NVIDIA在GTC 2019上發(fā)布了Jetson Nano開發(fā)套件，這是一款售價99美元的計算機，可供嵌入式設(shè)計人員、研究人員和DIY創(chuàng)客們使用，在緊湊、易用的平臺上即可實現(xiàn)現(xiàn)代AI的強大功能，并具有完整的軟件可編程性。本文將為您詳細剖析Jetson Nano的強大性能和應(yīng)用。

Jetson Nano采用四核64位ARM CPU和128核集成NVIDIA GPU，可提供472 GFLOPS的計算性能。它還包括4GB LPDDR4存儲器，采用高效、低功耗封裝，具有5W/10W功率模式和5V DC輸入，如圖1所示。

圖1. Jetson Nano開發(fā)套件 (80x100mm), 99美元即可獲得

Jetson Nano基于配備了圖形加速的Ubuntu18.04操作系統(tǒng)，全新發(fā)布的JetPack 4.2 SDK為其提供了完整的桌面Linux環(huán)境支持，NVIDIA CUDA 工具包10.0，以及cuDNN 7.3和TensorRT等庫。該SDK還包括本機安裝的常用開源機器學(xué)習(xí)（ML）框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras和MXNet，以及計算機視覺和機器人開發(fā)的框架，如OpenCV和ROS。

它與這些框架和NVIDIA領(lǐng)先的AI平臺完全兼容，可以輕松地將基于AI的推理工作負載部署到Jetson。Jetson Nano能為各種復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型提供實時計算機視覺和推理。這些功能支持多傳感器自主機器人，以及具有智能邊緣分析的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和先進的AI系統(tǒng)。開發(fā)人員甚至可以通過遷移學(xué)習(xí)，使用機器學(xué)習(xí)框架在Jetson Nano本地重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

Jetson Nano開發(fā)套件的體積僅為80x100mm，具有四個高速USB 3.0端口、MIPI CSI-2攝像頭連接器、HDMI 2.0和DisplayPort 1.3、千兆以太網(wǎng)、M.2 Key-E模塊、MicroSD卡插槽和40引腳GPIO接頭。端口和GPIO接頭開箱即用，配備各種常用的外圍設(shè)備、傳感器和即用型項目，例如NVIDIA在GitHub上開源的3D可打印深度學(xué)習(xí)JetBot。

該開發(fā)套件可由移動的MicroSD卡啟動，能夠在任何具有SD卡適配器的PC上進行格式化和成像。它可以通過Micro USB端口或5V DC桶形插孔適配器充電，方便快捷。攝像頭連接器兼容經(jīng)濟實惠的MIPI CSI傳感器，包括基于Jetson生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴提供的8MP IMX219的模塊。它還支持Raspberry Pi Camera Module v2，其中包括JetPack中的驅(qū)動程序支持。表1展現(xiàn)了其關(guān)鍵規(guī)格。

表1. Jetson Nano開發(fā)套件技術(shù)規(guī)格

*表示了達到聚合吞吐量的最大并發(fā)流數(shù)。支持的視頻編解碼器：H.265，H.264，VP8，VP9（僅限VP9解碼）

該套件圍繞一個260引腳的SODIMM型系統(tǒng)級模塊（SoM）構(gòu)建，如圖2所示。SoM包含處理器、內(nèi)存和電源管理電路。 Jetson Nano計算模塊尺寸為45x70mm，將于2019年6月開始發(fā)售，售價129美元（千片批量），供嵌入式設(shè)計人員集成到生產(chǎn)系統(tǒng)中。生產(chǎn)計算模塊將包括16GB eMMC板載存儲和增強I/O，以及PCIe Gen2 x4/x2/x1、MIPI DSI，附加GPIO和12個MIPI CSI-2通道，可連接多達三個x4攝像頭或最多四個攝像頭x4/x2配置中。Jetson的統(tǒng)一內(nèi)存子系統(tǒng)在CPU、GPU和多媒體引擎之間共享，提供簡化的ZeroCopy傳感器攝取和高效處理流水線。

圖2. 45x70mm Jetson Nano 計算模塊配備260引腳邊緣連接器

深度學(xué)習(xí)推理基準(zhǔn)

