Il Jetson-Nano è una scheda di sviluppo prodotta da Nvidia. Si tratta di una scheda specializzata per lo studio di sistemi AI e machine learning (ML). Fornita di una potente GPU dotata di 128 CUDA cores ed un discreto archivio software, offre una serie di esempi di programmazione per rendere meno ripida la curva di apprendimento.

Il noto Nvidia Jetson Nano Developer Kit è infatti un piccolo e potente computer che consente di lanciare reti neurali multiple in parallelo per applicazioni come classificazione di immagini, riconoscimento di oggetti, segmentazione ed elaborazione del parlato. Il tutto compreso in una piattaforma molto intuitiva che consuma appena 5 watt.

Iniziare a lavorare e a capire è davvero semplice. È sufficiente inserire una microSD card con l’immagine del sistema, fornita sul sito Nvidia, lanciare il kit di sviluppo e lanciare il più recente NVIDIA JetPack SDK. JetPack è compatibile con le piattaforme Nvidia AI per il training ed il rilascio di software orientato all’AI.

Lo stesso JetPack SDK viene utilizzato su tutta la piattaforma Nvidia Jetson. Inoltre, la compatibilità con la piattaforma Nvidia AI consente di ridurre l’impegno nello sviluppo. La FAQ ed i tutorial sul sito Nvidia sono abbondanti e ben calibrati per tutti i livelli di conoscenza.

Infine, i 128 CUDA cores sono compatibili con l’hardware presente sulle schede grafiche Nvidia. Questo significa che chiunque abbia scritto software parallelo in CUDA C, può trasferire (o anche solo testare) il proprio lavoro su questo SBC.

Ad un prezzo fissato intorno ai 99 dollari, questa piattaforma di sviluppo hardware/software rappresenta senza dubbio un’ottima base di partenza per tutti coloro che intendono approfondire la conoscenza del mondo del machine learning senza spendere capitali.

La versione di sviluppo, completa di alimentatore, microSSD, telecamera e cavi, si trova su Amazon intorno ai 169 euro.

Stiamo aspettando alcuni esemplari in prova, e abbiamo già pronti benchmark, applicazioni specifiche, studi e addirittura un progetto di AI clustering in laboratorio. Seguiteci!

Luigi_Morelli

Definire ciò che si è non risulta mai semplice o intuitivo, in specie quando nella vita si cerca costantemente di migliorarsi, di crescere tanto professionalmente quanto emotivamente. Lavoro per contribuire al mutamento dei settori cardine della computer science e per offrire sintesi ragionate e consulenza ad aziende e pubblicazioni ICT, ma anche perche’ ciò che riesco a portare a termine mi dà soddisfazione, piacere. Così come mi piace suonare (sax, tastiere, chitarra), cantare, scrivere (ho pubblicato 350 articoli scientfici e 3 libri sinora, ma non ho concluso ciò che ho da dire), leggere, Adoro la matematica, la logica, la filosofia, la scienza e la tecnologia, ed inseguo quel concetto di homo novus rinascimentale, cercando di completare quelle sezioni della mia vita che ancora appaiono poco ricche.