{"id":3081,"date":"2020-04-23T08:43:57","date_gmt":"2020-04-23T06:43:57","guid":{"rendered":"https:\/\/botland.com.pl\/blog\/?p=3081"},"modified":"2023-05-24T09:51:51","modified_gmt":"2023-05-24T07:51:51","slug":"nvidia-jetson-nano-nvidia-maxwell-cortex-a57-quad-core-143ghz-4gb-ram-wszystko-o-produkcie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/botland.com.pl\/blog\/nvidia-jetson-nano-nvidia-maxwell-cortex-a57-quad-core-143ghz-4gb-ram-wszystko-o-produkcie\/","title":{"rendered":"Nvidia Jetson Nano – Nvidia Maxwell, Cortex-A57 Quad-Core 1,43GHz + 4GB RAM – Wszystko o produkcie"},"content":{"rendered":"Czas czytania:<\/span> 7<\/span> min.<\/span><\/span>\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Jetson Nano to najnowsza propozycja od Nvidia na rynku komputer\u00f3w jednop\u0142ytkowych i platform sprz\u0119towo-programowych dla system\u00f3w wbudowanych. Ma stanowi\u0107 konkurencj\u0119 dla takich popularnych produkt\u00f3w po\u015br\u00f3d platform rozwojowych jak np. Raspberry Pi.\u00a0<\/b><\/p>

Poprzednie wersje platformy Jetson by\u0142y skierowane g\u0142\u00f3wnie do profesjonalist\u00f3w tworz\u0105cych aplikacje komercyjne. Najnowsza ods\u0142ona z tej serii otwiera szereg wielu nowych mo\u017cliwo\u015bci, kt\u00f3re z pewno\u015bci\u0105 spodobaj\u0105 si\u0119 r\u00f3wnie\u017c osobom zajmuj\u0105cym si\u0119 elektronik\u0105 i programowaniem w zakresie hobbystycznym. Jetson Nano<\/a><\/b> wykorzystuje oprogramowanie oparte na tym, kt\u00f3rego u\u017cywa s\u0142ynny Raspberry Pi<\/b> i podobnie jak \u201emalinka\u201d jest tak\u017ce wyposa\u017cony w zestaw port\u00f3w USB<\/b>, gniazdo na karty micro-SD<\/b>, z\u0142\u0105cze wyj\u015bciowe HDMI<\/b>, wyprowadzenia GPIO<\/b>, z\u0142\u0105cze do pod\u0142\u0105czenia kamery<\/b> (mo\u017cna pod\u0142\u0105czy\u0107 modu\u0142 kamery dedykowany do Raspberry Pi), a tak\u017ce port Ethernet<\/b>. Jetson Nano, cho\u0107 podobny, to jednak nie jest kopi\u0105 Raspberry Pi \u2013 p\u0142ytka jest innych rozmiar\u00f3w ni\u017c konkurent i jest wyposa\u017cona w du\u017cy radiator zapewniaj\u0105cy dobre odprowadzanie ciep\u0142a<\/b>, zw\u0142aszcza przy u\u017cywaniu aplikacji wymagaj\u0105cych wzmo\u017conej aktywno\u015bci procesora.\u00a0<\/p>

Pod radiatorem znajduje si\u0119 g\u0142\u00f3wny modu\u0142 Jetson Nano z chipsetem typu System-On-Module<\/b>. W przypadku aplikacji komercyjnych wielu konstruktor\u00f3w chcia\u0142oby tworzy\u0107 swoje urz\u0105dzenia w oparciu o architektur\u0119 System-On-Module. Jetson Nano to w zasadzie zestaw rozwojowy, kt\u00f3rego najwa\u017cniejszym elementem jest p\u0142ytka wyposa\u017cona w niezb\u0119dny osprz\u0119t. Podczas gdy seria minikomputer\u00f3w Jetson jest kierowana g\u0142\u00f3wnie do profesjonalist\u00f3w, celem producenta jest tak\u017ce dotarcie do elektronik\u00f3w i programist\u00f3w-hobbyst\u00f3w, kt\u00f3rzy chcieliby realizowa\u0107 swoje projekty w podobny spos\u00f3b jak na Raspberry Pi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"Nvidia\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Procesor ARM Cortex-A57 Quad Core o taktowaniu 1,43 GHz, procesor graficzny Nvidia Maxwell ze 128 128 rdzeniami CUDA, 4 GB RAM - minikomputer Nvidia Jetson Nano.