作为 Jetson 家族的新成员，Nano 专为那些想要在不花太多钱的情况下尝试人工智能和机器人技术的爱好者而设计。除了价格之外，它的另一个优势是可以利用Nvidia开发的丰富的生态系统。
“以前有 Raspberry Pi 来学习编码，现在有 Jetson Nano 来学习掌握人工智能”Nvidia 自主机器副总裁迪普·塔拉 (Deepu Talla) 在持续 2 小时 45 秒的 GTC 马拉松开场主题演讲中解释道（尽管有些运动员在主距离跑得更快！）。
Jetson 系列的最新成员，传统上也适用于机载智能 (Jetson AGX Xavier)、机器人甚至云边缘的远程计算（著名的边缘，具有杰森TX2），与其著名的英国前辈树莓派（Raspberry Pi）有很多共同点。
小巧、坚固、专为 AI 打造
首先，它的紧凑性。 Nano 名副其实。在野外，它可以放入夹克或牛仔裤口袋中。简而言之：它是每个人都触手可及的计算机集中器。因为，这是它与 Raspberry Pi 的第二个共同点，它的价格非常实惠。
售价 99 美元，它提供了基于TX1。它配备了主频为 1.4 GHz 的四核 ARM A57 处理器、具有 128 个 CUDA 核心的 Maxwell 图形芯片以及不少于 4 GB 的 LPDDR4 内存。
为什么要这么多内存？因为这款 Jetson 被设计为放置在众多多样化传感器的中心，首先是摄像头。 “我们不会以 1080p 进行拍摄，以免在处理过程中降低图像的清晰度！»，Deepu Talla 继续向我们解释，谁希望你未来的机器人有一双好眼睛。
从理论上讲，我们可以预期 Jetson Nano 的效率比 Raspberry 3 更高一些，功耗仅为 5 瓦。
DIY机构
在计算能力方面，Nvidia 宣布了 472 Gflops，这可能使它成为一个不错的小赛车野兽。例如，没有什么可以阻止你把它变成一台小型客厅电脑，或者旧游戏的模拟器，比如一些树莓派，但这几乎是一种浪费。与该家族的所有成员一样，它存在的真正原因是利用 Jetson SDK 和新的统一 CUDA-X 库，旨在让人工智能和数据科学领域的 DIY 爱好者和研究人员的生活更轻松。而Nvidia则以操作的简便性、兼容性而自豪“即插即用 »与最流行的人工智能平台如TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等合作。
这并不意味着它应该是一个藏在鞋盒里的肮脏的计算单元。事实上恰恰相反。这款 Jetson Nano 注定会装在轮子上，连接到无人机上，弹到天花板上以识别进入客厅的家庭成员并播放他们喜欢的背景音乐，甚至只为 Ponpon 激活 Ponpon ……唯一的限制是你的想法和你的技能！
开发者/修补者/个人版本的价格为 99 美元，“商业”版本的价格为 129 美元（如果你至少购买一千个），Nano 显然希望在你好奇的极客工作台上找到一个小地方。在人工智能和机器人技术领域。
为了帮助您实现这一发现，Nvidia 提供了该项目喷射机器人，一个用于打印和组装自主机器人的开源套件……购买成本为 149 美元，其中包括轮式底盘、电池和电机等。
