Começando com NVIDIA Jetson Nano: Configuração Rápida
Índice
- Introdução
- História das placas gráficas
- A chegada do CUDA
- O Jetson TK1
- O Jetson Nano
- Limitações do Jetson Nano
- Uso do Jetson Nano como sistema embarcado
- O Jetbot
- Configurando o Jetson Nano
- Reconhecimento de imagem básico
🤖 Introdução
As placas gráficas têm sido utilizadas para operações não relacionadas a gráficos desde cerca de 2001. No entanto, foi somente em 2006 que a Nvidia lançou o framework CUDA para facilitar a computação de propósito geral em suas placas. Enquanto a maioria das CPUs é projetada para executar uma ou duas operações matemáticas por vez em cada um de seus núcleos, uma GPU é especialmente desenvolvida para executar uma operação em vários pedaços de dados simultaneamente. Devido à sua capacidade de realizar muitas operações de matrizes mais rapidamente do que uma CPU, as GPUs têm sido amplamente utilizadas por pesquisadores para treinar modelos de aprendizado profundo.
📜 História das placas gráficas
As placas gráficas são agora amplamente utilizadas em várias aplicações, mas sua história remonta a 1981, com o surgimento da primeira placa gráfica pessoal, a IBM Monochrome Display Adapter (MDA). Desde então, tem havido um avanço significativo na tecnologia de placas gráficas, levando a melhorias notáveis na renderização de gráficos e velocidade de processamento. Nvidia e AMD são dois dos principais fabricantes de placas gráficas do mercado.
⚙️ A chegada do CUDA
Em 2006, a Nvidia lançou o CUDA (Compute Unified Device Architecture), um framework que permitia a programação de GPUs para realizar tarefas de computação de propósito geral. Isso abriu um novo mundo de possibilidades para a utilização de GPUs em operações não relacionadas a gráficos, como simulações, modelagem científica e aprendizado de máquina. O CUDA tornou mais fácil para os desenvolvedores utilizar a enorme capacidade de processamento paralelo das GPUs Nvidia.
🚀 O Jetson TK1
Em 2014, a Nvidia lançou o Jetson TK1, um kit de desenvolvimento que permitia às pessoas brincarem com uma forma de GPU embarcada, o chip Tegra. Essa placa abriu uma gama de novas aplicações para a computação em GPU, especialmente em dispositivos embarcados e robótica. O Jetson TK1 foi particularmente popular entre entusiastas e makers devido ao seu tamanho compacto e capacidade de processamento impressionante.
🤏 O Jetson Nano
Em junho de 2019, a Nvidia lançou a menor placa da linha Jetson, o Jetson Nano. Esse dispositivo compacto permite a execução de algoritmos de aprendizado profundo em algo um pouco maior do que um Raspberry Pi. Embora seja importante ressaltar que o Jetson Nano é um dispositivo embarcado e, portanto, mais lento em comparação com um computador convencional, ele vem com muitos recursos úteis fora da caixa.
❌ Limitações do Jetson Nano
Devido ao seu tamanho e capacidade de processamento limitada, o Jetson Nano não é adequado para treinar modelos de aprendizado profundo completos. O treinamento de modelos complexos exigirá muito tempo. Em vez disso, é recomendado que o treinamento de modelos seja realizado em um computador convencional mais potente, otimizado para essa tarefa. No entanto, o Jetson Nano pode ser muito poderoso para tarefas de inferência e controle de hardware.
🤖 Uso do Jetson Nano como sistema embarcado
Uma das principais aplicações do Jetson Nano é como um sistema embarcado capaz de controlar hardware externo. A Nvidia oferece diversos guias e kits que podem ser explorados se você quiser construir um robô em torno do Jetson Nano, chamado Jetbot. Esses recursos são úteis para explorar as possibilidades de criar seu próprio veículo autônomo em miniatura.
🔧 Configurando o Jetson Nano
Ao receber seu Jetson Nano, você encontrará o próprio computador em uma caixa. No entanto, para fazê-lo funcionar, você precisará de alguns acessórios adicionais. A Nvidia recomenda uma fonte de alimentação de 5 volts e 2 amperes, mas se você planeja realizar processamentos intensivos, como re treinar modelos, será necessário mais do que isso. Recomenda-se uma fonte de alimentação de 5 volts e 4 amperes. Além disso, é necessário um cartão micro SD com capacidade mínima de 16 gigabytes.
👁️🗨️ Reconhecimento de imagem básico
Uma das primeiras coisas que você pode fazer com o Jetson Nano é realizar um reconhecimento básico de imagem. Com um teclado, mouse, monitor e uma webcam ou câmera CSI (interface de câmera secundária), você poderá realizar essa tarefa. A Nvidia fornece uma lista de modelos pré-treinados que você pode usar para experimentar o reconhecimento de imagens. No próximo episódio, mostrarei como começar a usar o Jetson Nano e realizar o reconhecimento de imagem básico.
🌟 Destaques
- As GPUs são amplamente utilizadas para realizar operações de computação de propósito geral.
- A Nvidia lançou o framework CUDA para facilitar a computação em GPUs.
- O Jetson TK1 e o Jetson Nano são plataformas populares com GPUs embarcadas.
- O Jetson Nano é limitado em capacidade de processamento e não é adequado para treinamento de modelos completos.
- O Jetson Nano pode ser usado como um sistema embarcado para controlar hardware externo.
- O Jetson Nano permite realizar reconhecimento de imagem básico.
FAQ
Q: Posso treinar modelos de aprendizado profundo no Jetson Nano?
A: Embora seja possível treinar modelos no Jetson Nano, é recomendado usar um computador mais poderoso para essa tarefa, devido à capacidade limitada de processamento do Nano. O Jetson Nano é mais adequado para tarefas de inferência e controle de hardware.
Q: Posso usar o Jetson Nano para criar um veículo autônomo em miniatura?
A: Sim, a Nvidia oferece o Jetbot, um kit que permite a criação de um veículo autônomo utilizando o Jetson Nano como controle principal. Isso é especialmente útil para makers e entusiastas que desejam explorar a robótica.
Q: O Jetson Nano vem com Wi-Fi embutido?
A: Não, o Jetson Nano não possui um cartão Wi-Fi integrado. É necessário fornecer seu próprio adaptador Wi-Fi ou conectar o Nano a uma rede via cabo Ethernet.
Q: É possível trabalhar remotamente com o Jetson Nano?
A: Sim, é possível trabalhar remotamente com o Jetson Nano através de conexões SSH e desktop Remoto. Isso permite controlar o Nano e acessar seus arquivos de um computador diferente.
Q: O Jetson Nano utiliza Python 2 ou Python 3?
A: O Jetson Nano pode ser configurado para utilizar tanto o Python 2 quanto o Python 3. No entanto, é recomendado usar o Python 3 para aproveitar os recursos mais recentes da linguagem.
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