מהי NVIDIA Jetson?
NVIDIA Jetson (אנבידיה ג’טסון) היא סדרה של פלטפורמות מחשוב משובצות המיועדות ליישומים שונים, כולל בינה מלאכותית,
למידת מכונה, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ומערכות אוטונומיות.
הפלטפורמות הללו מפותחות על ידי NVIDIA, חברה הידועה ביחידות העיבוד הגרפיות שלה (GPU) ובטכנולוגיות הבינה המלאכותית שלה.
מכשירי Jetson הם קומפקטיים וחסכוניים באנרגיה, מה שהופך אותם למתאימים לשימוש במגוון רחב של מחשוב קצה ומערכות משובצות.
אנבידיה ג’טסון פופולריים במיוחד לבנייה ופריסה של יישומי בינה מלאכותית וראייה ממוחשבת בתרחישים שבהם עיבוד בזמן אמת,
זמן אחזור נמוך ויעילות חשמל הם קריטיים.
מקרי שימוש נפוצים עבור Jetson כוללים:
רובוטיקה אוטונומית: פלטפורמות ג’טסון משמשות להנעת רובוטים אוטונומיים ומזל”טים, מה שמאפשר להם לתפוס ולנווט את סביבותיהם,
להימנע ממכשולים ולקבל החלטות אינטליגנטיות.
מצלמות חכמות: ניתן לשלב מודולים של Jetson במצלמות חכמות כדי לבצע זיהוי עצמים בזמן אמת,
זיהוי פנים ומשימות ראייה ממוחשבת אחרות בקצה.
אוטומציה תעשייתית: מכשירי ג’טסון משמשים במערכות אוטומציה תעשייתיות עבור משימות כגון בקרת איכות,
זיהוי פגמים ותחזוקה חזויה.
שירותי בריאות: הם משמשים במכשירים רפואיים ויישומי בריאות עבור משימות כמו ניתוח תמונה, ניטור מטופלים ואבחון.
Edge AI: פלטפורמות Jetson מאפשרות הסקת AI בקצה, כלומר עיבוד נתונים מקומי במכשיר במקום שליחתם לשרת מרוחק.
זה חשוב עבור יישומים שבהם זמן אחזור נמוך ופרטיות הם בעלי חשיבות עליונה.
מוצרי NVIDIA Jetson
NVIDIA מציעה מספר קווי מוצרים של Jetson, כל אחד עם רמות שונות של כוח עיבוד ויכולות.
Jetson Nano
פלטפורמה המיועדת לחובבי עשה זאת בעצמך, סטודנטים וחובבים אך לא רק.
Jetson מסוגל להריץ עומסי עבודה של AI וכולל GPU המבוסס על ארכיטקטורת NVIDIA Maxwell.
Jetson Xavier NX
מודול קומפקטי וחסכוני בצריכת החשמל עם יכולות מחשוב בעלות ביצועים גבוהים, המתאים למגוון רחב של יישומי AI ומחשוב קצה.
Jetson AGX Xavier
מודול חזק וגדול יותר, המציע יכולות AI וראייה ממוחשבת מתקדמות.
הוא משמש ביישומים הדורשים משאבי חישוב משמעותיים.
Jetson TX2 ו-TX2 NX
מודולים אלה מספקים איזון בין ביצועים ויעילות צריכת חשמל, מה שהופך אותם לאפשרויות צדדיות עבור יישומי בינה מלאכותית ורובוטיקה.
Jetson Xavier NX Dev Kit ו- Jetson Nano Dev Kit
ערכות אלו כוללות את מודולי Jetson ורכיבים נוספים לפיתוח, המאפשרים למפתחים ליצור אבטיפוס ולפתח אפליקציות בקלות רבה יותר.
מה אפשר לפתח באמצעות NVIDIA Jetson?
ניתן לפתח מגוון רחב של יישומים ופרויקטים באמצעות פלטפורמות NVIDIA Jetson, הודות ליכולות הבינה המלאכותית והראייה הממוחשבת שלהן,
כמו גם התאמתן למחשוב קצה.
הנה כמה סוגים נפוצים של פרויקטים ויישומים שניתן לפתח עם Jetson:
יישומי ראייה ממוחשבת:
זיהוי אובייקטים: בניית מערכות שיכולות לזהות ולסווג אובייקטים בזמן אמת.
זיהוי פנים: פיתוח אפליקציות לזיהוי פנים ואימות.
עיבוד תמונה ווידאו: ביצוע שיפור תמונה, פילוח ומניפולציה.
מעקב ואבטחה: פיתוח מערכות מעקב חכמות עם תכונות כמו זיהוי חריגות ומעקב.
רובוטיקה אוטונומית:
מל”טים וכלי רכב אוטונומיים: פיתוח רובוטים ומזל”טים המסוגלים לניווט אוטונומי, הימנעות ממכשולים ותכנון נתיבים.
