NVIDIA tung ra máy tính AI mới có tên Jetson Nano, giá chỉ 99 USD, nhanh hơn và mạnh hơn Raspberry Pi

Vài năm gần đây, NVIDIA là công ty rất hào hứng trong mảng “máy học” và AI. Năm 2015, công ty này từng ra mắt giải pháp nhúng Jetson TX1 “Supercomputer-on-Module” cho robot, máy bay không người lái hay xe tự lái cần nhiều sự tính toán sự trực quan.

NVIDIA đã rất thành công trong một loạt sản phẩm “AI”. NVIDIA cho biết, tính đến thời điểm hiện tại, đã có hàng trăm, hàng ngàn nhà phát triển cho Jetson. Vì đây là giải pháp dành cho các doanh nghiệp thương mại, nên với giá 599 USD của nó không phù hợp cho những nhà sản xuất nhỏ lẻ hay những người đam mê thông thường.

Và hôm nay, NVIDIA lại ra mắt phiên bản Jetson Mini. Đây là một bộ kit phát triển tính toán AI có giá 99 USD. Nó mở đường cho một cuộc cách mạng giống như Raspberry Pi, nhưng lần này lại là cho việc học máy (machine learning).

Dĩ nhiên, thứ quan trọng trong các sản phẩm AI của NVIDIA là GPU. Trước đây, Jetson sở hữu GPU Maxwell 1024 GFLOP, có 256 nhân CUDA. Còn với TX2 lại có thể cung cấp 1,3 TFLOP bằng GPU Pastal có 256 nhân CUDA. Và với sản phẩm cao cấp nhất dòng là Jetson AGX Xavier lại có thể xử lý 10 TFLOP với GPU NVIDIA Volta 512 nhân CUDA nằm bên trong. Vì khả năng này nên Jetson AGX Xavier có mức giá lên đến 1000 USD. Còn với Jetson Nano chỉ có giá 99 USD (khoảng 2,3 triệu đồng) thì nó cũng bị giảm GPU xuống còn 128 nhân CUDA, phát triển dựa trên kiến trúc Maxwell và có thể xử lý 472 GFLOP.

Hỗ trợ GPU này bao gồm 1 CPU 4 nhân 64-bit dựa trên ARM Cortex-A57, RAM 4GB và bộ xử lý video có thể xử lý lên đến 4K 30fps đối với mã hóa và 4K 60fps đối với giải mã, cùng với đó là các khe cắm PCIe và USB 3.0.

Khả năng xử lý video của Jetson Nano là khá ấn tượng. Sản phẩm này không phải phục vụ việc xem video 4K, thay vào đó, nó có thể xử lý nhiều luồng video (như các máy bay không người lái drone được tích hợp đa camera) để có thể phát hiện đối tượng, theo dõi hay tránh chướng ngại vật. Ngoài 4K 60fps, Jetson Nano còn có khả năng giải mã 8 luồng video hay camera với độ phân giải Full HD 30fps. Các luồng này sẽ được giải mã đồng thời ngay lập tức bởi các thuật toán học máy để theo dõi đối tượng.

Jetson Nano sẽ có 2 hình dạng. Một dạng mô-đun, có kích thước 70×45mm, để có thể sử dụng trong các thiết kế sản phẩm cuối cùng. Dạng còn lại là sẽ một bộ kít phát triển giống với Raspberry Pi nhằm cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh cho nhà phát triển. Phiên bản mô-đun sẽ sở hữu bộ nhớ trong 16GB, trong khi bộ kit lại sử dụng thẻ nhớ microSD.

Không giống như những lần cập nhật nền tảng Jetson trước, NVIDIA dự đoán 2 mục đích sử dụng Jetson Nano. Đầu tiên, bộ kit phát triển sẽ hoàn toàn hữu dụng cho các tổ chức thương mại muốn phát triển những sản phẩm có khả năng học máy. Sản phẩm có thể thiết kế sử dụng bộ kit phát triển này và có thể chuyển sang sử dụng mô-đun cho sản phẩm cuối cùng. Đây là cách sử dụng của các bo mạch và mô-đun Jetson khác. Thứ hai, những người đam mê có thể không bao giờ sử dụng phiên bản mô-đun nhưng sẽ muốn tạo ra những dự án dựa trên bộ kit phát triển, tương tự như Raspberry Pi.

