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¡Espera la nueva Jetson Nano de 2GB! - 330ohms
Hace unos días NVIDIA lanzó al mercado la nueva versión de la tarjeta de desarrollo NVIDIA Jetson Nano y te queremos compartir nuestras opiniones acerca del producto. Empecemos primero por establecer las principales diferencias de la nueva versión a su antecesora.
Costo reducido
La diferencia más notable entre los dos kits de desarrollo es su precio, comparado con el precio de lista de $99 USD de la Jetson Nano inicial, la nueva de 2GB tiene un costo de $59 USD. Un precio considerablemente accesible ya que muchos de los desarrolladores tienden a ser estudiantes, lo que permite que más personas tengan acceso al kit.
Memoria RAM
La versión mas reciente del kit para desarrolladores incluye menos memoria RAM que la anterior reduciendola a 2 GB de memoria LDDR4 25.6 GB/s. Esto puede suponer una ligera desventaja para los desarrolladores que empleen aplicaciones más demandantes, ya que se reduce a la mitad la capacidad de memoria RAM disponible. Sin embargo, la verdadera finalidad de este tipo de kits de desarrollo es proveer de las herramientas esenciales para aprender a desarrollar aplicaciones de IA y robótica, por lo que es más que suficiente.
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La PCB
Estos suelen ser cambios que pasan fácilmente desapercibidos pero se agradecen las mejoras. Tenemos uno muy significativo, el uso de la entrada tipo C en lugar de la de barril para la alimentación de la tarjeta. Esto es muy relevante puesto que está más difundido el uso de eliminadores de este tipo que el tipo barril. También tiene un puerto USB menos que la de 4GB. Un cambio importante también es que la tarjeta no tiene 2 puertos para cámaras como su antecesora.
Conclusiones:
La nueva Jetson Nano es mucho más ecónomica y versátil, tendrás todo lo que necesitas para desarrollar aplicaciones de IA y Robótica. Algunas de las ventajas que tendrás al usar la Jetson Nano es que trabajas con hardware de verdad, sobre todo con el GPU, además que tienes la posibilidad de certificarte por medio de NVIDIA. Algunas de las aplicaciones más relevantes para esta tarjeta son:
- Visión artificial
- Reconocimiento de voz
- Modelos de aprendizaje máquina
- Robot Operating System (ROS)
- Desarrolo con HATs de Raspberry Pi