בקרת רובוט: שליטה בזרועות רובוטיות, תפסנים ומניפולטורים למשימות שונות.
SLAM (Simultaneous localization and mapping): פיתוח אלגוריתמי SLAM למיפוי ולוקליזציית רובוטים.
אוטומציה תעשייתית:
בקרת איכות: בדיקת איכות המוצר בתהליכי ייצור.
תחזוקה חזויה: יצירת מערכות המנבאות כשלים בציוד כדי להפחית את זמן ההשבתה.
בדיקה אוטומטית: פיתוח מערכות בדיקה אוטומטיות לתעשיות שונות.
שירותי בריאות והדמיה רפואית:
ניתוח תמונה רפואי: סיוע לאנשי מקצוע בתחום הבריאות במשימות כמו זיהוי גידולים ופילוח איברים.
ניטור מטופלים מרחוק: מעקב אחר הסימנים החיוניים של המטופלים והתריע לספקי שירותי בריאות בזמן אמת.
טכנולוגיה מסייעת: בניית מכשירים שיעזרו לאנשים עם מוגבלויות.
יישומי Edge AI:
עיבוד שפה טבעית: הטמעת זיהוי דיבור והבנת שפה בקצה.
מכשירי IoT המופעלים על ידי AI: יצירת מכשירי IoT חכמים עם יכולות AI לאוטומציה ביתית, ניטור סביבתי ועוד.
מחשוב קצה: פיתוח שרתי קצה לעיבוד נתונים מקומי והפחתת השהיה.
פרויקטים של למידה עמוקה ולמידת מכונה:
אימון ופריסה מודלים של למידה עמוקה מותאמים אישית עבור משימות שונות, כולל סיווג תמונות, זיהוי אובייקטים ועיבוד שפה טבעית.
ניסוי עם רשתות עצביות ולמידת חיזוק עמוק עבור רובוטיקה ומערכות אוטונומיות.
פתרונות בינה מלאכותית:
התאמת פתרונות מבוססי Jetson לייצירת מענה לצרכים ספציפיים של התעשייה או העסק, כגון ניתוח קמעונאות,
ניטור חקלאות או מכונות חקלאות אוטונומיות.
NVIDIA מספקת דוקומנטציה רחבה, ספריות תוכנה וכלים למפתחים לתמיכה בפיתוח Jetson, מה שהופך אותו לנגיש למפתחים
מתחילים ומנוסים כאחד.
ניתן להעזרבקהילת המפתחים של NVIDIA Jetson.
שפות פיתוח של NVIDIA Jetson
פלטפורמות NVIDIA Jetson תומכות במגוון שפות תכנות ומסגרות פיתוח, מה שהופך אותה למגוון עבור סוגים שונים של מפתחים ויישומים.
להלן כמה משפות התכנות והמסגרות העיקריות המשמשות בדרך כלל לפיתוח Jetson:
Python: Python היא שפה פופולרית לפיתוח Jetson, במיוחד עבור משימות למידת מכונה ומשימות ראייה ממוחשבת.
ניתן להשתמש בספריות כמו TensorFlow, PyTorch ו-OpenCV, שיש להן גרסאות מותאמות לפלטפורמות Jetson.
C++: C++ מתאימה היטב ליישומים קריטיים לביצועים במכשירי Jetson.
ניתן להשתמש בה כדי לכתוב קוד יעיל לרובוטיקה, עיבוד תמונה בזמן אמת ומשימות אחרות אינטנסיביות מבחינה חישובית.
CUDA (Compute Unified Device Architecture): CUDA היא פלטפורמת מחשוב מקבילה וממשק API שפותחה על ידי NVIDIA.
CUDA מאפשר לרתום את הכוח של ה-GPU בפלטפורמות Jetson למשימות מקבילות.
CUDA משולבת עם C/C++.
Java: אמנם לא נפוצה עבור ג’טסון כמו Python או C++, אבל ניתן לפתח יישומי Jetson באמצעות Java אם אתה מעדיף את השפה.
ROS (מערכת הפעלה רובוט): ROS היא מסגרת גמישה לכתיבת תוכנת רובוט.
ניתן להשתמש בשפות תכנות שונות בתוך ROS, כולל C++ ו-Python, כדי לפתח יישומים רובוטיים במכשירי Jetson.
JavaScript: עבור יישומים מבוססי אינטרנט או פרויקטים של IoT, ניתן להשתמש ב-JavaScript וב-Node.js.
ייתכן שתצטרך להתממשק עם התקני Jetson באמצעות ספריות ופרוטוקולי תקשורת מתאימות.
Go (Golang): Go היא שפת תכנות המתאימה לבניית יישומי שרתים ומיקרו-שירותים.
