NVIDIA Jetson Nano 4GB B01 ডেভেলপার কিট ফর এজ AI/ROS - A57 1.43GHz, 128-কোর ম্যাক্সওয়েল GPU

ওভারভিউ

Jetson NANO 4GB B01 AI লার্জ মডেল ডেভেলপার কিট একটি কমপ্যাক্ট ডেভেলপার কিট (ডেভেলপার বোর্ড প্ল্যাটফর্ম) যা AI শুরু করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি ইমেজ ক্লাসিফিকেশন, অবজেক্ট ডিটেকশন, সেগমেন্টেশন এবং স্পিচ প্রসেসিং এর মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একাধিক নিউরাল নেটওয়ার্ক সমান্তরালে চালাতে পারে এবং এটি মাত্র 5 ওয়াটে চালাতে পারে।

এই Jetson Nano প্ল্যাটফর্মটি একটি কোয়াড-কোর ARM Cortex-A57 প্রসেসর এবং একটি 128-কোর ম্যাক্সওয়েল GPU সহ 4GB LPDDR মেমরি ব্যবহার করে এবং TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, এবং MXNet এর মতো জনপ্রিয় AI ফ্রেমওয়ার্ক এবং অ্যালগরিদম সমর্থন করে।

মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ

• CPU: কোয়াড-কোর ARM A57 @ 1.43 GHz
• GPU: 128-কোর ম্যাক্সওয়েল
• AI কম্পিউটিং ক্ষমতা: 473 GFLOPS (প্রদত্ত টেক্সটে 472 GFLOP হিসেবেও উল্লেখ করা হয়েছে)
• লো পাওয়ার অপারেশন: মাত্র 5 W (প্রদত্ত তুলনামূলক উপাদানে 5 W–10 W হিসেবেও দেখানো হয়েছে)
• ভিডিও এনকোড: 4K @ 30; 4x 1080p @ 30; 9x 720p @ 30 (H.264/H.265)
• ভিডিও ডিকোড: 4K @ 60; 2x 4K @ 30; 8x 1080p @ 30; 18x 720p @ 30 (H.264/H.265)
• ক্যামেরা ইন্টারফেস: MIPI CSI-2 DPHY চ্যানেল *2
• ডিসপ্লে: HDMI এবং DP
• নেটওয়ার্কিং / সম্প্রসারণ: গিগাবিট ইথারনেট; M.2 কী E; M.2 ডুয়াল-ব্যান্ড উচ্চ-গতির নেটওয়ার্ক কার্ড সমর্থন করে; USB উচ্চ-গতির নেটওয়ার্ক কার্ড সমর্থন করে
• USB: 4x USB 3.0; USB 2.0 মাইক্রো-B
• অন্যান্য I/O তালিকাভুক্ত: GPIO, I2C, I2S, SPI, UART
• উল্লিখিত পাওয়ার ইনপুট: মাইক্রো USB, DC পাওয়ার, এবং PoE (প্রদত্ত টেক্সটে যেমন বলা হয়েছে)

বিশেষ উল্লেখ

সংগ্রহস্থল নোট (অফিসিয়াল ডেমো বনাম SUB সংস্করণ)

• প্রদত্ত তুলনামূলক উপাদান দুটি ভেরিয়েন্ট তালিকাভুক্ত করে: Jetson Nano 4GB Developer Kit (SUB) এবং Jetson Nano 4GB Developer Kit (Official Demo).
• SUB সংগ্রহস্থল (দেখানো): ১৬GB eMMC. উপাদানটি বোর্ডটি বাহ্যিক সংগ্রহস্থল ছাড়াই শুরু করা যায় এবং ১৬GB eMMC নিয়মিত উন্নয়ন প্রয়োজন মেটায় এবং অফিসিয়াল সিস্টেম ইমেজ ফাইলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বলে উল্লেখ করে।
• অফিসিয়াল ডেমো সংগ্রহস্থল (দেখানো): মাইক্রোএসডি (অন্তর্ভুক্ত নয়). উপাদানটি ব্যবহারকারীদের একটি TF কার্ড (মাইক্রোএসডি) কিনতে এবং বোর্ড শুরু করতে সিস্টেম ইমেজ ফাইল লিখতে হবে বলে উল্লেখ করে।
• যদি কোনো প্রকল্পের জন্য সংরক্ষণ ক্ষমতা অপর্যাপ্ত হয়, তবে উপাদানগুলি বলে যে ক্ষমতা একটি USB ডিস্ক বা TF কার্ড ব্যবহার করে বাড়ানো যেতে পারে।