Jetson Nano可以運行各種各樣的高級網(wǎng)絡(luò)，包括流行的機器學(xué)習(xí)框架的完整原生版本，如TensorFlow、PyTorch、Caffe / Caffe2、Keras和MXNet等。通過實現(xiàn)圖像識別、對象檢測和定位、姿勢估計、語義分割、視頻增強和智能分析等強大功能，這些網(wǎng)絡(luò)可用于構(gòu)建自主機器和復(fù)雜AI系統(tǒng)。

圖3顯示了在線提供的常用模型的推理基準(zhǔn)測試結(jié)果。推理使用批量1和FP16精度，采用JetPack 4.2配備的NVIDIA TensorRT加速器庫。Jetson Nano在許多場景中都具有實時性能，能夠處理多個高清視頻流。

圖3. 采用Jetson Nano和TensorRT的各種深度學(xué)習(xí)推理網(wǎng)絡(luò)的性能，使用FP16精度和批量1

表2提供了完整的結(jié)果，包括其他平臺的性能，如Raspberry Pi 3、Intel Neural Compute Stick 2和Google Edge TPU Coral Dev Board：

表2. Jetson Nano、Raspberry Pi 3、Intel Neural Compute Stick 2和Google Edge TPU Coral Dev Board的推理性能結(jié)果。

由于內(nèi)存容量有限，網(wǎng)絡(luò)層不受支持或硬件/軟件限制，DNR（未運行）結(jié)果頻繁發(fā)生。固定功能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器通常支持相對較窄的一組用例，硬件支持專用層操作，需要網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和激活以適應(yīng)有限的片上高速緩存，以避免重大的數(shù)據(jù)傳輸損失。它們可能會回退到主機CPU上以運行硬件中不支持的層，并且可能依賴于支持減少的框架子集的模型編譯器（例如，TFLite）。

Jetson Nano靈活的軟件和完整的框架支持，以及內(nèi)存容量和統(tǒng)一內(nèi)存子系統(tǒng)使其能夠運行多種不同的網(wǎng)絡(luò)，達到全高清分辨率，包括同時在多個傳感器流上的可變批量大小。這些基準(zhǔn)測試代表了常用網(wǎng)絡(luò)的一些示例，但用戶可以通過加速性能為Jetson Nano部署各種模型和定制架構(gòu)。而Jetson Nano不僅限于DNN推理。其CUDA架構(gòu)可用于計算機視覺和數(shù)字信號處理（DSP），使用包括FFT、BLAS和LAPACK操作在內(nèi)的算法，以及用戶定義的CUDA內(nèi)核。

多流視頻分析

Jetson Nano可實時處理多達8個高清全動態(tài)視頻流，并可部署在網(wǎng)絡(luò)視頻錄像機（NVR）、智能攝像頭和物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的低功耗邊緣智能視頻分析平臺中。NVIDIA的DeepStream SDK使用ZeroCopy和TensorRT來優(yōu)化端到端的推理管道，以在邊緣和本地服務(wù)器上實現(xiàn)最佳性能。

如下視頻顯示了Jetson Nano在8個1080p30流上同時執(zhí)行物體檢測，該過程基于ResNet的模型以全分辨率運行，吞吐量為每秒500萬像素（MP/s）。

圖4顯示了使用Jetson Nano通過深度學(xué)習(xí)分析在千兆以太網(wǎng)上攝取和處理多達8個數(shù)字流的示例NVR架構(gòu)。該系統(tǒng)可解碼500 MP/s的H.264/H.265，并編碼250 MP/s的H.264/H.265視頻。

圖4. 使用Jetson Nano和8x高清攝像頭輸入的參考NVR系統(tǒng)架構(gòu)

JetBot

圖5所示的NVIDIA JetBot是一個新的開源自主機器人套件，它提供了所有軟件和硬件，計劃以低于250美元的價格構(gòu)建一個人工智能的深度學(xué)習(xí)機器人。硬件材料包括Jetson Nano、IMX219 800萬像素攝像頭、3D打印機箱、電池組、電機、I2C電機驅(qū)動器和配件。