ניתן להשתמש בו לפיתוח שירותי backend המתקשרים עם מכשירי Jetson.
MATLAB: MATLAB מספקת תמיכה לפיתוח Jetson, ומאפשרת לך להשתמש בכלים החזקים שלה עבור מחשוב נומרי,
עיבוד תמונה ולמידת מכונה.
ראסט: ראסט היא שפת תכנות מערכות הידועה בתכונות הבטיחות שלה.
ג’וליה: ג’וליה היא שפת תכנות היי לבל עם ביצועים גבוהים המתאימה למחשוב מדעי וטכני.
זה יכול לשמש לפיתוח AI ויישומי מחשוב מספרי על פלטפורמות Jetson.
עלויות Jetson
העלות של מכשירי NVIDIA Jetson יכולה להשתנות באופן משמעותי בהתאם לדגם הספציפי ולתצורה שתבחר.
Jetson Nano: ערכת המפתחים של Jetson Nano, הכוללת את מודול Jetson Nano, ספק כוח ואביזרים אחרים,
מתומחרת בסביבות $99.
עלות ערכת המפתחים של Jetson Nano 2GB, גרסה חסכונית יותר, היא כ-$59.
Jetson Xavier NX: עלות ערכת המפתחים של Jetson Xavier NX, הכוללת את מודול Jetson Xavier NX ואביזרים,
היא סביבות $399.
Jetson AGX Xavier: עלות מודול Jetson AGX Xavier, שהוא דגם מתקדם יותר, היא כ-$1,099.
יש לציין כי מחיר זה הוא עבור המודול בלבד, ועלויות נוספות עשויות להיות קשורות לערכת המפתחים.
Jetson TX2 ו-TX2 NX: עלות מודול Jetson TX2 ומודול Jetson TX2 NX היא סביבות $399 ו-$199, בהתאמה.
אלטרנטיבות לרכיבי NVIDIA Jetson
בעוד שמכשירי NVIDIA Jetson הם אפשרויות פופולריות עבור יישומי בינה מלאכותית, למידת מכונה ויישומי ראייה ממוחשבת,
קיימות מספר אלטרנטיבות זמינות, כל אחת עם החוזקות והיכולות שלה.
הבחירה בחלופה עשויה להיות תלויה בדרישות הפרויקט הספציפיות, בתקציב ובהעדפות הפיתוח.
הנה כמה חלופות בולטות של Jetson:
Raspberry Pi: ה-Raspberry Pi הוא מחשב בעל לוח יחיד בעלות נמוכה בגודל כרטיס אשראי שנמצא בשימוש עבור פרויקטים משובצים.
למרות שהוא עשוי לא להציע את אותה רמת GPU של מכשירי Jetson, הוא פופולרי עבור מחשוב למטרות כלליות, IoT ופיתוח מוצרים.
גוגל קורל: גוגל קורל מציעה מגוון של חומרת מאיץ בינה מלאכותית, כולל Coral Dev Board ו-USB Accelerator.
מכשירים אלה מיועדים לפיתוח בינה מלאכותית וניתן להשתמש בהם למשימות כמו זיהוי אובייקטים וזיהוי דיבור.
Intel Neural Compute Stick: אינטל מציעה את Neural Compute Stick, התקן USB המספק האצת מסקנות בינה מלאכותית
באמצעות Myriad X VPU (יחידת עיבוד ראייה) של אינטל.
זה מתאים להוספת יכולות AI למערכות קיימות.
Edge TPU: Edge TPU של גוגל הוא שבב מאיץ בינה מלאכותית שנועד להשתלב במכשירי קצה.
ניתן למצוא אותו במוצרים כמו Coral Dev Board ומכשירי IoT שונים.
NXP i.MX Series: סדרת i.MX של NXP נפוצה במערכות משובצות ויישומי IoT.
חלק מהמעבדים הללו כוללים האצת חומרה עבור משימות בינה מלאכותית וראייה ממוחשבת.
Qualcomm Snapdragon: מעבדי Snapdragon, שנמצאים בדרך כלל במכשירים ניידים, משמשים בכמה יישומי מחשוב קצה ובינה מלאכותית.
הם מציעים שילוב של ליבות מעבד, GPU וליבות מאיץ בינה מלאכותית.
Xilinx Zynq: Xilinx Zynq SoC (System-on-Chips) משלבים מעבדי ARM עם לוגיקה ניתנת לתכנות, מה שהופך אותם למתאימים למגוון רחב
של יישומי AI ועיבוד אותות מותאמים אישית.
Rockchip RK3399: Rockchip RK3399 הוא SoC פופולרי המשמש במחשבים עם לוח יחיד כמו RockPro64 ו-Odroid-N1.
יש לו GPU והוא מסוגל להריץ חישובי בינה מלאכותית.