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Wydajny procesor graficzny<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Najcz\u0119\u015bciej firma Nvidia kojarzona jest z kartami graficznymi do komputer\u00f3w klasy PC oraz z procesorami graficznymi (GPU), kt\u00f3re znakomicie sprawdzaj\u0105 si\u0119 przy obs\u0142ugiwaniu gier komputerowych z tr\u00f3jwymiarow\u0105 grafik\u0105.\u00a0<\/b><\/p>

Znajduj\u0105 one r\u00f3wnie\u017c zastosowanie w aplikacjach typu machine learning wykorzystuj\u0105cych z\u0142o\u017cone algorytmy sztucznej inteligencji. Jednop\u0142ytkowy komputer Jetson Nano jest wyposa\u017cony w 128-rdzeniowy procesor graficzny<\/b> o architekturze Maxwell. Ka\u017cda z kolejnych generacji procesor\u00f3w GPU od Nvidia opiera si\u0119 na nowym projekcie mikroarchitektury. Projekt procesora zastosowanego w Jetson Nano by\u0142 wcze\u015bniej u\u017cywany do tworzenia innych procesor\u00f3w graficznych tej samej generacji, kt\u00f3re wzgl\u0119dem siebie r\u00f3\u017cni\u0142y si\u0119 np. liczb\u0105 rdzeni sk\u0142adowych. Architektura Maxwell po raz pierwszy zosta\u0142a u\u017cyta w projekcie kart graficznych GeForce GTX 750 oraz GTX 750Ti. Nast\u0119pna generacja procesor\u00f3w graficznych zaprojektowanych w tej samej architekturze zosta\u0142a zapocz\u0105tkowana przez kart\u0119 GeForce GTX 970. Model TX1 b\u0119d\u0105cy inicjatorem serii Jetson wykorzystywa\u0142 procesor GPU zbudowany w oparciu o rewolucyjn\u0105 architektur\u0119 CUDA. Chip sk\u0142adaj\u0105cy si\u0119 z 256 rdzeni dysponowa\u0142 moc\u0105 obliczeniow\u0105 wynosz\u0105c\u0105 1024 GFLOPS. P\u0142ytka Jetson Nano wykorzystuje ekonomiczn\u0105 wersj\u0119 tego procesora, tj. zbudowanego ze 128 rdzeni sk\u0142adowych, kt\u00f3ry w dalszym ci\u0105gu oferuje znakomite parametry sprz\u0119towe i programowe umo\u017cliwiaj\u0105ce uruchamianie gier 3D charakteryzuj\u0105cych si\u0119 bardzo p\u0142ynnym przechodzeniem obrazu.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"Nvidia\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Modu\u0142 NVIDIA Jetson Nano - Nvidia Maxwell, Cortex-A57 Quad-Core 1,43GHz, 4GB RAM, 16GB eMMC.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Znakomite narz\u0119dzie do tworzenia aplikacji sztucznej inteligencji<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Dobry procesor graficzny wykorzystuj\u0105cy architektur\u0119 CUDA o mocy obliczeniowej wystarczaj\u0105cej do sprawnej obs\u0142ugi gier 3D to wa\u017cna zaleta produktu od Nvidia, ale jego prawdziwa moc tkwi w mo\u017cliwo\u015bciach wykorzystania w aplikacjach sztucznej inteligencji.<\/b>\u00a0<\/p>

