Wer sich mit künstlicher Intelligenz in Form von Machine Learning oder der zurzeit fokussierten Ausprägung Deep Learning beschäftigt, stößt mit betagten Familienrechnern schnell an Grenzen. Selbst aktuelle Geräte mit acht oder mehr Kernen eignen sich nicht für die Ausführung hunderter paralleler Rechenoperationen, wie sie für künstliche neuronale Netze erforderlich sind.
Soll der KI-Rechner aber auch noch mobil und handlich wie ein Raspberry Pi sein - etwa, weil er autonomes Fahren eines Roboter-Autos oder die Hinderniserkennung für eine Drohne unterstützen soll -, hilft selbst der Rechner des Juniors nicht mehr weiter. Hier ist Spezial-Hardware gefragt.
Technische Daten zum Jetson Nano
Eine Möglichkeit für solche Fälle ist der Jetson Nano von Nvidia. Das Unternehmen, das für leistungsfähige Grafikkarten steht, bietet mit seinen Jetson-Systemen Nano, TX2 und Xavier KI-Systeme in verschiedenen Größenordnungen und Preisklassen an. Der Nano ist das Einsteigermodell und basiert auf Nvidias Maxwell-GPU mit 128 Nvidia-Cuda-Recheneinheiten.
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