UP AI Core: סדרת UP AI Core מבית AAEON מספקת כרטיסי מאיץ AI שניתן להוסיף למערכות קיימות כדי לאפשר הסקת AI.
Movidius Myriad: סדרת Movidius Myriad מבית אינטל מיועדת למשימות AI וראייה ממוחשבת.
Movidius Myriad נמצא במכשירים כמו Intel Neural Compute Stick.
NXP i.MX 8M Plus: מעבד זה מ-NXP כולל האצת חומרה עבור AI ולמידת מכונה, מה שהופך אותו למתאים ליישומים
הדורשים עיבוד AI קצה.
שאלות ותשובות בנושא NVIDIA Jetson
ש: האם אני יכול להשתמש בג’טסון ליישומים מסחריים ותעשייתיים?
ת: כן, Jetson נמצא בשימוש נרחב ביישומים מסחריים ותעשייתיים למשימות כמו בקרת איכות, תחזוקה חזויה,
רובוטיקה אוטונומית ועוד.
NVIDIA מציעה תמיכה ומשאבים ייעודיים למקרי שימוש תעשייתיים.
ש: איך קהילת המפתחים של Jetson?
ת: קהילת המפתחים של Jetson פעילה וגדלה תדיר, עם פורומים, קהילות מקוונות ומשאבים זמינים לשיתוף ידע, פתרון בעיות ושיתוף פעולה בפרויקטים.
פורטל המפתחים הרשמי של NVIDIA מספק מידע ומשאבים רבי ערך.
ש: היכן אוכל למצוא מידע ומשאבים נוספים לפיתוח Jetson?
ת: תוכל למצוא מידע נוסף, תיעוד ומשאבים לפיתוח Jetson באתר הרשמי של NVIDIA, בפורטל המפתחים ובפורומים למפתחים.
בנוסף, קהילות מקוונות, הדרכות ומשאבים של צד שלישי זמינים לתמיכה במפתחי Jetson.
ש: מה היתרון העיקרי בשימוש בג’טסון עבור יישומי AI?
ת: היתרון העיקרי של Jetson עבור יישומי בינה מלאכותית הוא יכולות עיבוד ה-GPU וה-AI החזקות שלה במבנה קומפקטי וחסכוני באנרגיה.
זה מאפשר הסקת AI בזמן אמת ועיבוד נתונים בקצה, ומפחית את זמן ההשהיה ושימוש ברוחב הפס.
ש: האם קיימות גרסאות שונות של מערכת ההפעלה Jetson?
ת: כן, NVIDIA מספקת את ה- JetPack SDK, הכוללת את מערכת ההפעלה Jetson (מבוססת לינוקס) המותאמת לכל דגם של Jetson.
ה-SDK מתעדכן באופן קבוע כדי לספק את ספריות התוכנה והכלים העדכניים ביותר לפיתוח Jetson.
ש: האם אני יכול לחבר חיישנים וציוד היקפי חיצוניים למכשירי Jetson?
ת: כן, מכשירי Jetson מציעים אפשרויות קישוריות שונות, כולל פיני USB, GPIO, ממשקי מצלמות I2C, SPI ו-CSI, המאפשרים
לחבר חיישנים חיצוניים, מצלמות, צגים וציוד היקפי אחר לצרכי היישום הספציפיים שלך.
ש: האם יש תמיכה במערכות הפעלה בזמן אמת (RTOS) ב-Jetson?
ת: מכשירי Jetson מריצים בדרך כלל מערכות הפעלה מבוססות לינוקס, אבל אפשר לשלב יכולות בזמן אמת באמצעות פתרונות כמו Xenomai
שיכול לאפשר ביצועים בזמן אמת בפלטפורמות Jetson.
ש: האם אני יכול לפרוס מודלים של למידת מכונה שהוכשרו בפלטפורמות אחרות למכשירי Jetson?
ת: כן, היתן בהחלט לפרוס מודלים של למידת מכונה שהוכשרו בפלטפורמות אחרות למכשירי Jetson, בתנאי שפורמט הדגם תואם.
פורמטים נפוצים כמו TensorFlow, PyTorch ו-ONNX נתמכים, ו-NVIDIA מספקת כלים כמו TensorRT לאופטימיזציה של דגמים עבור ה-GPU של Jetson.
ש: מהי צריכת החשמל האופיינית של מכשירי Jetson?
16: צריכת החשמל של מכשירי Jetson משתנה בהתאם לדגם ולעומס העבודה.
דגמים מתקדמים יותר כמו Jetson Nano מתוכננים להיות חסכוניים באנרגיה ועשויים לצרוך בסביבות 5-10 וואט, בעוד שדגמים מתקדמים
כמו Jetson AGX Xavier יכולים לצרוך 10-30 וואט או יותר, בהתאם למקרה השימוש.
