
NVIDIA Jetson Nano 4GB Development Kit
NVIDIA Jetson Nano 4GB Development Kit
Obwohl in der Anzeige NVIDIA als Hersteller angegeben ist, wird das Board von OKDO, Modell C100, geliefert.
Nachdem du herausgefunden hast, dass die Konfiguration des Boards nicht dieselbe ist, wird dir klar, wie schlecht dieses irreführende Produktangebot ist.
Die Dokumentation zu diesem Board ist miserabel und die verfügbaren Anleitungen sind nicht hilfreich. Erwarte auch nicht, dass du in offiziellen Foren Hilfe zu einem Board eines Drittanbieters findest.
Ich werde nie wieder in diesem Laden kaufen.
Contra
Komm mit einer Version von Python, die seit zwei Jahren nicht mehr unterstützt wird!
Das macht alles noch komplizierter...
Contra
Dies ist ein OKDO board und kein originales NVIDIA developer kit.
Das originale NVIDIA jetpack image ist somit nicht kompatibel und man kann keine Jetpack updates installieren.
Einen solchen Fehl-Kauf habe ich noch nie getätigt.
nicht gut: Jen-Hsun Huang. Behauptet er doch, das Board sei geschrumpft, zu heiss gewaschen, aber GPU und CPU Leistung nicht. Das verleiht NVIDIA ein lausiges Image. Da ist alles zur Unbrauchbarkeit geschrumpft.
Contra
Nach stundenlanger Recherche und mehreren Images bringt man das Ding zum laufen.
Das man entweder ein 5V Netzteil zusätzlich kaufen muss oder den Jumper auf dem Board entfernen muss, um über die MicroUSB Schnittstelle das Gerät zu versorgen findet man gut versteckt in einer Anleitung aus 2020.
Wenn man dann versucht das veraltete Ubuntu und Jetpack auf den neusten Stand zu bringen wird man schnell feststellen, dass dies nicht möglich ist.
So etwas hätte ich von einem 15.- Produkt von Wish erwartet. Zurück an Absender
Pro
Contra
Ich habe 3 davon für ungefähr den gleichen Preis wie den oben genannten hier bekommen (230 CHF), aber dieser Kauf hat trotzdem den Preis für den schlechtesten Kauf des Jahres gewonnen. Wenn du ein bisschen mit veraltetem Zeug herumspielen willst, dann sei es so, aber wenn du vorhast, sie für irgendetwas Nützliches zu verwenden (außer dem SD-Karten-Image), z.B. um einen Cluster zu bauen oder sie in einem Turing Pi-Board zu verwenden, dann wirst du die ganzen Tage Blut schwitzen, wenn du versuchst, sie dazu zu bringen, sogar mit Ethernet zu booten (headless). Ich empfehle stattdessen CM4-Module.
Pro
Contra