Introducción al kit de desarrollador NVIDIA Jetson Nano: 6 pasos

2025 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2025-01-23 14:39

Breve descripción general de Nvidia Jetson Nano

Jetson Nano Developer Kit es una computadora pequeña y potente de una sola placa que le permite ejecutar múltiples redes neuronales en paralelo para aplicaciones como clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación y procesamiento de voz.

Jetson Nano funciona con una CPU ARM A57 de cuatro núcleos a 1,4 GHz, una GPU Nvidia Maxwell de 128 núcleos y 4 GB de RAM. Tiene cuatro puertos USB tipo A, incluido uno que es USB 3.0, salida HDMI y DisplayPort para video y un conector Gigabit Ethernet. Hay una ranura para cámara CSI integrada, aunque también puede conectar cámaras a través de USB. Además, al igual que la Raspberry Pi, el Jetson Nano tiene 40 pines GPIO (entrada / salida general) que puede usar para conectar luces, motores y sensores. Desafortunadamente, el Jetson Nano no tiene conectividad inalámbrica y bluetooth a bordo. Se usa un puerto micro USB para conectarlo a una fuente de alimentación, pero también hay un conector de barril que puede usar con una fuente de alta potencia opcional que proporciona 4 amperios para tareas más intensivas. La CPU viene con un disipador de calor encima, pero puede conectar un ventilador opcional en la parte superior del fregadero si va a realizar tareas intensivas en el procesador que requieren más refrigeración.

El precio minorista del Jetson Nano es de 99 USD, que es casi dos veces más caro que el Raspberry Pi, pero al mismo tiempo abre muchas más oportunidades mediante el uso de las GPU de Nvidia.

Suministros

Antes de iniciar su NVIDIA Jetson Nano, necesita los siguientes elementos. Compré mi Jetson Nano por el siguiente enlace, que incluye el kit completo con estuche acrílico, etc.

• Una tarjeta micro-SD (mínimo 16 GB)
• Fuente de alimentación compatible: se recomienda una fuente de alimentación con conector de barril de 5V 4A, pero también puede usar una fuente micro USB de 5V 2.5A.
• Un cable ethernet (opcional)
• Dongle USB Wifi (opcional)
• Adaptador USB Bluetooth CSR 4.0 (opcional)
• Lector de tarjetas microSD
• cable HDMI
• Monitor LCD con entrada HDMI
• Estuche (opcional)

Paso 1: Montaje de la carcasa para el kit de desarrollo Jetson Nano

Este estuche está especialmente diseñado para el Jetson Nano y está hecho de acrílico transparente.

Paso 2: escriba la imagen en la tarjeta MicroSD

• Necesitamos descargar la imagen de la tarjeta SD del kit de desarrollador Jetson Nano del sitio web de NVIDIA.
• Descarga Etcher, que escribe la imagen del software Jetson en tu tarjeta SD.
• NVIDIA proporciona documentación para actualizar el archivo.img a una tarjeta micro-SD para Windows, macOS y Linux usando Etcher.
• Una vez que Etcher termine de parpadear, inserte la tarjeta microSD en la ranura en la parte inferior del módulo Jetson Nano.

Paso 3: Arranque por primera vez

• Conecte una pantalla HDMI al Jetson Nano, conecte un teclado y un mouse USB y aplique energía para iniciarlo a través de una fuente de alimentación Micro-USB o un conector de barril.
• Suponiendo que su Jetson Nano está conectado a una salida HDMI, debería ver lo siguiente (o similar) en su pantalla.

Paso 4: Configuración inicial

El kit de desarrollador Jetson Nano lo guiará a través de una configuración inicial, que incluye:

• Revise y acepte el EULA del software NVIDIA Jetson
• Seleccione el idioma del sistema, la distribución del teclado y la zona horaria
• Crear nombre de usuario, contraseña y nombre de computadora
• Iniciar sesión

Después de iniciar sesión, verá el siguiente escritorio de NVIDIA Jetson.

Paso 5: solución de problemas

A veces sucede que su Jetson Nano se apaga solo. Esto me sucedió en mi primer intento. Un suministro de 2,5 A debería ayudar a evitar ese problema. Puede usar la fuente de alimentación oficial Raspberry Pi para el modelo Pi 3B, ya que proporciona 2.5A.

Paso 6: Conclusión

Espero que esta guía le haya resultado útil y gracias por leer. En uno de mis próximos tutoriales, demostraré cómo optimizar e implementar modelos de aprendizaje profundo entrenados en la nube pública en Jetson Nano. Si tiene alguna pregunta o comentario? Deja un comentario a continuación. Si te gusta esta publicación, por favor apóyame suscribiéndome a mi blog.