Con una alta potencia de procesamiento contenida en un tamaño compacto, el nuevo kit de desarrollo OKdo Nano C100 incluye soporte para librerías de software populares y el sistema operativo Linux.
OKdo presenta el Nano C100, su nuevo kit de desarrollo basado en la arquitectura NVIDIA, de bajo consumo energético, tamaño compacto, pero alta potencia de computación.
Dispone de un módulo de computación NVIDIA Jetson Nano, el cual contiene una GPU NVIDIA Maxwell con 128 núcleos, así como una CPU de arquitectura ARM con cuatro núcleos Cortex-A57 funcionando a una frecuencia de reloj de 1,43 GHz. Cómo memoria RAM, dispone de 4 GB de tipo LPDDR4 de 64 bits con una capacidad de transferencia de 25,6 Gbps.
La GPU le proporciona la capacidad de codificar vídeo utilizando los códecs H.264/H.265 con resoluciones 4K@30 fps, o bien cuatro fuentes 1080p a 30 fps, o nueve fuentes de 720p a 30 fps.
Por otro lado, para la descodificación, tenemos la posibilidad de una fuente 4K a 60 fps, dos fuentes 4K a 30 fps, ocho de 1080p a 30 fps, o bien la friolera de dieciocho fuentes de 720p a 30 fps, todo ello empleando también los códecs H.264/H.265. Y, para la salida del vídeo contamos con puertos HDMI 2.0 y eDP 1.4.
Para el almacenamiento masivo, disponemos de una unidad eMMC de 16 GB, y la capacidad de ampliarlo gracias a un slot para tarjeta microSD, mientras que para la conexión de periféricos, podemos encontrar cuatro puertos USB 3.0, y un USB 2.0 en formato micro B que es por donde le llega la alimentación.
Con un tamaño de 100x80x29 mm, el nuevo kit de desarrollo OKdo Nano C100 también dispone de interfaces GPIO, I2C, I2S, SPI y UART, además de dos líneas MIPI CSI-2 DPHY para la conexión de cámaras, y un puerto Ethernet Gigabit. Un slot M.2 Key E le permite la conexión de módulos de ampliación de sus funcionalidades.
Aplicaciones y usos posibles
Tal y como podemos leer en su descripción, esta placa proporciona el rendimiento suficiente para poder trabajar con tareas de inteligencia artificial para la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la segmentación, o el procesamiento de la voz entre otras.
Con un consumo de hasta 5 vatios, podemos conectar una serie de sensores a sus interfaces de E/S para complementar sus capacidades, y cuenta con el soporte del NVIDIA JetPack, que incluye soporte para Linux, NVIDIA CUDA, cuDNN, y TensorRT.