TF কার্ড / সিস্টেম ইমেজ নোট

• প্রদত্ত উপাদানগুলি বলে: “শিপিং তালিকায় অন্তর্ভুক্ত TF কার্ডগুলি সব সিস্টেম ইমেজ দিয়ে লেখা।”
• প্রদত্ত উপাদানগুলি আরও বলে: “কিটের সব সংস্করণে একটি 64GB TF কার্ড রয়েছে।”
• অন্য একটি নোটে বলা হয়েছে যে অফিসিয়াল সিস্টেম ইমেজ + AI পরিবেশ কনফিগারেশন ইনস্টল করা 32GB ছাড়িয়ে যেতে পারে, এবং 64GB বা তার বেশি একটি U ডিস্ক/TF কার্ড ব্যবহার করার সুপারিশ করা হয়।

টিউটোরিয়াল ভিডিওগুলি

কোর্স / টিউটোরিয়াল বিষয়বস্তু (যেমন প্রদান করা হয়েছে)

• জুন ২০২৬ এ আপডেট করা হয়েছে: OpenClaw স্থাপন এবং প্রয়োগ টিউটোরিয়াল (নতুন)। দুটি ইন্টারঅ্যাকশন পদ্ধতি উল্লেখ করা হয়েছে: WAP এবং ভয়েস মডিউল।
• উন্নত ROS টিউটোরিয়াল (HOT): ROS1 এবং ROS2 এর মৌলিক বিষয় এবং সম্পর্কিত শিক্ষামূলক উপকরণ প্রদর্শিত হয়।
• উন্নত AI ভিশন ডেভেলপমেন্ট টিউটোরিয়াল (HOT): এতে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে অন-বোর্ড ক্যামেরা টিউটোরিয়াল, USB বাহ্যিক ক্যামেরা পরীক্ষা, Jetson-Inference পরিবেশ নির্মাণ, DeepStream পরিবেশ নির্মাণ এবং আরও অনেক কিছু (নিচের আউটলাইনে তালিকাভুক্ত)।

Jetson Nano B01 কোর্সের আউটলাইন (উদ্ধৃতাংশ)

