Başlık Hücresi – Sütun 0
Jetson Orin Nano
jetson nano
Kamera
2x MIPI CSI-2 22-pin Kamera Konnektörleri
12 şeritli (3×4 veya 4×2) MIPI CSI-2 D-PHY 1.1
M.2 Anahtar M
x4 PCIe Gen 3
x2 PCIe Gen3
M.2 Tuşu E
PCIe (x1), USB 2.0, UART, I2S ve I2C
1 adet
USB
4 adet USB 3.2 Gen2
4 adet USB 3.0
Hata ayıklama ve cihaz modu için 1 x Tip C
1 x USB 2.0 Mikro-B
ağ oluşturma
Gigabit Ethernet
Gigabit Ethernet
RTL8822CE 802.11ac PCIe Kablosuz Ağ Adaptörü
Görüntülemek
Ekran Bağlantı Noktası 1.2
HDMI 2.0 ve eDP 1.4
GPIO
40 Pinli GPIO
40 Pinli GPIO
12 Pimli Düğme Başlığı
4 Pimli Fan Başlığı
Güç
DC 9-19V Namlu Jakı
DC Varil Jakı 20W (4 Amperde Maks. 5V)
boyutlar
100 x 79 x 21 mm (Orin Nano modülü ve soğutma çözümü dahil yükseklik)
100 x 80 x 29 mm (Yüksekliğe Jetson Nano modülü ve soğutma çözümü dahildir)
Bir bakışta, Orin Nano ve Jetson Nano aynı görünüyor. Orin Nano’yu uzaklaştıran şey, bir soğutucuya yerleştirilmiş bir fan ve HDMI bağlantı noktasının olmamasıdır. USB-C bağlantı noktası, Jetson Nano’nun mikro USB’sinin yerini alır. Yukarıda bahsedilen fan, tam 15W’da çalışırken bile fısıltı kadar sessiz. Nvidia’nın önerilen çıkarım ölçütlerinden birini çalıştırdık ve fan, SBC’lerde test ettiğimiz diğer fanların aksine sessiz kaldı.
Çıkarım Testi
Şu anda bu bölüm kısa ve pek tatlı değil. Nvidia’nın, Orin Nano’nun Jetson Nano’nun performansının neredeyse 30 katını sağladığını (45 katına çıkmayı umduğunu) iddia ettiğini doğrulayamadım.
Bunun temel nedenleri kısa bir zaman ölçeği ve özel yazılım yapısıdır. Raspberry Pi Kamera Modülü 2 kullanarak Hello AI World örneğini göstermek istedim, ancak uyumlu olarak listelenmesine rağmen yazılım kodlayıcının kamerayı algılamamasına neden olan kamera sorunlarıyla karşılaştım. Bu sorunlar Nvidia’ya iletildi ve gelecekteki bir JetPack OS sürümünün bu sorunları çözeceğini umuyorum.
Masaüstü Deneyimi
Ubuntu 20.04’ün özel bir sürümü olan JetPack 5’i çalıştırmak, 8 GB LPDDR5 ve altı çekirdekli Arm CPU, genel masaüstü görevleri için yeterli güç sağlar. Ancak, sadece bir masaüstü bilgisayar olarak kullanmak için bu anakarta 500$ yatırım yapmanızı önermeyiz.
İlk açılış umduğumuzdan biraz daha yavaştı, ancak Nvidia inceleme kılavuzunda nihai üretim birimlerinde bu sorunun olmayacağını belirtti. Belirlediğimiz bir başka sorun da, önizleme yapısında yalnızca 6,3 GB RAM’in mevcut olmasıydı. Tam 8 GB, bir düzeltme aracılığıyla son kullanıcılara sunulacak. Ubuntu deneyimi, Orin Nano’nun güçlü yönlerine özel araçlar yükleme dışında, masaüstünde yapılan minimum miktarda özelleştirme ile hoştu.
Chromium’un kurulumu beklediğimizden biraz daha uzun sürdü. Görünüşe göre tarayıcıyı Canonical’ın tercih ettiği paketleme platformu Snap aracılığıyla yükledi. Bize eski kafalı diyebilirsiniz ama yine de APT’ye karşı çok sevgimiz var.
