Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie mit gehen sollen Raspberry Pi oder Jetson Nano Board, folgen Sie diesem Artikel, um einen detaillierten Vergleich dieser beiden Boards zu sehen. Dies hilft Ihnen, die nach Ihren Anforderungen auszuwählen.
Raspberry Pi gegen Jetson Nano
Hier werden wir eine detaillierte Diskussion dieser beiden Boards anbieten.
Raspberry Pi
Der Raspberry Pi ist eine Kreditkartengröße für eine programmierbare Karte, die aus allen erforderlichen Schnittstellenmodulen besteht, die für Robotik, Heimautomatisierung, Edge Computing und industrielle Anwendung verwendet werden. Darüber hinaus kann es alle Vorgänge ausführen, die Sie erwarten würden, dass ein Desktop -Computer beispielsweise Videospiele abspielt, Videos erstellen und bearbeitet, Dokumentenbearbeitung und Internet -Browsing.
Es hat einen Quad-Core-64-Bit-Arm Cortex-A72-CPU mit einer Taktrate von 1.5 GHz, was ausreicht, um ein leichtes Betriebssystem durchzuführen. Neben dem Gerät verfügt auch über unterschiedliche RAM -Größenversionen von 2 GB, 4 GB und 8 GB, mit denen Benutzer das Betriebssystem und parallele Aufgaben gleichzeitig reibungslos ausführen können.
Die E/A -Schnittstelle besteht aus HDMI-, USB-, seriellen Schnittstellen- und Kamera -serielle Schnittstelle, die 4K 60FPS -Videos mit zwei Bildschirmfunktionen unterstützt. Zusätzlich ein 3.5 -mm -Jack -Anschluss an Raspberry Pi kann einfach für Audio- und Videozwecke konfiguriert werden.
Jetson Nano
Der Nvidia Jetson Nano ist eine kompakte und leistungsstarke Platte, die ein eingebettetes System in einem Modulentwickler -Kit hat. Dieses Kit stammt aus der NVIDIA -Familie und bietet Computerlösungen für AI-, IoT- und Robotikanwendungen.
Der Jetson Nano Kit Hat eine 128-Core-Maxwell-GPU bei 921 MHz, die gut genug ist, um verschiedene AI- und ML-basierte Anwendungen durchzuführen. Es hat ein Quad-Core Arm Cortex-A57 64-Bit Prozessor mit einer Taktgeschwindigkeit auf 1.43GHz. Dieser Prozessor ist gut genug, um verschiedene leichte Betriebssysteme auf der Tafel durchzuführen. Der 4GB-LPDDR4-RAM ist bei der Ausführung verschiedener Desktop-Anwendungen im System effektiv.
Verschiedene E/A -Schnittstellen wie GPIO, USB- und HDMI. Darüber hinaus, Jetson Nano Beschleunigt mit einem neuronalen Netzwerk zum Streamen und nutzt die bekanntesten KI.
Spezifikationen
Es wird ein Vergleich durchgeführt, um die Spezifikationen zwischen zu unterscheiden Raspberry Pi Und Jetson Nano.