• দ্রুত শুরু করুন: 1. পথ শিখুন; 2. দ্রুত শুরু টিউটোরিয়াল
• Jetson Nano B01 মৌলিক টিউটোরিয়াল: 1. Jetson nano B01 এর পরিচিতি; 2. সিস্টেম ইমেজ ফ্ল্যাশ করুন; 3. ফ্ল্যাশড SD পুনরায় পড়ুন ডিস্ক; 4. Jetson Nano B01 শুরু হয়; 5. অফিসিয়াল ইমেজ (SDK) লিখুন
• Jetson Nano B01 SUB বোর্ড মৌলিক টিউটোরিয়াল: 1. Jetson Nano B01 SUB বোর্ডের পরিচিতি; 2. EMMC সিস্টেম ইমেজ লিখুন
• TF শুরু: 1.Jetson Nano SUB TF কার্ড স্টার্টআপ এবং স্কেলিং; 2. TF কার্ড সিস্টেম ইমেজ লিখুন; 3. ফ্ল্যাশড SD পুনরায়-পড়া ডিস্ক; 4. TF কার্ড বুট লিখুন
• U ডিস্ক স্টার্ট আপ: 1. EMMC বুট লিখুন; 2. U ডিস্ক সিস্টেম লিখুন; 3. ফ্ল্যাশড U ডিস্ক পুনরায়-পড়া ডিস্ক; 4. Jetson Nano SUB স্টার্ট আপ
• সিস্টেম বেসিক সেটআপ টিউটোরিয়াল: 1. Jetson Nano B01 সিস্টেম এবং ডেস্কটপের পরিচিতি; 2. SD কার্ড সম্প্রসারণ; 3. নেটওয়ার্ক কনফিগারেশন; 4. SSH টেলনেট & ফাইল ট্রান্সফার; 5. VNC রিমোট লগইন; 6. Jetson Nano B01 সিস্টেম ব্যাকআপ; 7. Jetson Nano B01 সোয়াপ স্পেস বৃদ্ধি; 8. Jtop ইনস্টলেশন এবং ব্যবহার
• GPIO হার্ডওয়্যার কন্ট্রোল টিউটোরিয়াল: 1. GPIO লাইব্রেরির API ব্যবহারের পদ্ধতি; 2. Jetson Nano B01 হার্ডওয়্যার লাইব্রেরি কনফিগারেশন; 3. পিন রিডিং ফাংশন; 4. পিন লেভেল আউটপুট কন্ট্রোল; 5. LED নিয়ন্ত্রণ; 6. Jetson Nano B01 বাহ্যিক ডিভাইস সিরিয়াল পোর্টের সাথে যোগাযোগ; 7. Jetson Nano B01 I2C যোগাযোগ
• AI উন্নত ভিজ্যুয়াল টিউটোরিয়াল: 1.অন-বোর্ড ক্যামেরা টিউটোরিয়াল; ২. ইউএসবি এক্সটার্নাল ক্যামেরা পরীক্ষা; ৩. জুপিটার ল্যাব এবং জেটচ্যাম ইনস্টলেশন; ৪. টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন (ঐচ্ছিক); ৫. জেটসন-ইনফারেন্স পরিবেশ নির্মাণ (ঐচ্ছিক); ৬. হ্যালো এআই ওয়ার্ল্ড; ৭. ইমেজ শ্রেণীবিভাগের যুক্তি; ৮. অবজেক্ট ডিটেকশন যুক্তি; ৯. সেমান্টিক সেগমেন্টেশন; ১০. পোজ এস্টিমেশন; ১১. অ্যাকশন স্বীকৃতি; ১২. ব্যাকগ্রাউন্ড অপসারণ; ১৩. মনোকুলার গভীরতা অনুমান; ১৪. ডিপস্ট্রিম পরিবেশ নির্মাণ (ঐচ্ছিক); ১৫. অটোমোটিভ পরিদর্শন; ১৬. ইয়োলো৫ এর পরিচিতি; ১৭. ইয়োলো৫ পরিবেশ নির্মাণ (ঐচ্ছিক); ১৮. ইয়োলো৫ এর রিয়েল-টাইম ডিটেকশন; ১৯. ইয়োলো৫ + টেনসরআরটি ত্বরণ; ২০. ইয়োলো৫ + টেনসরআরটি ত্বরণ + ডিপ স্ট্রিম (ওপেন ক্যামেরা); ২১. মিডিয়াপাইপ পরিবেশ নির্মাণ (ঐচ্ছিক); ২২. মিডিয়াপাইপ উন্নয়ন; ২৩. রিড মি
• YOLOv11 / YOLO26 উন্নত ব্যবহার (নতুন): ০০. চালানোর আগে অবশ্যই পড়ুন; ০১. YOLOv11 পরিবেশ নির্মাণ; ০২. সিএলআই ব্যবহার; ০৩. অবজেক্ট ডিটেকশন; ০৪. ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন; ০৫. পোজ এস্টিমেশন; ০৬.চিত্র শ্রেণীবিভাগ; ০৭. অভিমুখী বাউন্ডিং বক্স অবজেক্ট সনাক্তকরণ; ০৮. মডেল রূপান্তর
• ROS1 মৌলিক কোর্স: ১. ROS পরিচিতি; ২. প্রকল্প ফাইল কাঠামো; ৩. সাধারণ কমান্ড এবং সরঞ্জাম; ৪. প্রকাশক; ৫. গ্রাহক; ৬. কাস্টমাইজ টপিক বার্তা এবং ব্যবহার; ৭. ক্লায়েন্ট; ৮. সার্ভার; ৯. কাস্টমাইজ সার্ভিস বার্তা এবং ব্যবহার; ১০. TF রিলিজ এবং পর্যবেক্ষণ
• ROS1 ভিজ্যুয়াল ইমেজ প্রসেসিং কোর্স: ১. এআর ভিশন; ২. এআর কিউআর কোড; ৩. ROS+OpenCV ভিত্তি; ৪. ROS+OpenCV প্রয়োগ; ৫. মিডিয়াপাইপ উন্নয়ন
• ROS2 মৌলিক কোর্স: ১. ROS2 পরিচিতি; ২. ROS2 ইনস্টল হাম্বল; ৩. ROS2 উন্নয়ন পরিবেশ; ৪. ROS2 ওয়ার্কস্পেস; ৫. ROS2 ফাংশন প্যাকেজ; ৬. ROS2 নোড; ৭. ROS2 টপিক যোগাযোগ; ৮. ROS2 সার্ভিস যোগাযোগ; ৯. ROS2 অ্যাকশন যোগাযোগ; ১০. ROS2 কাস্টম ইন্টারফেস বার্তা; ১১. ROS2 প্যারামিটার সার্ভিস কেস; ১২. ROS2 মেটা-ফাংশন প্যাকেজ; ১৩. ROS2 বিতরণকৃত যোগাযোগ; ১৪. ROS2 DDS; ১৫.ROS2 সময় সম্পর্কিত API; 16. ROS2 সাধারণ কমান্ড টুলস; 17. ROS2 rviz2 ব্যবহার; 18. ROS2 rqt টুলবক্স; 19. ROS2 লঞ্চ স্টার্টআপ ফাইল কনফিগারেশন; 20. ROS2 রেকর্ডিং এবং প্লেব্যাক টুল; 21. ROS2 URDF মডেল; 22. ROS2 Gazebo সিমুলেশন প্ল্যাটফর্ম; 23. ROS2 TF2 কোঅর্ডিনেট ট্রান্সফরমেশন
