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NVIDIA JETSON TX2の開発キットを入手!

   

ブログのタイトルは若干盛っています。これは自分の物というわけではなく、人から借りたものですw

いつか返さなくてはなりませんw

 

@JETSON TX2
JETSON TX2

現時点では単に借りただけで、これを使って何かしたというわけではありません。

今日は開封レビューを行いたいと思います( ^∀^)

JETSONとは

そもそも、JETSONとはなんぞや、という話ですよね。

結論から言ってしまうと、NVIDIA社が開発している組み込み用のチップのことです。

NVIDIA Jetson の組み込みシステム開発ソリューション
NVIDIA Jetson TX2 の紹介: Jetson TX1 モジュールの全機能をサポートしながら、より広く複雑なニューラル ネットワークを実現します。

 

@JETSON TX2
JETSON TX2

GPUを開発しているNVIDIAがこれまでに培った技術を活かして作った組み込み用のチップです。

ご存知の通り、GPUはAIの分野で重宝されるようになりましたから、このチップもその分野での使用が想定されています。

 

JETSON TX2のTX2というのは2世代目ということです。

なので、JETSON TX2 開発キットというのは、JETSON TX2が搭載されている開発ボードということになります。

 

@JETSON TX2 開発キット
JETSON TX2

価格は税込88,992円です。(2017年6月1日)

開封してみた

開封してみました。

 

@外箱 その1
JETSON TX2

@外箱 その2

JETSON TX2シンプルな箱です。開発キットなので派手さは皆無ですね。

 

@開封JETSON TX2丁寧にビニール袋に包まれています。

PCのマザーボードもこんな感じですよね。

 

@ボード その1
JETSON TX2

@ボード その2
JETSON TX2

@ボード その3
JETSON TX2

@ボード その4
JETSON TX2

ファン、カメラ、アンテナ線、LAN端子、タクトスイッチ、GPIOなどがありますね。

スペック

以下は販売ページより引用です。

製品名  JETSON TX2 DEVELOPER KIT
 GPU  NVIDIA Pascal™、256 個の CUDA コア
 CPU  HMP Dual Denver 2/2 MB L2 +
Quad ARM® A57/2 MB L2
 メモリ 8 GB 128 ビット LPDDR4 59.7 GB/s
 ストレージ 32 GB eMMC、SDIO、SATA
 有線LAN  1 Gigabit Ethernet
 無線LAN  802.11ac
 Bluetooth  あり
 I/O ・USB 3.0 Type A
・USB 2.0 Micro AB (supports recovery and host mode)
・HDMI
・M.2 Key E
・PCI-E x4
・Gigabit Ethernet
・Full-Size SD
・SATA Data and Power
・GPIOs, I2C, I2S, SPI*
・TTL UART with Flow Control
・Display Expansion Header*
・Camera Expansion Header*
*I/O拡張ヘッダー:ヘッダーの仕様については、
製品マニュアルを参照してください。
 ボタン ・Power On/Off
・Reset
・Force Recovery
・User-Defined
 キット内容 ・NVIDIA Jetson TX2 Developer Board
・AC Adapter
・Power Cord
・USB Micro-B to USB A Cable
・USB Micro-B to Female USB A Cable
・Rubber Feet (4)
・Quick Start Guide
・Safety Booklet
・Antennas to connect to Wi-Fi enabled devices (2)
・掲載画像に写っている黒色の台も付属します
 サイズ  約17cm x 17cm

これで何をするのか

これで何をするのか、ということですが、現在未定です(^_^;)

調べたところ、TensorFlowなどのフレームワークも動くようなので、機械学習に活用するかもしれません。

あとは、GPGPUでも試してみようかと思います。過去に入門したこともありますしね。

CUDAでGPGPUをやってみた(簡単なコードを書いてみた)
GPGPU(汎用GPU)を触ってみました。使用した開発環境はもちろんNVIDIAのCUDA(クーダ)です。というか、現時点でGPGPUをやろうと思ったらCUDAしか選択の余地はありません。今のGPU市場はNVIDIAの一強だからです。簡単なコードを書いてみたので、そういうのも交えな...

また何か進展がありましたら、記事に書きます( ´ ▽ ` )

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