Premiers pas avec le kit de développement NVIDIA Jetson Nano : 6 étapes

2024 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-30 09:07

Bref aperçu de Nvidia Jetson Nano

Jetson Nano Developer Kit est un petit et puissant ordinateur monocarte qui vous permet d'exécuter plusieurs réseaux de neurones en parallèle pour des applications telles que la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation et le traitement de la parole.

Jetson Nano est alimenté par un processeur ARM A57 quadricœur à 1,4 GHz, un GPU Nvidia Maxwell à 128 cœurs et 4 Go de RAM. Il possède quatre ports USB de type A, dont un USB 3.0, une sortie HDMI et DisplayPort pour la vidéo et un connecteur Ethernet gigabit. Il y a un emplacement pour caméra CSI intégré, mais vous pouvez également connecter des caméras via USB. De plus, comme le Raspberry Pi, le Jetson Nano dispose de 40 broches GPIO (entrée/sortie générale) que vous pouvez utiliser pour attacher aux lumières, aux moteurs et aux capteurs. Malheureusement, le Jetson Nano n'a pas de connectivité sans fil et Bluetooth à bord. Un port micro USB est utilisé pour le connecter à une alimentation, mais il existe également un connecteur cylindrique que vous pouvez utiliser avec une alimentation haute puissance en option qui fournit 4 ampères pour des tâches plus intensives. Le processeur est livré avec un dissipateur thermique au-dessus, mais vous pouvez attacher un ventilateur en option sur le dessus de l'évier si vous allez effectuer des tâches gourmandes en processeur qui nécessitent plus de refroidissement.

Le prix de détail du Jetson Nano est de 99 USD, ce qui est presque deux fois plus cher que le Raspberry Pi, mais en même temps, il ouvre beaucoup plus d'opportunités grâce à l'utilisation de GPU Nvidia.

Fournitures

Avant de démarrer votre NVIDIA Jetson Nano, vous avez besoin des éléments ci-dessous. J'ai acheté mon Jetson Nano via le lien suivant, qui comprend un kit complet avec étui en acrylique, etc.

• Une carte micro-SD (minimum 16 Go)
• Alimentation compatible - un bloc d'alimentation à prise cylindrique 5V 4A est recommandé, mais vous pouvez également utiliser une alimentation micro USB 5V 2.5A.
• Un câble Ethernet (facultatif)
• Clé USB Wifi (en option)
• Adaptateur USB Bluetooth CSR 4.0 (en option)
• Lecteur de carte MicroSD
• câble HDMI
• Moniteur LCD avec entrée HDMI
• Cas (facultatif)

Étape 1: Assemblage du boîtier pour le kit de développement Jetson Nano

Cet étui est spécialement conçu pour le Jetson Nano et est en acrylique transparent.

Étape 2: Écrire l'image sur la carte MicroSD

• Nous devons télécharger l'image de la carte SD du kit de développement Jetson Nano sur le site Web de NVIDIA.
• Téléchargez Etcher, qui écrit l'image du logiciel Jetson sur votre carte SD.
• NVIDIA fournit une documentation pour flasher le fichier.img sur une carte micro-SD pour Windows, macOS et Linux à l'aide d'Etcher.
• Une fois qu'Etcher a fini de clignoter, insérez la carte microSD dans la fente située sous le module Jetson Nano.

Étape 3: Démarrage pour la première fois

• Branchez un écran HDMI sur Jetson Nano, connectez un clavier et une souris USB et mettez-le sous tension pour le démarrer via une alimentation micro-USB ou une prise cylindrique.
• En supposant que votre Jetson Nano soit connecté à une sortie HDMI, vous devriez voir ce qui suit (ou similaire) s'afficher sur votre écran.

Étape 4: Configuration initiale

Le kit de développement Jetson Nano vous guidera à travers une configuration initiale, notamment:

• Examinez et acceptez le CLUF du logiciel NVIDIA Jetson
• Sélectionnez la langue du système, la disposition du clavier et le fuseau horaire
• Créer un nom d'utilisateur, un mot de passe et un nom d'ordinateur
• Connexion

Après vous être connecté, vous verrez le bureau suivant de NVIDIA Jetson.

Étape 5: Dépannage

Il arrive parfois que votre Jetson Nano s'éteigne tout seul. Cela m'est arrivé lors de ma première tentative. Une alimentation de 2,5 A devrait aider à éviter ce problème. Vous pouvez utiliser l'alimentation officielle Raspberry Pi pour le modèle Pi 3B, car elle fournit 2,5 A.

Étape 6: Conclusion

J'espère que vous avez trouvé ce guide utile et merci de m'avoir lu. Dans l'un de mes prochains tutoriels, je montrerai comment optimiser et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur formés dans le cloud public sur Jetson Nano. Si vous avez des questions ou des commentaires? Laissez un commentaire ci-dessous. Si vous aimez cet article, n'hésitez pas à me soutenir en vous abonnant à mon blog.