JetsonNano是英伟达发布的一款小型人工智能（AI）计算主板，最大亮点是带有嵌入式领域相对高端的GPU，并且提供AI和计算机视觉（ComputerVision）的应用程序编程接口（API），可以直接用于注重低功耗的AI应用场景。

JetsonNano自发布以来，在开源硬件圈子里的热度一向很高，但由于疫情导致全球物料短缺,一芯难求.Nvidia公司对于JetsonNano开发板的产能急剧下降,市场基本上无货可买,有货的商家也将单价提到极高的价格.为了保证各位开发者能够继续使用JetsonNano开发板进行各项科研工作,图为信息科技(深圳)有限公司结合Jetsonnano开发板特性,综合各项性能,结合Jetsonnano模块,自研载板,最终在不懈努力之下研发出了图为JetsonNano国产套件,一比一大小还原NvidiaJetsonNano开发板,可完美对接开发板的各种AI特性以及开发优势.本篇评测除了实事求是地展示图为JetsonNano国产套件的各项性能特点，还将从入门指导角度尽力地为大家排除各种使用障碍。

图为科技jetsonNANO国产

1.JetsonNano核心模块硬件概况

●GPU：NVIDIAMaxwell架构，个NVIDIACUDA核心

●CPU：四核ARMCortex-A57

●处理器内存：4GB64位LPDDR4

●存储：16GEMMC

●视频编码：一路4K

●视频解码：一路4K

●摄像头：2xMIPICSI-2或USB或者网络摄像头

●摄像头网络：千兆以太网

●显示器：HDMI2.0或DP1.2

●高速接口：1xPCIe、4xUSB3.0I/O

●UART、2xSPI、3xI2C、I2S、GPIOs

图为JetsonNano国产开发套件由核心板和载板组成，它们通过SO-DIMM接口连接，这种接口常见于笔记本内存。图为JetsonNano国产开发套件使用的核心板与NvidiaJetsonNano开发板的核心板不同,国产套件是采用带16gHynixemmc5.1作为核心存储,官方套件则是采用sd卡作为核心存储.

eMMC(EmbeddedMultiMediaCard）是MMC协会订立、主要针对手机或平板电脑等产品的内嵌式存储器标准规格。eMMC在封装中集成了一个控制器，提供标准接口并管理闪存.eMMC的应用是对存储容量有较高要求的消费电子产品。年已大量生产的一些热门产品，如PalmPre、AmazonKindleII和FlipMinoHD，都采用了eMMC。

EMMC优点:

1．简化存储器的设计。eMMC是当前最红的移动设备本地存储解决方案，目的在于简化手机存储器的设计，由于NANDFlash芯片的不同品牌包括三星、KingMax、东芝（Toshiba）或海力士（Hynix）、美光（Micron）等，所以都需要根据每家公司的产品和技术特性来重新设计，而过去并没有技术能够通用所有品牌的NANDFlash芯片。

2．更新速度快;

3．加速产品研发速度。

相比于sd卡作为核心存储.emmc速度更快,稳定性更高,适应环境能力更强,更符合当前边缘设备的系统环境搭建.

2.供电与系统启动指导

首先，Nvidia开发板套件里是没有包含显示器、HDMI线和电源等部件，这些需要用户自己准备或购买。使用的电源为5v4a的DC电源或者MicroUSB电源,板子上有个供电选择跳线帽，编号J48。当通过Micro-USB供电时，需要保证J48上的跳线帽断开，Micro-USB电源导通，DC电源切断；当通过DC接口供电时，需要保证跳帽接上,这个在实际使用过程中往往会造成使用者的疑惑,怀疑刚收到的设备有问题.但是在图为JetsonNano国产开发套件上采用唯一DC供电,无需连接跳线帽,直接连接12DC电源适配器即可,在保证简单实用的前提下,相比Nvidia开发套件5v4a的输入更为稳定,面对大型模型时,也不会掉电压力。

图为JetsonNano开发套件的显示器支持HDMI接口和DP接口。目前市场上HDMI显示器已经比较普及，如果你的显示器只支持VGA的话，得考虑新买一台显示器。如果使用电视机做显示器用，现在市场上主流品牌的液晶电视都同时支持HDMI和DP。

摄像头模块可以使用JetsonNano推荐的LI-IMX-MIPI-FF-NANO摄像头模块；也支持第三方的树莓派的PiCameraV2模块。如果你已经有树莓派V2摄像头，可以直接使用。摄像头接到下图CAM0和CAM1接口。

3.性能测试

JetsonNano应该算是阉割加降频的JetsonTX1。CPU方面去掉了big.LITTLE中的4个A53，GPU中则直接砍掉了一半的CUDA核心。其实4个A53对于TX1本来就很鸡肋，因为你并不能同时使用8个核心，只能按集群来切换。与TX1相比，Nano中的4个A57频率也从1.9GHz降到了1.43GHz。由于继续使用20nm制程，降频显然是降低功耗的另一主要手段。GPU频率从1GHz降到MHz，变化不大，也与SwitchSoC的最高频率一致。使用UbuntuBenchmarkTools做了一些跑分测试。可以看出性能大致相当于年的主流CPU。

总的来说，Nano的CPU性能强于树莓派3B，与树莓派4相差不大。虽然GPU的GFlops半精度浮点性能大概只有TX2的1/3，但也基本达到IntelHDGraphics集显的水平。再加上有CUDA加持，实际性能应该更强。那么树莓派能做的事，Nano都能做，树莓派做不了的事，Nano或许也能做。

3.1测试TensorFlow

跑一段自己写的非线性回归代码，速度还是挺快的，使用vi新建python文件命名：tensorflowDemo.py然后复制以下代码进去。保存后使用python3tensorflowDemo.py运行，这段必须在图形化界面下运行，因为会出现一张图表。由于是TensorFlow2所以把importtensorflowastf改成了importtensorflow.

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