Producent utworzy\u0142 projekt Jetson Interference na licencji open source<\/b>, kt\u00f3ry jest obs\u0142ugiwany przez wszystkie platformy serii Nano. Projekt obrazuje rozmaite techniki uczenia si\u0119 maszyn, \u0142\u0105cznie z takimi aplikacjami jak rozpoznawanie i wykrywanie obiekt\u00f3w. Takie narz\u0119dzie stanowi znakomity start dla konstruktor\u00f3w prototypuj\u0105cych aplikacje bazuj\u0105ce na machine learningu<\/b>. Sie\u0107 neuronowa przeznaczona do rozpoznawania obiekt\u00f3w ma zaimplementowane dane parametryczne dla ok. 1000 obiekt\u00f3w bazowych. Aplikacja mo\u017ce rozpoznawa\u0107 zar\u00f3wno obiekty przedstawione na obrazie nieruchomym, jak i na obrazie przechwytywanym z kamery w czasie rzeczywistym. Fabryczny algorytm wykrywania obiekt\u00f3w mo\u017ce rozpozna\u0107 m.in. zwierz\u0119ta, ludzkie twarze, meble, pojazdy, przedmioty u\u017cytku codziennego (np. butelki czy ubrania) i wiele innych. Je\u015bli korzystasz z kamery podczas rozpoznawania obiektu, obraz jest przechwytywany z pr\u0119dko\u015bci\u0105 ok. 17 klatek na sekund\u0119, natomiast w procesie wykrywania obiektu pr\u0119dko\u015b\u0107 przechwytywania wynosi ok. 10 klatek na sekund\u0119. Z kolei oprogramowanie Visionworks b\u0119d\u0105ce cz\u0119\u015bci\u0105 pakietu SDK stanowi rozszerzenie dla standardu Khronos OpexVX, kt\u00f3re zosta\u0142o zoptymalizowane pod k\u0105tem procesor\u00f3w graficznych wykorzystuj\u0105cych architektur\u0119 CUDA, tak jak jest to spotykane r\u00f3wnie\u017c w Jetson Nano. Oprogramowanie Visionworks dost\u0119pne jest w kilku wersjach demonstracyjnych, kt\u00f3re oferuj\u0105 wykonywanie takich zada\u0144, jak przewidywanie kolejnego ruchu obiektu, a tak\u017ce \u015bledzenie i stabilizacja obrazu. W uj\u0119ciu praktycznym oprogramowanie Visionworks sprawdzi si\u0119 w robotach, dronach, a tak\u017ce inteligentnych systemach analizy obraz\u00f3w. Jetson Nano wspiera nagrywanie film\u00f3w w jako\u015bci 720p HD z pr\u0119dko\u015bci\u0105 powy\u017cej 100 klatek na sekund\u0119. Na podstawie monitorowanego obrazu mo\u017cna wykona\u0107 obliczenia pr\u0119dko\u015bci ka\u017cdego z osobna (maksymalnie do ok. siedmiu) jednocze\u015bnie przechodz\u0105cych przed obiektywem kamery ludzi lub zwierz\u0105t, w jako\u015bci 480 p z pr\u0119dko\u015bci\u0105 40 klatek na sekund\u0119. Oprogramowanie dedykowane do obs\u0142ugi kamery dla p\u0142ytki Jetson Nano zapewnia antywstrz\u0105sow\u0105 stabilizacj\u0119 obrazu w jako\u015bci 480 p z pr\u0119dko\u015bci\u0105 od 50 do 100 klatek na sekund\u0119, co jest istotn\u0105 zalet\u0105 podczas nagrywania film\u00f3w, w kt\u00f3rych chcemy dok\u0142adnie uchwyci\u0107 najdrobniejsze detale, tak jak ma to miejsce np. w makrofotografii ro\u015blin.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Nvidia Jetson Nano \u2013 gro\u017ana konkurencja dla Raspberry Pi?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Opr\u00f3cz wydajnego procesora graficznego oraz wyposa\u017cenia w narz\u0119dzia dla aplikacji sztucznej inteligencji Jetson Nano znakomicie si\u0119 sprawdzi r\u00f3wnie\u017c jako komputer do wykonywania zada\u0144 biurowych pracuj\u0105cy na systemie operacyjnym Linux Ubuntu.<\/b>\u00a0<\/p>

