Jetson nano 2GBを1週間使ってみました。
習うより慣れろ！ということで色々と触ってみました。
1週間前にJetson nano 2GBのセットアップを行い、使える状態になりました。
その後、ネットにある様々な情報を参考にして動かなくなることを恐れずに触りまくりました。
途中、pythinが動かなくなったりしてMicroSDカードへのイメージファイルの焼き直しなども行うことになりましたが、触りまくったおかげで何となくですがJetson nano 2GBがどういう性格のものかを体感できました。
一言で言えば、NVIDIAそのものです。
NVIDIAと言えばGPU、GPUと言えばグラボ、機械学習。
誤解を恐れずに言えば、Jetson nano 2GBは機械学習を安価に行うためのユニットです。
Raspberry Piのような汎用的な用途には向いていません。
なぜならCPUはRaspberry Piに比べて貧弱です。
でもGPUは超強力で、これが59ドルのユニット？というぐらいの処理能力を持っています。
これを実現できているのは、GPUのハード性能だけでなくNVIDIAが提供している下の図にあるようなソフト群のおかげと思います。
また、デモやサンプルの機能が充実しておりコードを作らなくても高度な処理を体験できます。
これはRaspberry Piではできなかったことです。
今後、Jetson nano 2GBでどんなことができたかを記事にしていきたいと思いますが、まずは僕が参考にした動画を掲載して皆さんにも、こんなことができるんだ、というのを知って頂きたいと思います。
万能ではありませんが、超優秀な単機能です。
色々とやってみようと思います。
今日は手抜きになりましたが、Jetson nano 2GBでどんなことができるかのイメージを持ってもらうためにサンプルベースの記事を投稿しました。
汎用性はないし、VNC接続は耐えれないぐらい遅くて使えるシロモノではないですが、ことGPUを活かすことに関してはぴか一の性能を持っているJetson nano 2GBを使って僕も独自のJetbotを作ってみようと思います。
今日はここまで。
では、また。