Kurulum tamamlandıktan sonra Chromium’u açtık ve ardından birkaç HDR ve 4K video izlemek için YouTube’a gittik. Birincisi LeePSPVideo’nun tam ekrana ve 1440p’ye ayarladığımız HDR video testiydi. İnekler için istatistikler, 1440p 30 fps video için çok az sayıda kare düştüğünü gösterdiğinden, video oynatma harikaydı.
İnekler için istatistikleri kullanmasaydık, asla fark etmeyecektik. Bir sonraki video, Kosta Rika ve vahşi yaşamı etrafında bir gezi 1440p tam ekranda oynatıldı, ancak bu 60 fps video daha kötüydü. Tüm çalışması boyunca karelerin yaklaşık %4’ünü düşürdü, büyük çoğunluğu videonun başlangıcında. Bu soruna rağmen, oynatma harikaydı.
Orin Nano’da eksik olan, özel bir donanım kodlayıcıdır (NVENC). Bunun yerine Nvidia, altı çekirdekli Arm A78AE CPU kullanan bir yazılım kodlayıcı sunar. Bu, Jetson Nano’dan bir sürüm düşürme gibi görünüyor, ancak belki de iki ek Arm CPU çekirdeği bunu telafi etmek için var mı?
Bir donanım kodlayıcının olmaması, Orin Nano ile bir kamerayı nasıl kullandığımızı da etkiler. Taşıyıcı kartın sol tarafında iki adet 15 pinli CSI konnektörü vardır. Bunlar, için üretilmiş CSI kablolarıyla uyumludur. Ahududu Pi Sıfır . Bir Raspberry Pi Kamera Modülü 2’yi CAM0’a bağladık ve video kaydetmek için hızlı bir komut dosyasını test ettik. Ne yazık ki bu, işletim sistemi önizleme derlememizde olmayacaktı. Raspberry Pi Camera Module 2’nin IMX219 sensörü uyumlu olmasına rağmen görüntü alamadık.
GPIO’yu kullanma
resim 1 ile ilgili 3
(İmaj kredisi: Tom’un Donanımı)
(İmaj kredisi: Tom’un Donanımı)
(İmaj kredisi: Tom’un Donanımı)
Orin Nano’nun 40 pinli GPIO’su, taşıyıcı kartın sağ tarafındadır ve işte ilk sayımız. Hangi pinlere bağlıyoruz? Jetson Nano’da pano referansını pimlerin yanında serigrafi olarak yazdırdık.
Orin Nano için, tahtayı ters çevirmeli ve her bir iğnenin nerede olduğunu hatırlamak için zihinsel bir ustalık göstermeliyiz. Bu, daha fazla kod çözme gerektiren bir Broadcom (BCM) eşleme (Raspberry Pi ayrıca tüm resmi eğitimlerinde BCM eşlemelerini kullanır) kullanan Python örnekleriyle birleştirildi. Python modülü, Raspberry Pi hayranlarının yakından haberdar olacağı bir modül olan RPi.GPIO’dur. Ben Croston tarafından yaratılan bu Python modülü, binlerce Pi projesine ve epeyce Jetson projesine güç verdi. Modül, Jetson kartlarında çalışacak şekilde ayarlandı ve bu gözler için her zamanki kadar tanıdık. BCM’den BOARD pin eşlemelerine dolaşmak için, Raspberry Pi tabanlı içeriği öğretme konusunda uzun yıllara dayanan deneyimimize rağmen, fiziksel (BOARD) pin eşlemelerini seçtik.
İşe yaradı ve yanıp sönen bir LED’imiz vardı. GPIO pinleri ayrıca olağan iletişim protokolleri bolluğunu da sağlar. Basit dijital IO’dan UART, SPI, I2C ve I2S’ye. Orin Nano’nun GPIO’su, kartın odak noktası değil, makine öğrenimini robotik veya bir dizi sensörle birleştirmek isteyenler için ek bir özellik.
Nvidia’nın Jetson Orin Nano geliştirici kiti şu anda yetkili distribütörler aracılığıyla 499$’a satılıyor.
Popular Articles
Latest Articles