Wzgl\u0119dem Raspberry Pi 3 produkt od Nvidia oferuje lepsze osi\u0105gi, dzi\u0119ki kt\u00f3rym mo\u017ce p\u0142ynnie pracowa\u0107 pod wzmo\u017conym obci\u0105\u017ceniem, a wszystko dzi\u0119ki pami\u0119ci RAM o pojemno\u015bci 4GB, czterordzeniowemu procesorowi CortexA57 oraz portowi USB 3.0, kt\u00f3ry umo\u017cliwia szybk\u0105 wymian\u0119 danych z urz\u0105dzeniami zewn\u0119trznymi (np. dyskami przeno\u015bnymi). Podczas gdy u\u017cywanie Raspberry Pi 3 jako komputera w konfiguracji desktop mo\u017ce znacz\u0105co obci\u0105\u017ca\u0107 procesor, to u\u017cywaj\u0105c do tego celu Jetsona Nano, uzyskujemy p\u0142ynne dzia\u0142anie ze zredukowanym do minimum ryzykiem przeci\u0105\u017cenia procesora. Minikomputer od Nvidia jest w stanie p\u0142ynnie pracowa\u0107 nawet przy jednocze\u015bnie u\u017cywanej przegl\u0105darce Google Chrome z pi\u0119cioma otwartymi kartami, pakietem LibreOffice, \u015brodowiskiem IDLE do programowania w Pythonie i kilku innych aplikacjach dzi\u0119ki zastosowaniu pami\u0119ci RAM dysponuj\u0105cej pojemno\u015bci\u0105 4GB. Zastosowany procesor g\u0142\u00f3wny \u2013 Cortex-A57 \u2013 wykazuje tak\u017ce wy\u017csz\u0105 moc obliczeniow\u0105 wzgl\u0119dem procesora Cortex-A53, w kt\u00f3ry jest wyposa\u017cony Raspberry Pi 3. Dzi\u0119ki temu Jetson Nano jest w stanie wykonywa\u0107 niemal wszystkie zadania kilka razy szybciej w por\u00f3wnaniu do \u201emalinki\u201d.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Nvidia\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Niezb\u0119dne interfejsy komunikacyjne - 4xUSB 3.0, Gigabit Ethernet, GPIO, slot microSD, z\u0142\u0105cze kamery.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Porty GPIO<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Jedn\u0105 z najwa\u017cniejszych cech charakteryzuj\u0105cych popularny minikomputer Raspberry Pi jest zestaw wyprowadze\u0144 z portami wej\u015bcia\/wyj\u015bcia (GPIO), dzi\u0119ki kt\u00f3rym mo\u017cemy do platformy pod\u0142\u0105czy\u0107 osprz\u0119t zewn\u0119trzny w postaci np. diod LED, przycisk\u00f3w, czujnik\u00f3w pomiarowych, buzzer\u00f3w, silnik\u00f3w, wy\u015bwietlaczy i innych akcesori\u00f3w. Podobnie jak Raspberry Pi, magistrala GPIO<\/b> jest r\u00f3wnie\u017c na wyposa\u017ceniu platformy od Nvidia. Co wi\u0119cej, zestaw wyprowadze\u0144 GPIO ma tutaj taki sam uk\u0142ad jak w \u201emalince\u201d. Podstawowe wsparcie produktu jest ograniczone do biblioteki Adafruit Blinka i podstawowych funkcji wyprowadze\u0144 GPIO. Do platformy mo\u017cna pod\u0142\u0105czy\u0107 wi\u0119kszo\u015b\u0107 dost\u0119pnych w sprzeda\u017cy nak\u0142adek HAT dedykowanych do Raspberry Pi, takich jak np. nak\u0142adka rozszerzeniowa Rainbow HAT od Pimoroni. Korzystaj\u0105c z programowania w \u015brodowisku Python, mo\u017cemy napisa\u0107 prost\u0105 aplikacj\u0119, kt\u00f3rej zadaniem b\u0119dzie wprowadzenie w stan migania jednej z diod LED, znajduj\u0105cych si\u0119 na powierzchni p\u0142ytki.