Hallo Leute ! Ich bräuchte ein paar Informationen über das Board Nvidia Jetson Nano. Ich möchte eine Bildverarbeitung durchführen und auf einem Display ein Livebild ausgeben. Dazu bräuchte Informationen wie : - kann man Tensorflow drauf installieren oder ist es schon drauf installiert ? - Was kann man alles mit dem Cuda driver API erreichen ? - würden sie mir dieses Board für meine Anwendung empfehlen ? - ich möchte mit einem Framerate von 120 fps arbeiten. ist das mit dem Jetson Nano realisierbar ?
Salem S. schrieb: > Hallo Leute ! Ich bräuchte ein paar Informationen über das Board Nvidia > Jetson Nano. Dann geh auf die Webseite von nVidia. Da findest Du alles. Registriere Dich als Entwickler und lade Dir alles runter, was Du brauchst. > Ich möchte eine Bildverarbeitung durchführen und auf einem Display ein > Livebild ausgeben. Dazu bräuchte Informationen wie : > - kann man Tensorflow drauf installieren oder ist es schon drauf > installiert ? Tensorflow gibts auch für die Jetson-Boards. > - Was kann man alles mit dem Cuda driver API erreichen ? Das ist die komplette API für die GPU. Wenn Du Sachen auf der GPU rechnen willst, wirst Du das mit Cuda machen. Auch dafür stellt nVidia alles auf ihrer Webseite bereit. > - würden sie mir dieses Board für meine Anwendung empfehlen ? Das kann ich nicht sagen. Das hängt von vielen Faktoren ab, z.B. den eingesetzten Algorithmen und der verwendeten Kamera. > - ich möchte mit einem Framerate von 120 fps arbeiten. ist das mit dem > Jetson Nano realisierbar ? Auch das hängt von der Kamera und den Algorithmen ab. Denke dran: Das Jetson Nano ist das kleinste und langsamste Board. Demnächst kommt Xavier NX, das mindestens 50% mehr Rechenleistung haben wird, und das große Xaviar AGX gibts auch noch. Die Kamera spielt eine ganz entscheidende Rolle bei dem ganzen. Auflösung, Bittiefe, Interface (CSI2, USB, PCIe). CSI2 ist eher was für kleinere Sensorchips. Ich entwickle hier für große Profi-Kameras, die ihre Daten über ein PCIe x4 Gen 2 mit 20 MBit/s direkt in den Hauptspeicher schreiben. Diese Dinger haben Vollformatsensoren (24mm*36mm), und die gehen von 12 bis hoch zu 50 MPixel. Bei so etwas ist alles unter dem großen Xavier AGX zu langsam. Deine Performance wird auch davon abhängen, wie gut Du Deine Algorithmen auf die GPU portieren kannst, wie gut das ganze parallelisierbar ist, und wie gut Du die Hardware ausnutzt. Das ist ganz klar nichts für Anfänger. Im Rahmen einer Masterarbeit wirst Du da nur an der Oberfläche kratzen können. fchk
Frank K. schrieb: > Salem S. schrieb: >> Hallo Leute ! Ich bräuchte ein paar Informationen über das Board Nvidia >> Jetson Nano. > > Dann geh auf die Webseite von nVidia. Da findest Du alles. Registriere > Dich als Entwickler und lade Dir alles runter, was Du brauchst. > >> Ich möchte eine Bildverarbeitung durchführen und auf einem Display ein >> Livebild ausgeben. Dazu bräuchte Informationen wie : >> - kann man Tensorflow drauf installieren oder ist es schon drauf >> installiert ? > Tensorflow gibts auch für die Jetson-Boards. > >> - Was kann man alles mit dem Cuda driver API erreichen ? > Das ist die komplette API für die GPU. Wenn Du Sachen auf der GPU > rechnen willst, wirst Du das mit Cuda machen. Auch dafür stellt nVidia > alles auf ihrer Webseite bereit. > >> - würden sie mir dieses Board für meine Anwendung empfehlen ? > Das kann ich nicht sagen. Das hängt von vielen Faktoren ab, z.B. den > eingesetzten Algorithmen und der verwendeten Kamera. > >> - ich möchte mit einem Framerate von 120 fps arbeiten. ist das mit dem >> Jetson Nano realisierbar ? > Vielen Dank Frank für die ganze Erklärungen. Also ich arbeite mit 2 Leute zusammen, die sich ganz gut mit machine learning auskennen und wir werden schauen. Also ich verwende eine Kamera mit folgende Eigenschaften: - Framerate : 120fps - 4 Mpixel - Schnittstelle : CSI-2 - Bittiefe : 24 Bit Ich glaube bei sowas würde der Jetson Nano das noch hinkriegen ! was denkst du ?
Salem S. schrieb: > werden schauen. Also ich verwende eine Kamera mit folgende > Eigenschaften: > - Framerate : 120fps > - 4 Mpixel > - Schnittstelle : CSI-2 > - Bittiefe : 24 Bit > Ich glaube bei sowas würde der Jetson Nano das noch hinkriegen ! was > denkst du ? Dia Kamera bzw der Sensorchip darin hat sicherlich auch einen Namen. Ansonsten gilt das gesagte: Wenn Ihr exzellenten, hoch optimierten gut parallelisierten Code für die GPU schreiben könnt (und dafür sind einige Jahre Erfahrung notwendig), dann kann das funktionieren. Wenn Ihr erst noch fragen müsst, was Cuda eigentlich ist und was man damit macht, dann habt Ihr noch einen sehr langen Weg vor Euch. fchk
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