Der von Jensen Huang angekündigten Jetson Nano ist ein kostengünstiger kleiner, aber leistungsstarker NVIDIA CUDA-X KI-Computer, der alle KI-Netzwerke unterstützen soll. Der CUDA-X KI-Computer liefert laut Hersteller 472 GFLOPS Rechenleistung für den Betrieb moderner KI-Workloads und ist mit einem Stromverbrauch von nur fünf Watt besonders energieeffizient. Jetson Nano soll in zwei Versionen erhältlich sein: Als Devkit für Entwickler, Maker und technikinteressierte für 99 US-Dollar sowie als serienreifes Modul für Unternehmen, die Edge-Systeme für den Massenmarkt entwickeln wollen (für 129 US-Dollar).

Jetson Nano unterstützt laut NVIDIA hochauflösende Sensoren, kann viele Sensoren parallel verarbeiten und mehrere moderne neuronale Netzwerke auf jedem Sensor-Kanal betreiben. Es unterstützt auch viele gängige KI-Frameworks, was es Entwicklern erleichtert, ihre bevorzugten Modelle und Frameworks in das Produkt zu integrieren.

Jetson Nano ergänzt die Produktfamilie Jetson, zu der auch die leistungsstarke Jetson AGX Xavier-Plattform für vollautonome Maschinen und Jetson TX2 für KI-Anwendungen an der Edge gehören. Die Jetson-Plattform eignet sich für Unternehmen, Startups und Forscher. Mit Jetson Nano spricht NVIDIA nun auch eine erweiterte Zielgruppe von 30 Millionen Herstellern, Entwicklern, Erfindern und Studenten weltweit an. Den Dev Blog mit technischen Informationen zum Jetson Nano finden Sie hier.

KI für Millionen vernetzter Geräte

NVIDIA hat zudem die gemeinsame Lösung AWS IoT Greengrass bekannt gegeben, mit der Kunden KI und Deep Learning auf Millionen von vernetzten Geräten einsetzen können. Die gemeinsame Lösung ermöglicht es, Modelle auf AWS IoT zu erstellen, zu trainieren und zu optimieren. Diese können anschliessend auf Jetson-basierten Edge-Geräten über AWS IoT Greengrass eingesetzt werden.

Mit der NVIDIA Jetson-Plattform können KI-Anwendungen an der Edge mit High-Performance- und energieeffizienten Computing betrieben werden. Anwendungen umfassen intelligente Maschinen und Kameras für Branchen wie unter anderem Einzelhandel, Fertigung oder Landwirtschaft.

Mit AWS IoT Greengrass lässt sich AWS nahtlos in Edge-Geräte integrieren – einschliesslich Maschine-Learning-Inferenz, sodass diese lokal auf die von ihnen erzeugten Daten reagieren können, während sie die Cloud weiterhin für Management, Analysen und dauerhafte Speicherung nutzen. Jetson-betriebene Geräte führen Inferenz an der Edge aus, um mithilfe von AWS IoT Greengrass nahezu in Echtzeit zu agieren. Die Daten werden dann an Machine Learning-Dienste wie Amazon SageMaker zurückgegeben, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.

Die NVIDIA Jetson KI-Computerplattform unterstützt nun Amazon Web Services (AWS) RoboMaker. Robotersimulation und -entwicklung können nun einfach in der Cloud durchgeführt und über Millionen von Robotern und anderen intelligenten Maschinen, die mit Jetson betrieben werden, bereitgestellt werden. Dazu gehört auch NVIDIAs Open-Source-Referenzplattform JetBot, die auf dem neuen Jetson Nano basiert. AWS RoboMaker ist ein Service, der es Nutzern erleichtert, intelligente Robotik-Anwendungen in grossem Massstab zu entwickeln, zu testen und einzusetzen. Es umfasst eine Entwicklungsumgebung, die das Bearbeiten und Debuggen von Robotik-Anwendungen in der Cloud ermöglicht, und einen Simulationsservice, mit dem Entwickler Robotik-Anwendungen in simulierten Umgebungen feinjustieren können, anstatt teure und zeitaufwändige physische Tests durchzuführen.

Das Over-the-Air-Update-System von AWS RoboMaker stellt die Anwendung dann auf Jetson-basierten Robotern bereit und sorgt für die Aktualisierung, noch während sie in Betrieb ist. Das Ergebnis sind intelligente Roboter, die erkennen, wahrnehmen und Massnahmen ergreifen können und sich so für den Einsatz in einer Vielzahl von Branchen eignen, beispielsweise in der Fertigung, im Einzelhandel und im Gesundheitswesen. Weitere Informationen finden Sie hier.

NVIDIA Isaac SDK

Der Bau von Robotern war in der Vergangenheit schwierig. Die Bereitstellung von Roboterintelligenz wurde durch den Mangel an einheitlichen und einfach zu bedienenden Soft- und Hardware-Plattformen behindert. Die Isaac SDK Robotics Developer Toolbox soll das ändern und ab April allgemein verfügbar sein. Die Toolbox bietet Entwicklern Zugriff auf Isaac-Anwendungen, Gems (Roboterfähigkeiten), eine Robot Engine und Sim. Es bietet Herstellern, Forschern und Startups eine enorme Zeitersparnis, indem es das Hinzufügen von KI-Anwendungen für Wahrnehmung, Navigation und Handhabung zu Robotern der nächsten Generation erleichtert. Weitere Informationen finden Sie auf dieser Seite.