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Nvidia Jetson Nano \u2013 zasilanie<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Z uwagi na to, \u017ce minikomputer Jetson Nano wykorzystuje wysoko wydajny chipset za spraw\u0105 procesora g\u0142\u00f3wnego oraz procesora graficznego w celu zapewnienia dobrego odprowadzania ciep\u0142a, producent zastosowa\u0142 du\u017cy radiator, do kt\u00f3rego mo\u017cna zamontowa\u0107 dodatkowy wentylator wymuszaj\u0105cy obieg powietrza. Osprz\u0119t i oprogramowanie p\u0142ytki Jetson Nano uwzgl\u0119dnia kilka r\u00f3\u017cnych tryb\u00f3w zasilania dopasowanych optymalnie pod obci\u0105\u017cenie procesor\u00f3w za pomoc\u0105 programu nvpmodel. G\u0142\u00f3wne dwa podstawowe tryby zasilania charakteryzuje pob\u00f3r mocy w wysoko\u015bci 10W lub 5W.<\/b> W pierwszym trybie pracuj\u0105 wszystkie cztery rdzenie procesora g\u0142\u00f3wnego, umo\u017cliwiaj\u0105c maksymalne wykorzystanie jego mocy obliczeniowej. W drugim trybie pracuje tylko po\u0142owa rdzeni procesora g\u0142\u00f3wnego. Ten tryb sprawdzi si\u0119 w aplikacjach wymagaj\u0105cych mniejszych nak\u0142ad\u00f3w pracy procesora ni\u017c w pierwszym trybie pracy. W przypadku wykorzystywania mikrokomputera Jetson Nano do aplikacji o wzmo\u017conym poborze energii nale\u017cy dobra\u0107 zasilacz o odpowiednich parametrach roboczych. Do wi\u0119kszo\u015bci zada\u0144 o obni\u017conym poborze energii wystarczy zasilanie z portu USB komputera klasy PC<\/b>, gdzie wydajno\u015b\u0107 pr\u0105dowa wynosi minimum 2,5 A. Je\u015bli minikomputer b\u0119dzie wykorzystywany do bardziej wymagaj\u0105cych zada\u0144, w\u00f3wczas najlepszym rozwi\u0105zaniem jest u\u017cycie niezale\u017cnego zasilacza<\/b> o napi\u0119ciu wyj\u015bciowym 5,0 V i wydajno\u015bci pr\u0105dowej 4,0 A z wtykiem \u017ce\u0144skim DC o \u015brednicy wewn\u0119trznej wynosz\u0105cej 2,1 mm i \u015brednicy zewn\u0119trznej wynosz\u0105cej 5,5 mm. Aby zasila\u0107 Jetsona Nano z zasilacza zewn\u0119trznego, na p\u0142ytce PCB nale\u017cy przestawi\u0107 zwork\u0119 \u201eJ48\u201d.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"NVIDIA\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
Pot\u0119\u017cny minikomputer NVIDIA Jetson TX2i - Nvidia Denver, Cortex-A57, 8GB RAM, 32GB eMMC.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Nvidia Jetson Nano \u2013 komunikacja przez Wi-Fi i Bluetooth<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Minikomputer Nvidia Jetson Nano nie posiada na pok\u0142adzie w\u0142asnego modu\u0142u komunikacyjnego Wi-Fi. Niemniej jednak produkt firmy Nvidia mo\u017cna \u0142atwo rozszerzy\u0107 o t\u0119 mo\u017cliwo\u015b\u0107. Obok takich z\u0142\u0105czy jak GPIO czy zasilania na p\u0142ytce znajdziemy tak\u017ce z\u0142\u0105cze typu M.2 PCI Express, kt\u00f3re jest standardem w wielu urz\u0105dzeniach u\u017cywanym g\u0142\u00f3wnie do zapewnienia komunikacji bezprzewodowej, przy czym z\u0142\u0105cze nie