reComputer J1020 V2 - IoT Edge AI Computer mit Jetpack

Das reComputer J1020 v2 ist eine kompakte Edge-AI-Box, die sich perfekt für die Entwicklung und Bereitstellung Ihrer nächsten KI-Anwendung eignet. Es ist mit dem Jetson Nano Modul ausgestattet, das über 128 NVIDIA CUDA-Kerne verfügt, die eine Leistung von 0,5 TFLOPs (FP16) liefern. Dies ermöglicht die Ausführung von KI-Frameworks und -Modellen für Anwendungen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Sprachverarbeitung.

Das reComputer J1020 v2 wird mit einem vorinstallierten NVIDIA Jetpack geliefert, das ein Board Support Package (BSP), Linux OS, NVIDIA CUDA, cuDNN und TensorRT Softwarebibliotheken für Deep Learning, Computer Vision, GPU Computing, Multimedia-Verarbeitung und mehr enthält. Es verfügt außerdem über eine Vielzahl von E/A-Anschlüssen, darunter GPIO, CSI, Gigabit Ethernet, 4x USB 3.0 Typ A und eine integrierte 16 GB eMMC. Das Gerät ist in einem Aluminiumgehäuse mit passivem Kühlkörper untergebracht und sofort einsatzbereit.

Diese intelligente Edge-Box ist ideal für Lösungsanbieter in Branchen wie Smart Cities, Sicherheit, Industrieautomation und Smart Factories. Sie kann für Anwendungen wie Videoanalyse, Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und medizinische Bildgebung eingesetzt werden. Sie ist auch eine gute Wahl für KI-Anfänger, die mit Deep Learning beginnen möchten, da sie Zugang zum NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) bietet, das praktische Schulungen und Zertifizierungen anbietet.

Darüber hinaus bietet der Unmanned Tech Shop einen hervorragenden Kundendienst und schnellen Versand, sodass Sie sich darauf verlassen können, dass Sie beim Kauf des reComputer J1020 v2 gut betreut werden.

Funktionen

• NVIDIA Jetson Nano Dev Kit Alternative : Handgroßes Edge-AI-Gerät, das mit dem Jetson Nano 4GB Produktionsmodul gebaut wurde. Das Trägerboard bietet umfangreiche E/As: GPIO, CSI, Gigabit Ethernet, 4 x USB 3.0 Typ A, onboard 16 GB eMMC. Bitte beachten Sie hier für die Erweiterung des SSD-Speichers.
• 128 NVIDIA CUDA®-Kerne liefern 0,5 TFLOPs (FP16) , um KI-Frameworks und -Modelle für Anwendungen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Sprachverarbeitung auszuführen.
• Vorinstalliertes NVIDIA Jetpack , das JetPack SDK enthält ein Board Support Package (BSP), Linux OS, NVIDIA CUDA, cuDNN und TensorRT Softwarebibliotheken für Deep Learning, Computer Vision, GPU Computing, Multimedia-Verarbeitung, etc.
• Unterstützung des gesamten Jetson Software-Stacks und verschiedener Entwickler-Tools für die schnelle und robuste Entwicklung von KI-Anwendungen, bereitgestellt von Seeed Edge AI Partnern.

Vergleich des NVIDIA Jetson Nano Dev Kit B01 mit der reComputer J10 Serie

Anwendung: Für autonome Maschinen der nächsten Generation

Mit Edge AI können Entwickler maschinelle Lernmodelle einsetzen, um anspruchsvolle Herausforderungen für fortschrittliche Robotik und autonome Maschinen in folgenden Bereichen zu lösen:

• Edge AI in der Wildnis: UAV, Drohnen, Wildtierschutz, Landwirtschaft
• Smart City: Verkehr, Einzelhandel, Gesundheitswesen
• Industrie 4.0: Fertigung, Logistik, Lieferung, Dienstleistung

Das reComputer J1020 v2 ist eine leistungsstarke und kompakte intelligente Edge-Box, die sich ideal für eine Vielzahl von KI-Anwendungen eignet. Einige mögliche Anwendungen sind:

1. Videoanalyse: Das Gerät kann zur Echtzeit-Videoanalyse für Anwendungen wie Überwachung, Verkehrsüberwachung und Ereigniserkennung eingesetzt werden.
2. Objekterkennung: Das Gerät kann Objekte in Bildern oder Videostreams erkennen und klassifizieren, was Anwendungen wie automatisierte Inspektion, Bestandsverwaltung und Qualitätskontrolle ermöglicht.
3. Verarbeitung natürlicher Sprache: Das Gerät kann Textdaten verarbeiten und analysieren, was Anwendungen wie Spracherkennung, Sprachübersetzung und Sentimentanalyse ermöglicht.
4. Medizinische Bildgebung: Das Gerät kann medizinische Bilder wie CT-Scans und MRT-Scans analysieren, was Anwendungen wie Diagnose und Behandlungsplanung ermöglicht.
5. Robotik: Das Gerät kann autonome Roboter befähigen, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen, was Anwendungen wie Navigation und Manipulation ermöglicht.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen möglichen Anwendungen des reComputer J1020 v2. Seine leistungsstarken KI-Fähigkeiten machen es für eine breite Palette von Anwendungsfällen geeignet, einschließlich solcher in den Bereichen Smart Cities, Sicherheit, Industrieautomation und Smart Factories.

