Raspberry Piボードはあらゆるタスクに最適で、物体認識機能も備えていますが、リアルタイム画像認識となると少々遅い場合があります。2019年、NvidiaはAIに重点を置いたRaspberry Piの競合製品として、99ドルのJetson Nanoを発売しました。確かに4GBのNanoは当時の最上位機種Raspberry Piの4倍のRAMを搭載していましたが、価格は2倍以上で、Wi-Fiも搭載されていませんでした。
2020年、NVIDIAはJetson Nanoの2GB版を再び発表しました。価格はよりお手頃な59ドルで、一部の市場（アメリカを含む）の消費者向けには、互換性のあるUSB Wi-Fiドングルが同梱されています。今月後半に発売予定の新しいNvidia Jetson Nano 2GBは、愛好家、子供、そして開発者を目指す人々がAIをより身近に感じられるように設計されています。
より多くの愛好家がプラットフォームを活用できるよう、NVIDIAはAI向けの無料オンライントレーニングおよび認定プログラムも導入しています。ほぼ同等の4GB Jetson Nanoが発売されてから1年半が経過しているため、チュートリアルやオープンソースプロジェクトを共有している開発者コミュニティも既に存在します。Jetsonロボットキットを購入して組み立てることも可能です。
Nvidia Jetson Nano (2GB) の仕様
スワイプして水平にスクロールします
| ヘッダーセル - 列 0 | ジェットソンナノ（2GB） |
|---|---|
| 希望小売価格 | 59ドル |
| CPU | 64ビットクアッドコアARM A57（1.43GHz） |
| グラフィックプロセッサ | 128コアのNvidia Maxwell |
| ラム | 4GB DDR4 |
| 接続性 | イーサネット 10/100/1000、Wi-Fi ドングル（一部の地域） |
| ポート | USB 2.0 x 2、USB 3.0 x 1、HDMI、CSI カメラコネクタ |
| ピン | 40ピンGPIO |
Jetson Nano 2GBとJetson Nano 4GBの比較
4GBモデルからの改良点として、2GB NanoはUSB Type-C経由で電源供給を受けられます。旧モデルは独自のバレルコネクタを採用していましたが、2GB NanoはUSB Type-C経由で電源供給を受けます。確かに旧モデルには5V、4Aの電源アダプターが付属していました（Micro USB接続でも5Wの出力が可能でした）。新モデルでは、少なくとも5V、3AのUSB-C充電器を別途用意する必要がありますが、既に引き出しに充電器が山積みになっている方も多いでしょう。
あまり歓迎されない変更点として、Nano 2GBモデルはUSBポートが少なく、USB 3.0ポートが1つ、USB 2.0ポートが2つであるのに対し、4GBモデルはUSB 3.0ポートが4つあります。また、Nano 2GBモデルはHDMI出力のみで、より高価なモデルはDisplayPortコネクタも備えています。しかし、Wi-Fiドングルが付属しているのは、このボードを使いたいけれどEthernet出力付きのルーターが近くにない人にとっては大きなメリットです。4GBモデルにはWi-Fiドングルが付属しておらず、私たちのテストでは多くのモデルでWi-Fiドングルが動作しないことがわかりました。
Jetson NanoとRaspberry Piの比較
最近のRaspberry Piと同様に、Jetson Nano 2GBには40ピンGPIOコネクタとCSIカメラポートが搭載されています。カメラポートはRaspberry Piカメラモジュールと互換性があり、画像認識機能を搭載したロボットやIoTデバイスを開発したい人にとって朗報です。GPIOピン配置の観点からは、Raspberry Pi HAT（最高級のRaspberry Pi HATを含む）は動作するはずですが、個々のHATを活用するためのソフトウェアはJetson用に存在するかどうかは不明です。
Tom's Hardware の最高のニュースと詳細なレビューをあなたの受信箱に直接お届けします。
Raspberry Piの公式OSはDebianの移植版であるRaspberry Pi OSですが、Jetson Nanoの公式OSはUbuntuのeLinuxです。そのため、NVIDIAのボードでも多くのソフトウェアが利用可能かもしれませんが、Raspberry Pi用のソフトウェアパッケージをすべてダウンロードしてそのまま使用することはできません。
結論
Jetson Nano 2GBがRaspberry Piのシェアを奪うほどの規模になるとは考えにくいですが、AIを多用するプロジェクトを開発したいメーカーの間で、クリティカルマスを獲得する可能性は十分にあります。例えば、メーカーのAhad Cove氏は最近、ゴミ収集車が通りを走行するタイミングを感知し、収集時間に合わせて自動的に道路脇まで移動する 自動運転ゴミ箱を開発しました。
コーブ氏はゴミ箱自体の電源として Raspberry Pi を使用しているが、窓の外を監視して通過する車両がゴミ収集車かどうかを確認するコンピューターは、Nvidia Jetson Xavier NX 開発キットである。これは 399 ドルのモデルで、Jetson Nano よりもかなり高速だが、同様のテクノロジーを使用している。
コーブ氏は、過去に物体認識プロジェクトでJetson Nanoを使用したことがあると述べ、なぜRaspberry Piを使わないのかと尋ねると、Raspberry Piではトラックを検知してゴミ箱を隅に送るのに時間が足りないと説明しました。このような局所的な物体認識こそ、数百ドルも出せない趣味の人にとってJetson Nano 2GBが非常に役立つ可能性があるのです。
Avram Piltchは特別プロジェクト担当の編集長です。仕事で最新ガジェットをいじったり、展示会でVRヘルメットを装着したりしていない時は、スマートフォンのルート化、PCの分解、プラグインのコーディングなどに取り組んでいます。技術的な知識とテストへの情熱を活かし、Avramはノートパソコンのバッテリーテストをはじめ、数多くの実環境ベンチマークを開発しました。
