NVIDIA Jetson Nano 2GB动手玩硬件实测篇:规格略减、性能依然充沛

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。

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