Cuối cùng, NVIDIA sẽ bán cả mô-đun lẫn bộ kit phát triển, không chỉ qua các kênh phân phối mà còn cung cấp đến các thị trường rộng lớn hơn qua các cửa hàng bán lẻ.

Liệu có phải là sản phẩm thay thế Raspberry Pi?

Raspberry Pi sử dụng bộ xử lý 4 nhân dựa trên Cortex-A53 và có mức RAM tối đa là 1GB. Sản phẩm này có thể thú vị khi chạy các tập lệnh Python đơn giản hay những tác vụ cơ bản khác, nhưng có thể khó sử dụng như một môi trường desktop thông thường. Trong khi đó, Jetson Nano lại có CPU 4 nhân dựa trên Cortex-A56 và 4GB RAM. Thế nên, sản phẩm này sẽ có khả năng xử lý nhanh ít nhất là gấp đôi so với Raspberry Pi cho các tác vụ không có máy học. Ngoài ra, mức RAM bổ sung cao hơn cũng cho phép nó chạy môi trường desktop mượt mà hơn.

Hơn nữa, Jetson Nano cũng có 40 chân GPIO, giống như Raspberry Pi. Dù NVIDIA không nhắc đến việc có thương thích với Raspberry hay không, nhưng họ tuyên bố rằng Jetson Nano “có thể tương thích với nhiều thiết bị ngoại vi cũng như các add-on bổ sung khác”. Bên cạnh đó, nó còn hỗ trợ thư viện Adafruit Blinka và Raspberry Pi Camera V2. Người dùng có thể cài đặt môi trường Linux desktop thông qua Linux4Tegra, một hệ điều hành được phát triển từ Ubuntu 18.04.

Tóm lại, Jetson Nano cực kì giống với Raspberry Pi nhưng lại tốt hơn, mạnh hơn và nhanh hơn.

JetBot

Để chứng minh khả năng của bo mạch này, NVIDIA đã ra mắt JetBot, một dự án AI mã nguồn mở dựa trên Jetson Nano. JetBot sẽ đi kèm với các danh sách linh kiện, hướng dẫn thiết lập phần cứng và các hướng dẫn khác. Ý tưởng này sẽ giúp bất cứ ai đã hiểu cơ bản về Python đều có thể phát triển một robot dạng nhỏ và, học tất cả những gì về điều khiển động cơ, thu nhận hình ảnh từ camera và đào tạo AI bằng cách dạy JetBot theo dõi các vật thể, tránh va chạm.

Nhiều thiết bị nhưng chung phần mềm

Một lý do khiến Raspberry Pi thành công hơn so với các bo mạch máy tính đơn dựa trên ARM khác là phần mềm luôn dễ dàng cập nhật. Có nhiều bo mạch ban đầu chỉ hỗ trợ một phiên bản Linux và sau đó, chúng sẽ không được cập nhật hay nâng cấp. Không có các bản sửa lỗi bảo mật, không có các package mới và chắc chắn rằng không có phiên bản kernel mới.

Hiểu được điều đó, NVIDIA đã và đang làm rất tốt cho việc đảm bảo phần mềm luôn mới. Jetson TX1 hỗ trợ Linux 3.10 và sử dụng Ubuntu 14.04. Dần dần, nó hỗ trợ kernel 4.4, sau đó là 4.9. Tương tự, phiên bản Ubuntu cũng được nâng cấp từ 14.04 lên 16.04 và giờ là 18.04.

Điều này chứng minh rằng NVIDIA đang cung cấp một môi trường phát triển thống nhất cho toàn bộ các bo mạch Jetson của họ. Bạn có thể phát triển một dự án dựa trên Jetson Nano, nhưng nếu cần thêm sức mạnh GPU thì sẽ cần suy nghĩ đến việc nâng cấp lên một phiên bản Jetson cao hơn mà không phải đánh đổi bất cứ thứ gì liên quan đến phần mềm.

Jetson Nano là một bo mạch tuyệt vời với mức giá thấp, hiệu năng tính toán tổng thể tốt hơn đáng kể so với Raspberry Pi, máy học (cả phần mềm và phần cứng) đều tuyệt vời và khả năng tương thích với các linh kiện cũng như cảm biến ở hiện tại, sẽ giúp người dùng tận dụng mọi thứ xung quanh để phát triển những dự án riêng dành cho mình

Theo Genk