圖5. NVIDIAJetBot是基于Jetson Nano的開源深度學(xué)習(xí)自主機器人套件，能夠以低于$250的價格構(gòu)建而成

該項目通過Jupyter筆記本提供簡單易學(xué)的示例，介紹通過編寫Python代碼來控制電機，訓(xùn)練JetBot檢測障礙物，跟蹤人和家居用品等物體，并訓(xùn)練JetBot跟蹤地板周圍的路徑?？梢酝ㄟ^擴展代碼和使用AI框架為JetBot創(chuàng)建新功能。還有可用于JetBot的ROS節(jié)點，為希望集成基于ROS的應(yīng)用程序，以及SLAM和高級路徑規(guī)劃等功能的用戶提供ROS Melodic支持。包含JetBot ROS節(jié)點的GitHub存儲庫還包括Gazebo 3D機器人模擬器的模型，在部署到機器人之前可在虛擬環(huán)境中開發(fā)和測試新的AI行為。 Gazebo模擬器生成合成攝像頭數(shù)據(jù)，并在Jetson Nano上運行。

Hello AI World

Hello AI World提供了一個很好的方式來開始使用Jetson并體驗AI的強大功能。在短短幾個小時內(nèi)，您就可以使用JetPack SDK和NVIDIA TensorRT在Jetson Nano開發(fā)套件上進行一系列深度學(xué)習(xí)推理演示，并進行實時圖像分類和對象檢測（使用預(yù)訓(xùn)練模型）。本教程重點介紹與計算機視覺相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)，并包括使用實時攝像頭。您還可以使用C++編寫自己易于理解的識別程序?？捎玫纳疃葘W(xué)習(xí)ROS節(jié)點將這些識別、檢測和分段推理功能與ROS結(jié)合在一起，可以集成到先進的機器人系統(tǒng)和平臺中。這些實時推理節(jié)點可以輕松地放入現(xiàn)有的ROS應(yīng)用程序中。圖6展示了其中一些示例。

想要嘗試訓(xùn)練自己模型的開發(fā)人員可以參照完整的“Two Days to a Demo”教程，該教程涵蓋了圖像分類、對象檢測和帶有遷移學(xué)習(xí)的語義分割模型的重新訓(xùn)練和定制。遷移學(xué)習(xí)可以精確調(diào)整特定數(shù)據(jù)集的模型權(quán)重，并避免必須從頭開始訓(xùn)練模型。遷移學(xué)習(xí)能夠在連接NVIDIA離散GPU的PC或云實例上高效執(zhí)行，因為訓(xùn)練需要比推理更多的計算資源和時間。

圖6. Hello AI World和Two Days to a Demo教程幫助用戶快速部署用于計算機視覺的深度學(xué)習(xí)

然而，由于Jetson Nano可以運行TensorFlow、PyTorch和Caffe等完整的訓(xùn)練框架，因此它還能夠為那些無法訪問另一臺專用訓(xùn)練機器，并且愿意為獲得結(jié)果而等待的人提供遷移學(xué)習(xí)。表3顯示了Two Days to a Demo教程的遷移學(xué)習(xí)的初步結(jié)果，該過程在Jetson Nano上使用PyTorch，在20萬圖像、22.5GB的 ImageNet子集上訓(xùn)練Alexnet和ResNet-18：

表3. 使用Jetson Nano和遷移學(xué)習(xí)在ImageNet數(shù)據(jù)集的樣本——20萬圖像/22.5GB子集上重新訓(xùn)練圖像分類網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果

時間戳指的是完成20萬圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集所需的時間。對于可用結(jié)果和生產(chǎn)模型，分類網(wǎng)絡(luò)可能需要2-5個時間戳，并且應(yīng)該在離散GPU系統(tǒng)上訓(xùn)練以獲得更多時間戳，直到它們達到最大準(zhǔn)確度。但是，Jetson Nano可以讓網(wǎng)絡(luò)在一夜之間重新訓(xùn)練，在低成本平臺上體驗深度學(xué)習(xí)和人工智能。并非所有自定義數(shù)據(jù)集都與此處使用的22.5GB示例一樣大。因此，圖像/秒表示Jetson Nano的訓(xùn)練性能，此處還包括時間戳縮放與數(shù)據(jù)集的大小，訓(xùn)練批量大小和網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性。其他型號也可以在Jetson Nano上重新訓(xùn)練，同時增加訓(xùn)練時間。

所有人可用的AI

Jetson Nano的計算性能、緊湊的體積和靈活性為開發(fā)人員帶來了創(chuàng)建AI驅(qū)動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)的無限可能性。