性能不變，價格更優，$59 美金的 Jetson nano 2GB 登場

NVIDIA 的 Jetson 系列自從 2019 年推出了 Jetson Nano 之後（定價$99美金，終端售價請參考機器人王國商城），終於有台幣$5000以下的方案可供入門者選擇，除了 gpio 腳位配置與 Pi 3/4 相同之外，安裝的方式也貼近 Raspberry Pi 燒錄 sd 記憶卡，而非像是 Jetson Xavier 還需要刷 Jetpack 套件（相當久）。一時之間各種邊緣裝置的方案都熱絡了起來，Google Coral ai、ASUS　tinker edge T 紛紛上市，且都標榜可以做到一定程度的神經網路推論，當然也有像是 Intel Movidius 神經運算棒這類的外掛硬體加速裝置的過渡方案。加上 TensorFlow Lite 在 2019 年發布之後，足見各家大廠對於邊緣裝置的重視，在單板電腦甚至 MCU　微控制器上的可能性就愈來愈多了。但在 Jetson Nano 之前的這類單板電腦，多半無法直接在板子上進行神經網路訓練，但 Jetson Nano 卻可以做到，一些小規模的訓練可以直接在板子上執行。進入正題，Jetson nano 推出 2GB版本，且售價只要 59 美金！居然比目前市場上的另一個主流商品 Rasperry Pi 4 8GB版本（售價75美金）還要便宜（您該不會要說 pi 4 2GB 與 nano 2GB相比才公平吧？） Jetson Nano 2GB 版本標榜 “性能不變，價格更優”，往下延伸了產品線，直接攻打想在 Raspberry Pi 進行相關AI運算的使用者族群，畢竟 Jetson nano 是用 Ubuntu 系統，這類深度學習框架本來就是以 Ubuntu 為基礎來開發。而且現在Jetson Nano 2GB定價一口氣降到比Raspberry Pi 4 8GB還低，應該會有一定程度的使用者會想要玩玩看Jetson nano。

看一下外觀，少了DC筒狀接頭，代表只能用 USB type-C來供電，且 USB 接頭也少了一個與 M.2 SSD 硬碟插槽。GPIO 腳位配置上應該是與 4GB 版本相同。

技術規格

開發套件技術規格
GPU	配備 128 個核心的 NVIDIA Maxwell^™
CPU	四核心 ARM® A57 @ 1.43 GHz
記憶體	2 GB 64 位元 LPDDR4 25.6 GB/秒
儲存空間	microSD （未含記憶卡）
影片編碼器	4Kp30 \| 4x 1080p30 \| 9x 720p30 (H.264/H.265)
影片解碼器	4Kp60 \| 2x 4Kp30 \| 8x 1080p30 \| 18x 720p30 (H.264/H.265)
連線能力	Gigabit Ethernet, 802.11ac wireless*
相機	1x MIPI CSI-2 connector
顯示器	HDMI
USB	1 個 USB 3.0 Type A、2 個 USB 2.0 Type A、1 個 USB 2.0 Micro-B
其他	40-pin header (GPIO, I2C, I2S, SPI, UART) 12-pin header (Power and related signals, UART) 4-pin fan header*
機械規格	100 mm x 80 mm x 29 mm

神經網路效能評比

下圖是　NVIDIA公布的主流神經網路效能評比：Inception V4 / VGG-19 / openPose / Tiny Yolo v3 / ResNet-50 / SSD MobileNet-V1。用於比較的平台則是 Jetson nano 2GB / Raspberry Pi 4（未說明記憶體大小）/ Google Coral ai。可以看出除了SSD MobileNet-V1之外，Jetson nano 2GB　都優於（甚至遠勝於）其比較者。但在此我們要說，每個案例都不盡相同，Raspberry Pi 在很多時候還是非常好用的。而Google Coral ai有一個小巧可愛的 TPU ，在某些特定的神經網路會有效能上的優勢。

最後來看看官方開箱影片吧 https://www.youtube.com/watch?v=dVGEtWYkP2c&feature=emb_title

CAVEDU 的 Jetson 作品

CAVEDU 曾經在 2019 年 Maker Faire Taipei 舉辦了一整個 AI 館，展示了 Jetson nano 的各種應用，可完全滿足教學用無人車的視覺推論需求，相信 Nano 2GB 也可以的！另外也請參考我們在 RS components 的專欄

https://youtu.be/yqSxq0j2kU0

AI 認證

另一個亮點是 NVIDIA 即將推出 AI認證，名為 “Jetson AI Fundamentals Course” 之前的 “Getting Started with AI on Jetson Nano” 也是相當不錯的課程，CAVEDU 曾經在工研院產業學院與其他單位執行過多次這個課程，與學員們一起取得 DLI 線上認證是很有趣的經驗，新的 AI 認證也很令人期待喔！