NVIDIA Jetson Nano Developer Kit - V3 (4GB)

Sparkfun DEV-16271
Ref: PRO-0232

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit V3 permite desarrollo de sistemas de IA (Inteligencia Artificial) de pequeño tamaño, económicos y con un bajo consumo de energía

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Hasta hace muy poco, trabajar con procesamiento de voz, traducción instantánea, manipulación de vídeos o reconocimiento de imágenes era cosa de expertos con recursos suficientes para poder disponer de una fuerza de computación lo suficientemente potente para poder crear proyectos. La compañía NVIDIA quiere poner fin a todo eso y ofrecer una solución más asequible a los desarrolladores independientes o pequeñas empresas y viene con el nombre de NVIDIA Jetson Nano.

Quieres saberlo todo sobre ésta placa? No te pierdas nuestro análisis completo de la NVIDIA Jetson Nano

Ésta es una completa placa entrenadora compuesta por el módulo Jetson Nano de NVIDIA junto con una placa base que permite conectar todo tipo de dispositivos y comenzar a programar tu aplicación rápidamente.

Pero no te dejes engañar por su pequeño tamaño ya que esconde en su interior una potente CPU ARM Cortex-A57 MPCore de 4 núcleos (capaz de proporcionarnos 472 gigaflops de potencia), una GPU Nvidia Maxwell con 128 núcleos CUDA (capaz de ejecutar la librería de procesado de datos CUDA-X AI), 4 Gb de RAM, 16 GB de almacenamiento y 4 puertos USB 3.0. Además consume muy poco ya que según NVIDIA, el consumo de la Jetson Nano oscila entre 5 y 10W.

NOTA: Se entrega la nueva versión V3. No incluye alimentador de corriente ni micro SD, pero podrás encontrarlos en nuestra web para completar tu compra!

Caracteristicas:

  • GPU 128-core Maxwell™ GPU
  • CPU Quad-core ARM A57
  • Memory 4 GB 64-bit LPDDR4 | 25.6 GB/s
  • 10/100/1000BASE-T Ethernet
  • Almacenamiento: microSD (no incluido)
  • Video Encode 4Kp30| 4x 1080p30| 9x 720p30 (H.264/H.265)
  • Video Decoder4Kp60| 2x 4Kp30| 8x 1080p30| 18x 720p30| (H.264/H.265)
  • Micro-USB 5V 2A
  • DC power adapter 5V 4A
  • USB 3.0 Type A
  • USB 2.0 Micro-B
  • HDMI/DisplayPort
  • M.2 Key E
  • Gigabit Ethernet
  • GPIOs, I2C, I2S, SPI, UART
  • MIPI-CSI camera connector
  • conector de ventilador
  • Conector PoE
  • Dimensiones: 100 x 80 x 29 mm

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Estos es lo que opinan algunos cliente que han comprado este producto.
Valoración media: 5 de 2 valoraciones en total
16/01/2023


Es increíble lo que se puede hacer con esta pequeña placa.
Aunque el precio ya no es tan bajo como antes y ha subido como todo, si necesitas GPU en condiciones para IA u otras tareas de computo intensivo, con un muy bajo consumo y un tamaño mínimo, como por ejemplo para robótica autónoma, sigue siendo la mejor opción.

Ojo con las prisas y la alimentación de la placa:

1) Si la alimentas por USB:

- Nada recomendable salvo prueba puntual.
- Imprescindible que el puente en la placa tras el conector de barril esté abierto (típico "jumper" quitado o pinchado en 1 pin solo)
- Se desactivan automáticamente 2 núcleos de CPU y se pone en modo 5W
- Si no utilizas un muy buen cable USB y una buena fuente de 5,1V-5,2V (nunca mas de 5,2V) puede que ni se encienda (hay un LED verde en la placa tras el USB ).
- Si se enciende, por que tienes buena fuente y buen cable, aún así es probable que te de alarma "over-current" en el Ubuntu, lo cual es falso, lo que ocurre es que está haciendo "throttling" para limitar el consumo (aunque sea bajo) para que el voltaje en la placa no baje de 4,60V

2) Alimentación por el conector de "barril":

- La que tienes que utilizar para poder usar la placa al 100%
- Imprescindible que el puente en la placa tras el conector de barril esté cerrado (típico "jumper" puesto)
- Que la fuente sea buena, un buen conector (5.5mm OD - 2.1mm ID) los cables lo mas cortos y gruesos posibles

La mejor forma de ver en ambos casos la caida de tensión por los cables, es poner unas bornas en el GPIO (pines +5V y GND) y un voltímetro
No es recomendable en ningún caso intentar solucionar esta pérdida subiendo la tensión de entrada, ya que en el arranque, apagado o cualquier momento de bajo consumo se puede averiar la placa por sobretensión

A partir de ahí no hay mucho mas que contar, si compras esta placa ya tienes que saber de que van sus potenciales aplicaciones.

La atención y rapidez en el envío, excelentes como siempre.

Muy satisfecho con la compra.

12/11/2020

Dispositivo adecuado para hacer machine learning o computación paralela. Se puede usar para cualquier lenguaje incluido el CUDA.

Adecuado para cálculo computacional.

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NVIDIA Jetson Nano Developer Kit - V3 (4GB)

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit - V3 (4GB)

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