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NVIDIA Jetson Nano vs Raspberry Pi with NCS2 (Movidius Neural Compute Stick 2)

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA CUDA Toolkit 10.0 に対応しcuDNN 7.3など、機械学習時にデファクトスタンダートとなっているライブラリやフレームワークが、利用可能になっています。
TensorFlow や PyTorch、Caffe、Keras、MXNet などの機械学習 (ML) フレームワークに対応しています。ネイティブにインストールすることができます。

Raspberry Pi with NCS2 VS Jetson

導入時に気になったのは、開発者コミュニティーです。
Raspberry Piは、歴史もあり、世界中の方々が同じような悩みを持ち、各種解決策がWEBに公開されています。一方で、NVIDIA Jetson Nanoは、どの程度このようなコアユーザーによる情報公開などがされているのか気になりました。

結論からするとNVIDIAの社員や関係者が協力にサポート、情報発信。
さすが、大手ですね、ハードの共有体制もRaspberry Pi と比べて感心しましたが、開発コミュニティーへの社員の書き込みが、本当にすごい。
オープンコミュニティの新しい形にも見えました。ハードでビジネスは成立し、技術者が率先して、コミュニティに参加。これは、弱点と感じた部分を、むしろ強み(正しい情報、責任感ある素早い対応)にしております。
あとは、ケースやファンなど、市場の大きさに合わせて、周辺のアクセサリーメーカーが追従してくれば、IoTにおけるローエンドエッジデバイスの筆頭になりそうです。
個人的には、Intel NCS2も引き続き注目して行きます。OpenCVのDNNに対応していたりと、まだまだ一長一短があるように感じます。
ただし、機械学習や推論を目的としたIoTデバイスの本命は、Jetson Nanoになりそうです。IntelのNCSはベアボーン系のミニPCかな。

関連記事:

NVIDIA Jetson Nanoで機械学習(推論)

Movidius Neural Compute Stick2とRaspberry Pi 3B +も利用しておりますが、GPU/推論向けデバイスが一体化されており、少しサイズは大きいです。
USB3.0などI/Fに差分もあるので、Raspberry Pi 4Bと比較したほうが良いかもしれません。ただし、Raspberry Pi 4B と NCS2を同時導入すると考えると、Jetson Nanoのほうがコストパフォーマンスが良いと思いますし、便利なフレームワーク利用により、開発時の手間(コスト)も考えると、機械学習にはNVIDIA Jetson Nanoがベストな選択と思います。NVIDIAですから。

Jetson Nano、Raspberry Pi 3B + with NCS2 速度比較

めざましじゃんけん時に取得したWEBカメラ画像を216枚で画像認識エンジンを動作させた際の性能比較です。
以前同じテストを用いて、NCS2(Movidius Neural Compute Stick 2)導入により十分高速化された結果となりました。今回は、その結果と比べても十分に魅力的なJetson Nanoの結果が出ました。

参考記事:ディープラーニング向けUSBアクセラレーターNeural Compute Stick 2ー

Windows(GPU未使用)
Core i7 6700/(Skylake) クロック周波数:3.4GHz
15秒 opencv.dnn
Raspberry Pi 3
Model B+
ARM Cortex-A53 1.4GHz
785秒 opencv.dnn
Raspberry Pi 3
Model B+
ARM Cortex-A53 1.4GHz
+  Movidius Vision Processing Unit(Myriad 2)
105秒 opencv.dnn
NVIDIA Jetson Nano
Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz
109秒 opencv.dnn
NVIDIA Jetson Nano
Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz
+ 128-core Maxwell
46秒 Keras-YOLO

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NVIDIA
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関連記事:NVIDIA JETSON NANO

Intel Neural Compute Stick 2

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