基于英伟达Jetson TX1的GPU处理平台
基于英伟达Jetson TX1 GPU的HDMI图像输入的深度学习套件 [309]
本平台基于英伟达的Jetson TX1视觉计算的全功能开发板,配合本公司研发的HDMI输入图像采集板;Jetson TX1集合64位
ARM A57 CPU与1 TFLOP/s 256核Maxwell GPU处理器,并具备4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s内存,16 GB eMMC存储;HDMI
采集板使用Micro HDMI接口作为输入接口,并通过芯片
TC358840XBG完成从HDMI到MIPI CSI2的协议转换;同时使用MCP2515作为SPI接口的CAN控制器,配合ISO1050CAN收发
器完成CAN协议通信。
应用于单视觉辅助驾驶系统;视频图像算法研究;无人机;自主机器人系统;精准农业等领域。
基于Jetson TX1 GPU的人眼双视觉仿真系统
本系统基于英伟达的Jetson TX1超级计算模块和索尼的2.31Mp分辨率图像传感器,并配一块外围接口底板,实现高清图像及视频采集,
数据快速精确处理,数据传输等一系列功能。整体设计采用核心板+外围接口底板模式,采用Jetson TX1核心板,采用耐高温、体积小、
精度高的B2B连接器,引出了核心板的大部分接口资源,并在外围接口底板上实现摄像头及其他接口的连接。
本系统最多支持3个M12摄像头,摄像头采用的是索尼对角线8.58mm尺寸的1/1.9 CMOS图像传感器IMX185LQJ;外围接口:
1个Micro SD卡接口、一个USB 3.0接口、一个USB 2.0 Micro B接口、一个HDMI接口以及一个RJ45接口等。
基于Jetson TX1 GPU的四视觉辅助驾驶系统
本系统基于英伟达公司的Jetson TX1超级计算模块,开发出针对汽车或机器人的环视应用,采用HDR高清CMOS传感器,最高支持4路摄像头同步采集。
图像传感器采用进口汽车级HDR CMOS芯片,尺寸为
1/2.7”, 支持1280x720p @ 30FPS;使用3M长50ΩRG174
同轴电缆,汽车专用FAKRA插座插头。3排2.0间距插针,可直接与Jetson TK1 扩展口插接。工作温度:-40℃到 +105℃。主要应用于视觉辅助驾驶系统等领域。
基于Jetson TX1 GPU的Camera Link 机器视觉分析平台
本平台基于英伟达的Jetson TX1超级计算模块以及Xilinx公
司的XC7A100T-2FGG484芯片,利用Samtec公司的标准连接器进行互联。本平台支持CameraLink(双路BASE/单路FULL)
、相机CA8451、复合视频三种视频/图像采集输入方式,利用平台出色的数据处理能力,完成图像的处理,更好的支撑辅助工业
现场等应用环境。同时平台拥有丰富的外围接口,包括一个HDMI接口、一个USB3.0接口、一个Micro USB2.0接口、一个mSATA插槽、
一个标准SD卡槽以及一个RJ45;支持操作系统显示、存储扩展、连接机电控制等多种功能。
基于英伟达Jetson TX1的GPU处理平台的更多相关文章
- Colab笔记本能用英伟达Tesla T4了,谷歌的羊毛薅到酸爽
谷歌出品的Colab笔记本,机器学习界薅羊毛神器,如今又有了新福利: 连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来. 英伟达的Tesla T4,是去年秋天才发 ...
- 英伟达GPU 嵌入式开发平台
英伟达GPU 嵌入式开发平台 1. JETSON TX1 开发者组件 JETSON TX1 开发者组件是视觉计算的全功能 开发平台,旨在让您能够快速地安装和运行. 该组件带有 Lin ...
- 玩深度学习选哪块英伟达 GPU?有性价比排名还不够!
本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完 ...
- 英伟达TRTTorch
英伟达TRTTorch PyTorch JIT的提前(AOT)编译Ahead of Time (AOT) compiling for PyTorch JIT TRTorch是PyTorch / Tor ...
- 不用写代码就能实现深度学习?手把手教你用英伟达 DIGITS 解决图像分类问题
2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为 ...
- 【并行计算与CUDA开发】英伟达硬件加速编解码
硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenC ...
- 阿里云异构计算团队亮相英伟达2018 GTC大会
摘要: 首届云原生计算国际会议(KubeCon + CloudNativeCon,China,2018)在上海举办,弹性计算研究员伯瑜介绍了基于虚拟化.容器化编排技术的云计算操作系统PouchCont ...
- 第一篇:CUDA 6.0 安装及配置( WIN7 64位 / 英伟达G卡 / VS2010 )
前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. ...
- NCCL(Nvidia Collective multi-GPU Communication Library) Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL 学习;PCIe 速率调研;
为了了解,上来先看几篇中文博客进行简单了解: 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL?(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信(GPU卡通信模式 ...
随机推荐
- js reduce用法
let books = [ 0, {bookName:"python",price:10,count:1}, {bookName:"Ruby",count:2, ...
- django classonlymethod 和 python classmethod的区别
--classmethod可以被一个实例调用,classonlyethod只能被类调用 class Kls(object): no_inst = 0 def __init__(self): Kls.n ...
- elememt-ui 的 el-icon-iconName 图标 显示问题!
今天想在按钮处添加一个图标,但是显示不出.自己找了半天,终于找到了,希望帮到大家! 1,首先是没有报错的,但是有警告⚠ 意思是说什么拦截了之类的问题,但是到底是哪里问题导致拦截了呢?找了好久,原来是我 ...
- Flink 实战:如何解决生产环境中的技术难题?
大数据作为未来技术的基石已成为国家基础性战略资源,挖掘数据无穷潜力,将算力推至极致是整个社会面临的挑战与难题. Apache Flink 作为业界公认为最好的流计算引擎,不仅仅局限于做流处理,而是一套 ...
- FastDFS介绍(一)
1.简介 FastDFS对文件进行管理,功能包括:文件存储.文件同步.文件访问(文件上传.文件下载.文件删除)等,解决了大容量文件存储的问题,特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站.文档网站.图片 ...
- c++读取数据
1.cin (1)输入数字 遇到空格.回车.tab结束返回引用. #include <iostream> using namespace std; main () { int a,b; c ...
- 【HDOJ6628】permutation 1(dfs)
题意:求1到n的排列中使得其差分序列的字典序为第k大的原排列 n<=20,k<=1e4 思路:爆搜差分序列,dfs时候用上界和下界剪枝 #include<bits/stdc++.h& ...
- 2、投资之基金 - IT人思维之投资
笔者曾经对基金进行投资,但是当时对基金不是很了解,只是为了投资而去投资.现在,笔者对基金的投资有了更深入的了解认识,所以就有了本文. 基金投资在国内还是挺流行的,虽然其是从国外引进来的概念经验,但是国 ...
- Jenkins搭建(by tomcat)
Jenkins官网https://jenkins.io/download/下载最新版本jenkins.war 把jenkins.war放到tomcat-jenkins的webapps下 修改tomca ...
- Mongodb日常管理
用户管理: MongoDB Enterprise > db.version()3.4.10 1.创建超级管理员:MongoDB Enterprise > use admin MongoDB ...