Sr # | Name | Raspberry Pi | Jetson Nano |
---|---|---|---|
1 | Prozessor | Quad Core Arm Cortex A75-CPU @ 1.5GHz | Quad-Core Arm Cortex-A57 64-Bit @ 1.43 GHz. |
2 | Speicher | 2 GB bis 8 GB SDRAM für verschiedene Versionen von Raspberry Pi | 2-GB- oder 4-GB-LPDDR4-RAM |
3 | Anzeige | Unterstützung hochauflösender 4K 60-fps durch zwei Micro-HDMI-Anschlüsse. | HDMI 2.0 und DisplayPort für 4 GB Version. 2 GB Version hat nur HDMI. |
4 | E/A -Schnittstelle | 2 x USB 3.0 2 x USB 2.0 2x HDMI. 1 x USB-C-Typ für die Eingangsleistung, 1 x 3.5-mm-Jack. 1 x Kamera Serienschnittstelle (CSI). 40 x GPIO -Stifte. 1 x serielle Schnittstelle (DSI) anzeigen | 40 x GPIO -Stifte. 2 x MIPI CSI-2 DPHY. 4 x USB 3.0 1 x USB 2.0 2 x HDMI 2.0 1 x DisplayPort. |
5 | Ethernet | Gigabit Ethernet Bluetooth und Wi-Fi | Der 2 GB Jetson Nano hat Gigabit Ethernet und USB 802.11AC. 4 GB Jetson Nano haben Gigabit-Ethernet- und Wi-Fi-Unterstützung. |
6 | Betriebssystem (Betriebssystem) | Raspbian, Ubuntu, OSMC und Retropie. | Linux4Tegra. |
7 | Preis | 2 GB bis 8 GB Preise liegen zwischen 35 und 75 $. | 2 GB für 59 $ 4 GB hat 100 $ |
Ähnlichkeiten und Unterschiede
Nach den oben genannten Spezifikationen die Raspberry Pi Und Jetson Nano Haben Sie nur wenige Ähnlichkeiten wie die gleiche Anzahl von GPIO -Stiften, können ein Betriebssystem, ein HDMI -Display, Wifi/Ethernet -Module und I/A -Schnittstellen ausführen. Zusätzlich können beide zur Text-/Videobearbeitung, zur Schnittstelle zu Sensoren und Roboterzwecken verwendet werden.
Der Hauptunterschied zwischen beiden Modulen ist ihre Grafische Verarbeitungseinheit (GPU). Der Jetson Nano Verwendet eine Hochleistungs-GPU (Maxwell-128 Core @ 912MHz) im Vergleich zu der Raspberry Pi (Cortex A75 @ 700 MHz), daher eignet sich Jetson Nano besser für die Ausführung von High -End -Anwendungen im Bereich AI, ML, Robotik und mehr. Auf der anderen Seite gilt Raspberry Pi für das Ausführen mehrerer leichter Betriebssysteme und unterstützt eine gute Unterstützung für das Ausführen von Desktop -Anwendungen.
Vorteile von Raspberry Pi gegenüber Jetson Nano
Der Raspberry Pi Prozessor verbraucht weniger Strom als Jetson Nano Wegen seiner einfachen GPU an Bord. Es ist eine gute Wahl für Benutzer, die verschiedene Programmiersprachen wie Python, C, C ++ und mehr lernen möchten. Sie können auch die nutzen Raspberry Pi Dienste zur Durchführung maschineller Lernen, Bildverarbeitung und IoT -bezogenen Aufgaben. Während Jetson Nano wird hauptsächlich für hohe Rechenaufgaben entwickelt und verwendet somit mehr Strom und Strom.
Vorteile von Jetson Nano gegenüber Raspberry Pi
Die 128-Kern-Maxwell-GPU von Jetson Nano Unterstützt den vollständigen grafischen Inhalt, der für die tiefgreifende Verarbeitung verwendet werden kann. Es kann mehrere Video -Streams verarbeiten, die bis zu 1080p -Video -Feeds bestehen können. Während Raspberry Pi Verwendet eine On-Chip-Grafikverarbeitungseinheiten, die nicht in der Lage ist, so viele hohe Rechenaufgaben zu verarbeiten.
Der HDMI 2.0 und Anzeigeports werden von der unterstützt Jetson Nano und kann gleichzeitig verwendet werden. Während Raspberry Pi kann nur den HDMI -Port oder die Anzeigeschnittstelle verwenden. Jetson Nano hat eine größere Anzahl von Ports im Vergleich zu Raspberry PI, was für die Benutzer nützlich sein kann.
Jetson Nano Kommt mit paralleler Berechnung für neuronales Netzwerk, daher kann es als das beste Produkt für künstliches Intelligenzler.
Abschluss
Dieser Artikel bezieht den Vergleich zwischen Raspberry Pi Und Jetson Nano In Bezug auf Spezifikationen, Unterschiede und Ähnlichkeiten. Der Raspberry Pi könnte eine ausgezeichnete Wahl für IoT, Robotik und Spiele sein Jetson Nano ist ein geeigneter Kandidat für Hochleistungsspiele und -videos sowie maschinelles Lernen und KI für industrielle Zwecke.