Energieeffizienter KI-Computer, kompakte, reichhaltige E/As für endlose KI-Möglichkeiten:

reComputer Jetson - 10 wird mit Jetson Nano geliefert und bietet 0,5 TFLOPs (FP16), was ihn ideal für Hochleistungsrechnen und KI in eingebetteten und Edge-Systemen macht. Sie erhalten die Leistung von 128 NVIDIA CUDA® Cores, Quad-Core ARM CPUs. In Kombination mit über 25,6 GB/s Speicherbandbreite, Video-Kodierung und -Dekodierung machen diese Funktionen den Jetson Nano zur Plattform der Wahl, um mehrere moderne neuronale Netze parallel zu betreiben und hochauflösende Daten von mehreren Sensoren gleichzeitig zu verarbeiten.

Jetzt können Sie mit leistungsstarker und effizienter KI, Computer Vision und Hochleistungsrechnen am Edge mit nur 5 bis 10 Watt innovieren.

Leistungsstarkes Referenz-Carrier-Board:

Das Seeed Referenz-Carrier-Board für das J1020 v2 ist ein Hochleistungs-Carrier-Board, das mit dem NVIDIA Jetson Nano kompatibel ist. Es bietet eine Reihe von Schnittstellen, darunter HDMI 2.0, Gigabit Ethernet, USB 3.0, CSI-Kamera, GPIO, I2C, I2S und mehr, was es zu einer vielseitigen und funktionalen Wahl für Ihre AI-Anwendungsentwicklung macht. Es ist im Design nahezu identisch mit dem Jetson Nano Developer Kit, wodurch es einfach zu bedienen und in Ihr Projekt zu integrieren ist.

Desktop, Wandmontage oder überall passend

Mit einer Gesamtgröße von 130mm*120mm*50mm ist es nur etwa 1/10 der Größe eines gewöhnlichen Computergehäuses, was es ermöglicht, es in Edge-AI-Szenarien einzusetzen. Die hinteren Schraubenlöcher ermöglichen es Ihnen, das Produkt nach Bedarf aufzuhängen. Wir bieten auch andere Gehäusevarianten wie blau, silber und silberfarbenes Metall an, deren stapelbare Struktur es Ihnen ermöglicht, weitere Zwischenschichten hinzuzufügen, um Räume sehr einfach zu schaffen.

Vorkonfiguriertes System für die Edge-AI-Integration

Alle NVIDIA® Jetson™ Module und Entwicklerkits werden von demselben Software-Stack unterstützt, sodass Sie einmal entwickeln und überall einsetzen können. Jetson Software wurde entwickelt, um eine End-to-End-Beschleunigung für KI-Anwendungen zu bieten und Ihre Markteinführungszeit zu verkürzen. Wir bringen dieselben leistungsstarken NVIDIA-Technologien, die Rechenzentren und Cloud-Bereitstellungen antreiben, an den Edge.

NVIDIA JetPack beinhaltet die NVIDIA Container Runtime mit Docker-Integration, die GPU-beschleunigte containerisierte Anwendungen auf der Jetson-Plattform ermöglicht. Jetpack bietet auch Unterstützung für den NVIDIA Triton™ Inference Server, um die Bereitstellung von KI-Modellen in großem Maßstab zu vereinfachen.

Computer Vision und eingebettetes maschinelles Lernen

• Edge AI No-Code Vision Tool, das neueste Open-Source-Projekt von Seeed für die Bereitstellung von KI-Anwendungen mit nur 3 Knoten.
• NVIDIA DeepStream SDK liefert ein komplettes Streaming-Analyse-Toolkit für KI-basierte Multi-Sensor-Verarbeitung sowie Video- und Bildverständnis auf Jetson.
• NVIDIA TAO Toolkit , basierend auf TensorFlow und PyTorch, ist eine Low-Code-Version des NVIDIA TAO Frameworks, das das Modelltraining beschleunigt.
• alwaysAI : Computer-Vision-Anwendungen direkt am Edge des reComputers entwickeln, trainieren und bereitstellen. Erhalten Sie kostenlosen Zugang zu über 100 vortrainierten Computer-Vision-Modellen und trainieren Sie benutzerdefinierte KI-Modelle in der Cloud mit wenigen Klicks über ein Enterprise-Abonnement. Sehen Sie sich unsere Wiki-Anleitung an, um mit alwaysAI zu beginnen.
• Edge Impulse : Die einfachste Pipeline für eingebettetes maschinelles Lernen zur Bereitstellung von Audio-, Klassifizierungs- und Objekterkennungsanwendungen am Edge mit null Abhängigkeiten von der Cloud.
• Roboflow bietet Tools zur Umwandlung von Rohbildern in ein benutzerdefiniertes, trainiertes Computer-Vision-Modell zur Objekterkennung und -klassifizierung und zur Bereitstellung des Modells für Anwendungen. Siehe die vollständige Dokumentation für die Bereitstellung auf NVIDIA Jetson mit Roboflow.
• YOLOv5 von Ultralytics : Verwenden Sie Transferlernen, um eine Few-Shot-Objekterkennung mit YOLOv5 zu realisieren, die nur sehr wenige Trainingsbeispiele benötigt. Sehen Sie sich unsere Schritt-für-Schritt- Wiki-Tutorials an.
• Deci : Optimieren Sie Ihre Modelle auf NVIDIA Jetson Nano. Sehen Sie sich das Webinar von Deci über die automatische Benchmark und Optimierung der Laufzeitleistung auf NVIDIA Jetson Nano und Xavier NX Geräten an.

Spezifikationen

Technische Daten des Moduls

Technische Daten des Trägerboards

Teileliste

1 x Acryl-Abdeckung

1 x Aluminiumrahmen

1 x Jetson Nano Modul

1 x Kühlkörper

1 x Trägerplatine

1 x 12V/2A Netzteil (mit 5 austauschbaren Adaptersteckern)