Bautizada como Jetson Nano, esta placa es descrita como una plataforma para inteligencia artificial y automatización por sus elevadas prestaciones, brindando soporte para sensores de alta resolución en paralelo y redes neuronales con una alta capacidad de escalado. Robots, coches a control remoto y drones con navegación por IA son algunas de sus posibilidades de integración.
El hardware en sí mismo es totalmente compatible con Linux para Tegra y se ofrecerá en dos variantes: una para consumidores y otra para producción de dispositivos en masa. La primera de ellas tendrá un precio de 109 euros. Incluye una GPU Maxwell con 128 núcleos, una CPU ARM A57 a 1,53 GHz de cuatro núcleos y 4 GB de RAM. Según AnandTech, se trata de una versión recortada del Tegra X1 visto en la Nintendo Switch, con una CPU más lenta y la mitad de los núcleos gráficos.
El usuario puede ampliar esta placa utilizando sus cuatro conectores USB 3.0 de tamaño completo y un microUSB 2.0, pero también el M.2 Key E para Wi-Fi incluido, así como los GPIO, I2C, I2S, SPI y UART. También hay una ranura microSD, conectividad de red Ethernet Gigabit y puertos HDMI y DisplayPort.
El conjunto se remata con una interfaz MIPI-CSI para cámaras. De acuerdo con la hoja de especificaciones publicada por Nvidia, el consumo de Jetson Nano es de entre 5 y 10 vatios.
La versión para fabricantes de hardware será más compacta y modular para facilitar su integración en productos comerciales. Tendrá un precio de 129 dólares.
Versión de Jetson Nano para fabricantes de hardware.
Dado su mayor precio y distinta orientación, la Jetson Nano no es una placa que rivalice directamente con la Raspberry Pi. Más bien se suma a la larga lista de alternativas de mayor precio y rendimiento disponibles en el mercado, la mayoría de las cuales se han quedado por el camino debido al pobre soporte oficial. Este es precisamente uno de los puntos a favor de Jetson Nano, puesto que Nvidia ofrece un SDK completo y la documentación que cabría esperar.
La placa Jetson Nano ya se puede adquirir a través del sitio oficial de Nvidia.
