INFORMACIÓN
NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB Developer Kit esta diseñada para acelerar la creación de sistemas autónomos en aplicaciones exigentes relacionadas con IA. Combina un procesador de 8 núcleos ARM y 9 motores de procesamiento de señales de imagen (ISP) y con la capacidad de procesar hasta 200 TOPS (trillones de operaciones por segundo). Cuenta con 64GB de memoria LPDDR4X, lo que permite manejar grandes volúmenes de datos y ejecutar múltiples tareas de manera eficiente. Ofreciendo una conectividad completa con puertos USB 3.1, HDMI, Ethernet Gigabit y PCIe Gen3, para una integración fácil con otros dispositivos y sistemas.
NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB Developer Kit es ideal para desarrollar desde prototipos hasta proyectos finales, ya sea que estés trabajando en vehículos autónomos, sistema de reconocimiento y seguimiento de objetos en tiempo real, robots industriales, sistemas de seguridad avanzados o aplicaciones médicas de vanguardia, este kit te brinda todas las herramientas necesarias para llevar tu proyecto al siguiente nivel. Contando con el respaldo de la comunidad NVIDIA Developer, donde puedes acceder a una amplia gama de recursos, documentación técnica y soporte experto
ESPECIFICACIONES Y CARACTERÍSTICAS
- Marca: NVIDIA
- Adaptador de Energía:
- USB 3.2 Tipo C Gen2 USB-PD
- Jack Power 5.5mm OD, 2.5 mm ID, center + 9-20V
- Potencia: 5W a 60 W
- Jetson AGX Orin:
- 12 Core A78 ARM CPU
- 2048 Core NVIDIA Ampere GPU
- 64 Tensor Core
- 32 GB 256 bit LPDDR5 Memory – 204 GB/s
- 64 GB eMMC 5.1
- 13 billones de transistores
- Interfaz: I2C, GPIO, SPI, CAN 2.0A, I2S, UART y DMIC
- Conexiones
- Micro B USB-2.0 – Serial Debug UART
- Display Port 1.4a MST+
- 2 x USB 3.2 Tipo A Gen2
- Ethernet >10GbE-Base T RJ45
- 2 x USB 3.2 Tipo A Gen1
- 40 GPIO Header J30
- USB 3.2 Tipo C Gen2 UFP/DFP
- PCIE x 16 PCIe 4.0×8
- Micro SD UHS-1 SDR104
- Botones:
- Indicador de Alimentación
- Reset
- Ejecución forzosa (RCM)
- HD Audio – Header J511
- M2 Key E Slot- Header J505
- Conector de Batería RTC Backup – Header J13
- Cámara
- 16 lane MIPI CSI-2
- 6×2/4×4 lane
- Header J509
- M2 Key M Slot- Header J1
- Tamaño Tarjeta 2280
- Interfaz PCIe X4
- No soporta SATA
- Gen4
- Automatización- Header J42
- JTAG Header
- Dimensiones: 110x 110×71.65 mm
DOCUMENTACIÓN Y RECURSOS
INFORMACIÓN ADICIONAL
Tarjeta NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB
A continuación se realiza una rápida inspección sobre conectores y aditamentos de la NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB. Si requiere mas detalles de la tarjeta como diagramas de bloques del funcionamiento, pines dedicados entre otros detalles favor de consultar : Carrier Board Specification Jetson AGX Orin.
Recomendaciones de uso de Jetson NVIDIA AGX Orin
El modulo Jetson NVIDIA AGX Orin, ya incluye precargado el sistema operativo Ubuntu 20.0; una vez que las configuraciones iniciales estén realizadas (Getting Started), realizaremos las siguientes instrucciones en la Terminal ( Ctrl+Alt+T ).
Primero se tendrá que revisar la versión mas reciente de L4T para poder realizar desarrollos en JetPack 5.0 con los siguientes comandos:
cat /etc/nv_tegra_release
Puede obtener lo siguiente:
# R34 (release), REVISION: 1.0, GCID: 30102743, BOARD: t186ref, EABI: aarch64,DATE: Wed Apr 6 19:11:41 UTC 2022
Si tiene una versión anterior de L4T, emita el siguiente comando para colocar manualmente las entradas del repositorio apt usando los comandos a continuación.
sudo bash -c 'echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/common r34.1 main" >> /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list'
sudo bash -c 'echo "deb https://repo.download.nvidia.com/jetson/t234 r34.1 main" >> /etc/apt/sources.list.d/nvidia-l4t-apt-source.list'
Si observa :
R34 (release), REVISION: 1.0
o mas reciente, entonces la lista de fuentes apt han sido actualizadas.
Ahora ejecute los siguientes comandos para instalar los componentes de JetPack:
sudo apt update
sudo apt dist-upgrade
sudo reboot
sudo apt install nvidia-jetpack
Puede tomar alrededor de una hora completar la instalación (dependiendo de la velocidad de su conexión a Internet), en este caso se recomienda usar la conexión vía Ethernet para agilizar el proceso.
Favor de revisar la información referente al NVIDIA JetPack Documentation, para tener una completa configuración.
Posteriormente le recomendamos realizar los ejercicios que se encuentran en github. usando docker, el cual incluye los proyectos con los que podrá probar practicas de IA, reconocimiento de objetos y/o personas y más.
Recomendamos ver el Jetson AI Fundamentals. para tener paso a paso los detalles de estas practicas.
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