Jetson Nano 2GB Developer Kit虽然将内存容量砍半，但价格却锐减40%，对于用这款开发组件作为入门学习教材的用户来说，是个相当划算的取舍，笔者也将在这篇文章中分析2种版本的硬件规格差异，以及实际性能比较。
Jetson Nano 2GB Developer Kit开宗明义的目标就是推广教育市场，所以在推出破盘“学生价”的同时，也不会将规格阉割太多，以免影响到功能与应用。
Jetson Nano 2GB Developer Kit（文中以2GB版简称）与原版Jetson Nano Developer Kit（文中以原版简称）最大的差别，当然就是名称所暗示的2GB版仅搭载2GB内存，而原版则是搭载4GB，两者除了容量有所差异外，在信道宽度与时脉、带宽方面则皆相同，此外两者的处理器、绘图处理器也都相同，因此可以预期执行小型程序的性能并不会有太大落差，但2GB版可能会因内存容量不足，在执行大型程序的时候需要通过Swap（Linux的换置空间，可以理解为虚拟内存）来存储程序资料，进而影响性能。
另一个可能会影响使用的规格，则是摄影机的连接端子。最初期的原版只有1组MIPI CSI-2端子，后期增加为2组，而2GB版则改回1组，因此只能同时连接1组MIPI CSI-2接口摄影机。
除此之外2GB版也取消了M.2 Key E无线网络模块插槽、DisplayPort图片输出端子，并将4组USB 3.2 Gen1改为1组USB 3.2 Gen1加2组USB 2.0，这个改变对创客来说可能影响不大，但对想将Jetson Nano Developer Kit当成迷你计算机、多媒体娱乐机的用户来说影响就会比较大。
最后2GB版将电源输入由5V DC插座改为USB Type-C端子，这个对于许多用户来说或许更为方便，可以视为正面的功能改进。
至于和Raspberry Pi 4或是Coral Dev Board等定位相近的产品相比，2GB版不但维持性能领先的优势，更在降价后增加了价格竞争力。另一方面，2GB版依然与原版相同能够支持CUDA绘图处理器加速运算，以及TensorFLow、PyTorch、Caffe、MxNet等业界常见，甚至应用于大型运算中心的软件框架，对于学习程序开发来说相当吃香。
笔者手上有先前购买的初期原版Jetson Nano Developer Kit，与新推出的2GB版Jetson Nano 2GB Developer Kit。
2GB版为针对教育市场推出的平价版本。
2GB版与原板的尺寸相同，整体外观也相当接近。
I/O接口部分，2GB版少了DisplayPort，4组USB 3.2 Gen1也被改为1组USB 3.2 Gen1加2组USB 2.0。
摄影机端子由2组MIPI CSI-2端子改为1组。（笔者注：早期原版也仅有1组MIPI CSI-2端子）
从NVIDIA官方提供的说明文件中，可以看到候期原版有2组MIPI CSI-2端子。
双方都没有内置存储媒体，需从后方micro SD卡槽安装内存卡。
2GB版的GPIO端子维持原先设计不变。
虽然2GB版的价格比Raspberry Pi 4贵，但是性能、功能、支持的软件框架都更强大。
根据NVIDIA官方提供的性能对照表，2GB版在不同AI软件的性能表现能达到Raspberry Pi 4的数十倍之谱。（图中将Raspberry Pi 4的性能表现标准化为1）
在操作系统部分，笔者使用NVIDIA提供的最新版本Jetson Nano镜像文件，安装完成后会发现它的桌面环境改为LXDE18.04，与先前的Ubuntu接口有些许不同，但是整体操作仍相当接近。
值得注意的是，在第一次开机的初始设置过程中，系统会建议用户激活Swap功能，若选择默认选项，系统则会自动创建容量约为4.95GB的换置空间，以在主内存容量不足的时候存储资料，发挥虚拟内存的功效。不过由于Swap的实际路径为microSD内存卡，所以带宽与访问性能将受到很大的限制，而且反复访问也可能会加速耗损内存卡寿命。
性能测试方面，则是搭配NVIDIA提供的搭配Jetson Benchmarks工具进行AI推论性能测试，测试的项目包括Inception V4、VGG-19、Super Resolution、Unet、OpenPose、YoloV3-Tiny、ResNet -50、SSD Mobilenet-v1等8种图片识别、对象侦测、动作分析、图片放大等多种不同算法的性能表现。其中Jetson AGX Xavier、Jetson Xavier NX与原版Jetson Nano Developer Kit的测试成绩，取自笔者先前撰写的《Jetson Xavier NX开发组件动手玩硬件篇：同时执行4个容器榨干AI计算机》一文。
从下列实测结果可以发现，2GB版与原版的性能表现相差无几，并没有因为是阉割版而有明显落差，表现可以说让人相当满意。其中原因不外乎是双方的处理器、绘图处理器规格完全相同，且也都可以使用10W的电力模式，让彼此在运算性能部分可以有一样的表现。
从双方的规格差异来看，会造成整体性能落差的主要因素，仍在程序的内存消耗量，而Jetson Benchmarks工具可能没有触碰到该瓶颈。若程序使用超过2GB的内存，系统就需要将部分资料存储于Swap，将形成访问性能瓶颈，并影响整体性能表现。
最新版操作系统将桌面环境改为LXDE 18.04，与先前的Ubuntu接口有些不同。
在默认情况下，系统会自动创建容量约为4.95GB的换置空间，以弥补内存容量较低的问题。
Jetson Benchmarks工具并没有图型化接口，测试完成后会直接显示成绩。
从性能实测来看，2GB版与原版的表现相当接近。
但与Jetson AGX Xavier、Jetson Xavier NX等更强悍的平台相比，性能落差就相当大了。
由于2GB版的目标用户群体为AI程序与AIoT设备的入门者，撰写大型程序的机会不大，因此考量价格与性能的平衡，这样确实是不错的取舍，很适合教育单位或初学者选用。