口
性能
下面这一份表格是NVIDIA官方给出的性能对比表格，以供参考
DNR表示无法运行。
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Model
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Application
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Framework
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NVIDIA Jetson Nano
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Raspberry Pi 3
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Raspberry Pi 3 + Intel Neural Compute Stick 2
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Google Edge TPU Dev Board
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ResNet-50
(224×224)
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Classification
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TensorFlow
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36 FPS
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1.4 FPS
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16 FPS
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DNR
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MobileNet-v2
(300×300)
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Classification
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TensorFlow
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64 FPS
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2.5 FPS
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30 FPS
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130 FPS
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SSD ResNet-18 (960×544)
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Object Detection
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TensorFlow
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5 FPS
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DNR
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DNR
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DNR
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SSD ResNet-18 (480×272)
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Object Detection
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TensorFlow
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16 FPS
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DNR
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DNR
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DNR
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SSD ResNet-18 (300×300)
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Object Detection
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TensorFlow
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18 FPS
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DNR
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DNR
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DNR
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SSD Mobilenet-V2 (960×544)
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Object
Detection
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TensorFlow
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8 FPS
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DNR
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1.8 FPS
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DNR
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SSD Mobilenet-V2 (480×272)
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Object Detection
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TensorFlow
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27 FPS
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DNR
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7 FPS
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DNR
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SSD Mobilenet-V2
(300×300)
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Object Detection
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TensorFlow
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39 FPS
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1 FPS
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11 FPS
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48 FPS
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Inception V4
(299×299)
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Classification
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PyTorch
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11 FPS
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DNR
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DNR
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9 FPS
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Tiny YOLO V3
(416×416)
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Object Detection
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Darknet
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25 FPS
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0.5 FPS
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DNR
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DNR
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OpenPose
(256×256)
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Pose Estimation
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Caffe
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14 FPS
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DNR
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5 FPS
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DNR
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VGG-19 (224×224)
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Classification
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MXNet
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10 FPS
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0.5 FPS
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5 FPS
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DNR
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Super Resolution (481×321)
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Image Processing
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PyTorch
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15 FPS
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DNR
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0.6 FPS
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DNR
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Unet
(1x512x512)
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Segmentation
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Caffe
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18 FPS
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DNR
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5 FPS
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DNR
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