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Jetson Nanoの機械学習ベンチマークテスト

Jetson Nano

Nvidiaより発売された、Jetsonファミリの中で最も小型のデバイス。

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上の写真は開発者ボード。

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GPU搭載で、4GBのメモリ搭載。エッジ側でパワフルな処理ができる。

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写真は全てNvidia
のサイトから

GPIOピン配置、USBポートなど、ラズパイ を強く意識した製品になっている。ただし無線LANはなし。公式OSはubuntu(18?)ライク

使用感

  • guiモードで使っているがもっさりした感は今のところなし
  • オフィスソフトのプリインストールいらない
  • anaconda(python用仮想開発環境)使えないので、素のままライブラリをインストール

DL用フレームワーク

tensorflow

  • 公式がパッケージを提供しているので簡単にインストール完了

PyTorch

これも公式サイトにあり。特に問題なくインストール完了

ベンチマーク

PyTorchのmnist example にあるコードmain.pyを使用。CNN2層、FC2層の簡単なネットワーク。デフォルト値のままで、モデルの保存(書き込み)は行わず60000イタレーション実行。(64エポック)。GPU付きのマシーンはCPUオンリーで動作させるときに—no-cudaオプションを使用

下準備

念のためメモリのスワップ領域を拡大。4GBに。(結局使わなかった)
(デフォルトは0)
Linux(Ubuntu)のswap領域を拡張する

温度上昇

nvidia-smiが入っておらず、gpuの稼働率が分からなかった。Nvidia Cサーバーのguiアプリを入れてもなぜか温度が表示されず。
nvidia-settingもダメ。ここはもう少し調べたい。

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写真はtensorflowインストール中のヒートシンクの温度。

ベンチマークテスト中も測ったがほとんど同じ。バカでかいヒートシンクの恩恵か、それともちゃんと回せてるのか?

結果

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感想

コンパクト、低消費電力なのに、MB12インチよりは早いという結果にそこそこ満足。

ただ、CPUとしてはそこまで(当たり前か)

課題

  • Nanoのgpuのポテンシャルをどれだけ引き出せてるのか不明。
  • ライバルはラズパイ?ラズパイ比較したい(ラズパイ でPyTorch動かないのと、tensorflowのベンチマークもなぜかエラー出るので調査中)

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