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Neue Nvidia Jetson Nano B01 Developer Kit Version Linux Demo Board Deep Learning

Metal Coating: Tin
Mode of Production: SMT
Layers: Single-Layer
Base Material: PCB
Certification: RoHS, CCC
Customized: Non-Customized

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Handelsunternehmen
Gold Mitglied Seit 2024

Lieferanten mit verifizierten Geschäftslizenzen

Hubei, China
Hohe Auswahl für Wiederholungskäufer
Mehr als 50 % der Käufer entscheiden sich immer wieder für den Lieferanten
Mehrsprachiger Pionier
3 Sprachen, die von Außenhandelsmitarbeitern frei verwendet werden. umfassen: English, French, Russian
Schnelle Lieferung
Der Lieferant kann die Ware innerhalb von 15 Tagen liefern
Niedrige Mindestbestellmenge
Die Mindestbestellmenge für die Produkte des Lieferanten beträgt 1
, um alle verifizierten Stärkelabels (8) anzuzeigen.

Grundlegende Informationen.

Modell Nr.
Jetson Nano B01
Condition
New
cpu
Quad-Core Arm A57 @ 1.43 GHz
Speicher
4 GB 64-Bit Lpddr4 25.6 GB/S
Anzeigen
hdmi und dp
Extension Interfaces
gpio, I2C, I2S, spi, uart
Transportpaket
Air Express
Spezifikation
1 piece/box
Warenzeichen
CENTURY SOLUTIONS
Herkunft
GB
HS-Code
8473309000
Produktionskapazität
100000

Produktbeschreibung

Jetson Nano Developer Kit B01


New Nvidia Jetson Nano B01 Developer Kit Version Linux Demo Board Deep Learning


Die neue B01 Revision, die Anfang 2020 von NVIDIA veröffentlicht wurde, verbesserte Funktionalität.


New Nvidia Jetson Nano B01 Developer Kit Version Linux Demo Board Deep Learning
 

  NVIDIA Jetson Nano Developer Kit ist ein kleiner, leistungsstarker Computer, mit dem Sie mehrere neuronale Netzwerke parallel für Anwendungen wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung und Sprachverarbeitung ausführen können. Alles in einer benutzerfreundlichen Plattform, die mit nur 5 Watt betrieben wird.

 

Jetson Nano liefert 472 GFLOPS für die schnelle Ausführung moderner KI-Algorithmen mit einer Quad-Core 64-Bit ARM CPU, einer integrierten 128-Core NVIDIA GPU sowie 4GB LPDDR4 Speicher. Es betreibt mehrere neuronale Netze parallel und verarbeitet mehrere hochauflösende Sensoren gleichzeitig.

 

Jetson Nano wird auch von NVIDIA Jetpack unterstützt, das ein Board Support Package (BSP), CUDA, cuDNN und TensorRT Software-Bibliotheken für Deep Learning, Computer Vision, GPU Computing, Multimedia-Verarbeitung und vieles mehr enthält. Das SDK beinhaltet auch die Möglichkeit, gängige Open Source Machine Learning (ML)-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Caffe / Caffe2, Keras und MXNet nativ zu installieren, Ermöglicht es den Entwicklern, ihr Lieblings-KI-Modell / KI-Framework schnell und einfach in Produkte zu integrieren.

Unterstützt 2-spurige CSI -Kamera

Verbesserte 2-Lanes CSI, anstelle der vorherigen 1-Lane, einfach spielen mit Binocular Vision.


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Entweder Jetson Nano ODER Jetson Xavier NX

Das neu entwickelte Carrier Board ist kompatibel mit Jetson Nano ODER Jetson Xavier NX, die für Hardware-Upgrades geeignet sind.


New Nvidia Jetson Nano B01 Developer Kit Version Linux Demo Board Deep Learning
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Einführung


New Nvidia Jetson Nano B01 Developer Kit Version Linux Demo Board Deep Learning

  1. Micro SD-Kartensteckplatz: Setzen Sie eine TF-Karte mit 16GB oder mehr ein, um das Hauptspeichersystem und das Systemabbild zu beschreiben
  2. 40-poliger Erweiterungssteckverbinder
  3. Micro-USB-Anschluss: Für 5V-Stromeingang oder für USB-Datenübertragung
  4. Gigabit-Ethernet-Port: 10/100/1000Base-T Auto-Negotiation
  5. 4x USB 3,0-Anschluss
  6. HDMI-Ausgang
  7. DisplayPort-Anschluss
  8. DC-Buchse: Für 5V-Stromeingang
  9. 2x MIPI CSI-Kameraanschluss

 

Spezifikationen

 

GPU Maxwell mit 128 Kernen
CPU Quad-Core ARM A57 @ 1,43 GHz
SPEICHER 4 GB 64-Bit LPDDR4 25,6 Gbit/s.
LAGERUNG Micro-SD-Karte (NICHT im Lieferumfang enthalten. Empfehlung: Micro SD Card 16GB)
VIDEO-ENCODER 4K @ 30 / 4x 1080p @ 30 / 9x 720p @ 30 (H,264/H,265)
VIDEO-DECODER 4K @ 60 / 2x 4K @ 30 / 8x 1080p @ 30 / 18x 720p @ 30 (H,264/H,265)
KAMERA 2x MIPI CSI-2 DPHY-Lanes
KONNEKTIVITÄT Gigabit Ethernet, M,2-Key-E-Erweiterungssteckverbinder (Empfehlung: AC8265 Dual-Mode NIC)
ANZEIGEN HDMI und DP
USB 4x USB 3,0, USB 2,0 Micro-B
ERWEITERUNGSSCHNITTSTELLEN GPIO, I2C, I2S, SPI, UART


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2023-02-21