Nvidia Jetson Nano Entwickler kit Kleine Leistungsstarke Computer für AI Entwicklung Unterstützung Laufen Mehrere Neuronale Netze in Parallel

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Artikelnummer: 4000203086170 Kategorie:

Beschreibung

 

  • Markenname: LANDZO
  • Demo Board-Typ: Arm
  • Schnittstelle: 4 x USB2.0
  • Schnittstelle: HDMI/RCA Ausgang
  • Schnittstelle: Tf-karte Unterstützung
  • ROM Kapazität: 4gb
  • Speicherkapazität: 4gb
  • Modellnummer: Jetson Nano Developer kit
  • Integriert Funktion: WiFi 802.11b/g/n
  • Integriert Funktion: Bluetooth
  • CPU: Quad-Core ARM Cortex -A57 MPCore
  • GPU: 128-core NVIDIA MaxwelITM GPU
  • Main frequency: 4bit Soc @1.43GHZ
  • Al performance: 472 GFLOPs
  • RAM: 4GB 64-bit(LPDDR4 256GB/s)
  • Wifi: Need to match
  • Bluetooth: Need to match
  • The internet: Gigabit Ethernet(RJ45)
  • POE: power supply
  • Rated power rate: 5W-10W
  • Display: HDMI DisplayPort
  • Camera: CSI

Jetson Nano Entwickler kit eine Kleine Leistungsstarke Computer für AI Entwicklung Unterstützung Laufen Mehrere Neuronale Netze in Parallel

Produkt beschreibung

-NVIDIA Jetson Nano Entwickler Kit ist eine kleine, leistungsstarke computer, dass können sie laufen mehrere neuronale netze in parallel für anwendungen wie bild klassifizierung, objekt erkennung, segmentierung, und rede verarbeitung. Alle in eine einfach-zu-verwenden plattform, dass läuft in so wenig wie 5 watt.

-Jetson Nano liefert 472 GFLOPS für laufende moderne AI algorithmen schnelle, mit einem quad-core 64-bit ARM CPU, eine 128-core integrierte NVIDIA GPU, sowie 4GB LPDDR4 speicher. Es läuft mehrere neuronale netze in parallel und prozesse mehrere high-auflösung sensoren gleichzeitig.

-Jetson Nano ist auch unterstützt durch NVIDIA JetPack, die umfasst eine bord unterstützung paket (BSP), CUDA, cuDNN, und TensorRT software bibliotheken für tiefe lernen, computer vision, GPU computing, multimedia verarbeitung, und viel mehr. Die SDK enthält auch die fähigkeit zu nativ installieren beliebte open-source-Maschine Lernen (ML) frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe / Caffe2, Keras, und MXNet, ermöglicht die entwickler zu integrieren ihre lieblings AI modell/AI rahmen in produkte schnelle und leicht.

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