• Docker কোর্স: 1. ওভারভিউ এবং ইনস্টলেশন; 2. সাধারণ কমান্ড; 3. ইমেজ বোঝা এবং প্রকাশ করা; 4. হার্ডওয়্যার ইন্টারঅ্যাকশন ডেটা প্রসেসিং; 5. ডকার কন্টেইনারে প্রবেশ; 6. ডকার ইমেজ আপডেট করা
• OpenCV ইমেজ প্রসেসিং কোর্স: 1. OpenCV বেসিক কোর্স; 2. ROS+opencv অ্যাপ্লিকেশন; 3. QR কোড স্বীকৃতি; 4. AR ভিশন; 5. Mediapipe
• অফলাইন AI বড় মডেল টিউটোরিয়াল: 0. AI বড় মডেল সিস্টেম ইমেজ নির্দেশনা; 1. AI বড় মডেল পরিবেশ স্থাপন; 2. বড় মডেল ডায়ালগ প্ল্যাটফর্ম ইনস্টল; 3. Meta AI Llama 3.2 মডেল; 4. Alibaba Cloud Qwen2 মডেল; 5. Alibaba Cloud Qwen3 মডেল; 6. SUTD TinyLlama; 7. DeepSeek DeepSeek-R1 মডেল; 8. Microsoft Phi-3; 9. Microsoft Orca Mini; 10. NVIDIA StarCoder2; 11. Google Gemma3 Visual Multimodal Large Model; 12. Offline Text to Speech (TTS); 13. Offline Speech to Text (ASR)
• অনলাইন বড় মডেল টিউটোরিয়াল: 1. ওপেনরাউটার বড় মডেল এপিআই একত্রিতকরণ প্ল্যাটফর্ম; 2. মাল্টিমোডাল ভিজ্যুয়াল বোঝার অ্যাপ্লিকেশন; 3. মাল্টিমোডাল ভিজ্যুয়াল লোকালাইজেশন অ্যাপ্লিকেশন; 4. মাল্টিমোডাল টেবিল স্ক্যানিং অ্যাপ্লিকেশন; 5. মাল্টিমোডাল স্বয়ংক্রিয় প্রক্সি অ্যাপ্লিকেশন
• অনলাইন বড় মডেল (ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন): 0. ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন হার্ডওয়্যার সংযোগ (রিডমি); 1. অফলাইন স্পিচ টু টেক্সট (ASR); 2. অফলাইন টেক্সট টু স্পিচ (TTS); 3. এআই বড় মডেল ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন; 4. মাল্টিমোডাল ভিজ্যুয়াল বোঝার স্পিচ ইন্টারঅ্যাকশন; 5. মাল্টিমোডাল ভিজ্যুয়াল পজিশন অ্যাপ্লিকেশন; 6. মাল্টিমোডাল টেবিল স্ক্যানিং অ্যাপ্লিকেশন; 7. মাল্টিমোডাল স্বয়ংক্রিয় প্রক্সি অ্যাপ্লিকেশন; 8. এআই বড় মডেল অফলাইন ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট
• ওপেনক্লো ডিপ্লয়মেন্ট এবং মৌলিক ব্যবহার: 1.OpenClaw Deployment; 2. OpenClaw WAP প্লাগইন অ্যাপ্লিকেশন; 3. OpenClaw WebChat ইন্টারঅ্যাকশন; 4. OpenClaw TUI ইন্টারঅ্যাকশন; 5. OpenClaw টুলস পরিচিতি; 6. OpenClaw Gate গেটওয়ে ব্যবহারকারী ম্যানুয়াল; 7. OpenClaw বৈশিষ্ট্যসমূহের ওভারভিউ; 8. OpenClaw হাব পরিচিতি (স্কিল ইনস্টলেশন); 9. OpenClaw অ্যাপ্লিকেশন-ফাইল ম্যানেজমেন্ট; 10. OpenClaw অ্যাপ্লিকেশন-ক্যামেরা; 12. OpenClaw অ্যাপ্লিকেশন-স্ক্রিপ্ট এক্সিকিউশন; 13. OpenClaw অ্যাপ্লিকেশন-প্রোগ্রামিং (পেরিফেরাল & GPIO কন্ট্রোল); 14. OpenClaw অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট AI সহকারী
• OpenClaw ব্যবহারের পূর্ব প্রস্তুতি: 1. পেরিফেরাল হার্ডওয়্যার কনফিগারেশন; 2. OpenClaw API-KEY কনফিগারেশন; 3. OpenClaw সুইচিং মডেল; 4. OpenClaw প্রম্পট শব্দ; 5. AI ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন কনফিগারেশন; 6. 3D স্কিম কনফিগারেশন টেস্ট
• OpenClaw পেরিফেরাল অ্যাক্ট প্রোগ্রামিং (পেরিফেরাল কন্ট্রোল): 1. সার্ভো কন্ট্রোল; 2. RGB লাইট স্ট্রিপ; 3. OLED
• OpenClaw এক্সটেনশন উন্নত ডেভেলপমেন্ট: 1.তাপমাত্রা এবং আর্দ্রতা সেন্সর; ২. ক্যামেরা অ্যাপ্লিকেশন; ১. উদ্ভিদ যত্ন বাটলার; ২. এআই-তাপ অনুমান; ৩. এআই-পাম গেম অনুমান; ৪. এআই পোষা প্রাণী; ৫. এআই আবহাওয়া স্টেশন; ৬. তাপমাত্রা সংবেদনশীলতা মিটার; ৭. নির্ধারিত কাজসমূহ

