今回は SBC の紹介です。
2019年3月中旬に「エッジ・コンピューティング・デバイス」として NVIDIA® の Jetson が登場しました。
ちなみに、エッジ・コンピューティングとは、データをその生成源に近い場所で処理することで、データ送信の遅延を減らし、システムの反応速度を高速化する技術のことを言います。
早い話が、組み込み式システムのひとつです。
このエッジ・コンピューティングに向けたデバイスとして登場した Jetson の大きな特徴は NVIDIA の GPU による強力な浮動小数点の計算にあります。
浮動小数点とは、小数点の位置を固定せずに表現された数です。
非常に大きな数から小さな数まで表すことができます。
機械学習やディープラーニングなど人工知能による処理では画像認識など GPU の浮動小数点計算をかなり必要とします。
NVIDIA といえば GPU、GPU といえば NVIDIA ですからね。
これによって大人気の SBC である Raspberry Pi よりも Jetson の方が、機械学習やディープラーニングに向いていると言われています。
また、Jetson は…、というか NVIDIA は AI や機械学習を利用したプロジェクトに積極的で、Jetson はその特化したモデルと言えます。
NVIDIA はこれらの分野で豊富な教材とサポートを提供しています。
NVIDIA の強力なソフトウェアライブラリである CUDA や TensorRT などを利用することで、機械学習のモデルを高速に実行することができます。
今回紹介するのは、この Jetson のエントリーモデル Nano の、いわゆるコピー製品「OKdo Nano C100 開発キット（Developer Kit）」です。