obs\u0142uguje dysk\u00f3w SSD NVM Express, kt\u00f3re komunikuj\u0105 si\u0119 przez z\u0142\u0105cze typu M. Jedn\u0105 z kart Wi-Fi, kt\u00f3re Jetson Nano rozpoznaje, jest Intel Dual Band Wireless 8265-AC. Karta wspiera standard IEEE 802.11ac umo\u017cliwiaj\u0105cy przesy\u0142 danych przy przepustowo\u015bci do 867 Mb\/s oraz komunikacj\u0119 przez Bluetooth 4.2. Od strony sprz\u0119towej konieczne jest tak\u017ce pod\u0142\u0105czenie anteny. Prawid\u0142owo funkcjonuj\u0105ca antena nie powinna powodowa\u0107 wyst\u0119powania zjawiska interferencji z falami radiowymi. Dobrym wyborem b\u0119dzie u\u017cycie anteny Wi-Fi typu RP-SMA o wzmocnieniu ok. 5,0 dBi lub anteny przyklejanej o wzmocnieniu ok. 3,3 dBi, kt\u00f3ra jest cz\u0119sto spotykana w notebookach. Przyst\u0119puj\u0105c do monta\u017cu, najpierw nale\u017cy po\u0142\u0105czy\u0107 fizycznie kart\u0119 Wi-Fi ze z\u0142\u0105czem M.2 PCI Express umiejscowionym na p\u0142ytce Jetson Nano. Wymagane jest zachowanie wzmo\u017conej ostro\u017cno\u015bci, poniewa\u017c z\u0142\u0105cza od strony karty Wi-Fi s\u0105 bardzo delikatne. Nast\u0119pnie nale\u017cy odkr\u0119ci\u0107 dwie \u015bruby przytwierdzaj\u0105ce modu\u0142 Jetson Nano do podstawy (znajduj\u0105 si\u0119 one z przodu modu\u0142u) i zwolni\u0107 zatrzaski trzymaj\u0105ce modu\u0142 pami\u0119ci SO-DIMM, kt\u00f3re s\u0105 umieszczone po bokach modu\u0142u g\u0142\u00f3wnego. Modu\u0142 g\u0142\u00f3wny zostanie uwolniony i b\u0119dzie mo\u017cna go swobodnie wyj\u0105\u0107 z podstawy. Nast\u0119pnie trzeba odkr\u0119ci\u0107 \u015brub\u0119 umieszczon\u0105 w \u015brodkowej cz\u0119\u015bci p\u0142ytki Jetson Nano i trzymaj\u0105c kart\u0119 Wi-Fi pod niewielkim k\u0105tem, wsun\u0105\u0107 j\u0105 do gniazda M.2 PCI Express. Odkr\u0119con\u0105 uprzednio \u015brub\u0119 podtrzymuj\u0105c\u0105, przykr\u0119ci\u0107 ponownie na swoje miejsce i wyprowadzi\u0107 przewody do pod\u0142\u0105czenia anteny. Wyprowadzone przewody najlepiej jest zabezpieczy\u0107 ta\u015bm\u0105 kaptonow\u0105. Modu\u0142 pami\u0119ci SO-DIMM pod\u0142\u0105czy\u0107 ponownie, za\u0142o\u017cy\u0107 zatrzaski boczne i przykr\u0119ci\u0107 modu\u0142 Jetson Nano ponownie do p\u0142ytki. Nasz minikomputer jest gotowy do skonfigurowania po\u0142\u0105czenia sieciowego. Do port\u00f3w GPIO mo\u017cemy pod\u0142\u0105czy\u0107 m.in. konsol\u0119 Sony Playstation PS4 i zaprogramowa\u0107 p\u0142ytk\u0119 Jetson Nano, aby mog\u0142a rozpoznawa\u0107 sygna\u0142y z przycisk\u00f3w i joystick\u00f3w konsoli.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\n\t\t\t\t\t\tNasze akcesoria do produkt\u00f3w NVIDIA<\/span>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t W tym dziale znajdziesz wszystkie akcesoria kompatybilne z produktami NVIDIA i RPi. <\/b> <\/a><\/span>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Nvidia Jetson Nano \u2013 kompletna specyfikacja techniczna<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

G\u0142\u00f3wny modu\u0142 Jetson Nano<\/b><\/p>