প্যাকিং তালিকা (নোটগুলি প্রদর্শিত)

• প্রদত্ত উপাদান অবস্থান: পৃথক বোর্ড পরিচালনার জন্য একটি পাওয়ার অ্যাডাপ্টার এবং একটি 64G মেমরি কার্ড প্রয়োজন।

অ্যাপ্লিকেশনসমূহ

• এজ এআই প্রোটোটাইপিং: ইমেজ শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট সনাক্তকরণ, বিভাজন, বক্তৃতা প্রক্রিয়াকরণ
• ROS শেখা এবং রোবোটিক্স উন্নয়ন (প্রদত্ত উপাদানে সমর্থিত শেখার লক্ষ্য হিসাবে ROS সিস্টেম / ROS রোবট প্রদর্শিত)
• কম্পিউটার ভিশন এবং ক্যামেরা-ভিত্তিক প্রকল্পগুলি MIPI CSI-2 (২টি চ্যানেল) বা USB ক্যামেরার মাধ্যমে (কোর্সের রূপরেখায় উল্লেখিত)

অর্ডার নিশ্চিতকরণ (সংরক্ষণ ভেরিয়েন্ট, অন্তর্ভুক্ত আনুষাঙ্গিক) বা ইন্টিগ্রেশন প্রশ্ন (M.2 Key E WiFi কার্ড, ক্যামেরা, পাওয়ার), যোগাযোগ [email protected] or ভিজিট https://rcdrone.top/ .

বিস্তারিত