{"id":292323,"date":"2019-07-19T21:00:15","date_gmt":"2019-07-19T21:00:15","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=292323"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=292323","title":{"rendered":"NVIDIA Jetson Nano: \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0425\u0430\u0431\u0440.<\/p>\n<p>  \u041e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c, 2019 \u0433\u043e\u0434\u0443, NVIDIA <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/444442\/\">\u0430\u043d\u043e\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440<\/a> \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0441 Raspberry Pi \u0444\u043e\u0440\u043c-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 AI \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bi\/vg\/8i\/bivg8imtn2iscz1yprcgtrbieyc.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0435, \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h2>Hardware<\/h2>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430, \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 NVIDIA:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/c_\/uc\/o4\/c_uco4wwzwcoek-t_zrex76dvxi.png\"><\/p>\n<p>  \u0418\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. <\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e GPU, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0439 128 \u044f\u0434\u0435\u0440, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c GPU-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 CUDA (\u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0438\u0437 \u00ab\u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb) \u0438\u043b\u0438 Tensorflow. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 4\u0445 \u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435, \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439. \u041f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c 4\u0413\u0431, \u043e\u0431\u0449\u0430\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 CPU \u0438 GPU. <\/p>\n<p>  \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 Raspberry Pi. \u041f\u043b\u0430\u0442\u0430 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 40-\u043f\u0438\u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430\u043c\u0438 (I2C, SPI \u0438 \u043f\u0440), \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c \u0441 Raspberry Pi. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0430\u043a\u0441\u0435\u0441\u0441\u0443\u0430\u0440\u043e\u0432 (\u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u044b, \u043f\u043b\u0430\u0442\u044b \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u0440) \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c (\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0431\u0435\u043b\u044c, \u0442.\u043a. Jetson Nano \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0447\u0435\u043c Raspberry Pi).<\/p>\n<p>  \u0422\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435 \u2014 \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f 2 HDMI-\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430, Gigabit-Ethernet \u0438 USB 3.0, \u0442.\u0435. Jetson Nano \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0447\u0435\u043c \u00ab\u043f\u0440\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u00bb. \u041f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0438\u0435 5\u0412, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e Micro USB, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u044a\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f <s>\u043c\u0430\u0439\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0431\u0438\u0442\u043a\u043e\u0438\u043d\u043e\u0432<\/s> \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 Raspberry Pi, \u0441\u043e\u0444\u0442 \u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 SD-\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c, \u043f\u043e \u0438\u0434\u0435\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043f\u043b\u0430\u0442\u0430 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 Raspberry Pi, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 NVIDIA. \u041d\u043e \u0432\u043e\u0442 WiFi \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441, \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c USB-WiFi \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c.<\/p>\n<p>  \u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u043e \u0446\u0435\u043d\u0435. \u041e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043d\u0430 Jetson Nano \u0432 \u0421\u0428\u0410 99$, \u0446\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0415\u0432\u0440\u043e\u043f\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u0446\u0435\u043d\u043a\u043e\u0439 \u0432 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 130\u0415\u0432\u0440\u043e (\u0435\u0441\u043b\u0438 \u043b\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0438, \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438 \u0434\u0435\u0448\u0435\u0432\u043b\u0435). \u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 Nano \u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e.<\/p>\n<h2>Software<\/h2>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043c\u0430\u043b\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 Raspberry Pi. \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/embedded\/learn\/get-started-jetson-nano-devkit#write\">\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437<\/a> \u043d\u0430 SD-\u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Etcher \u0438\u043b\u0438 Win32DiskImager, \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u043c \u0432 Linux, \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.pyimagesearch.com\/2019\/05\/06\/getting-started-with-the-nvidia-jetson-nano\/\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, \u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0438\u043c. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043a \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u043c \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043f\u043e\u0434 Nano, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442. \u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0442\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430 \u2014 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a (Core I7-6500U 2.5\u0413\u0413\u0446), Raspberry Pi 3B+ \u0438 Jetson Nano. <\/p>\n<p>  <b>\u0422\u0435\u0441\u0442 CPU<\/b><\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430, \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b lscpu.<\/p>\n<p>  Raspberry Pi:<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/nc\/7d\/ty\/nc7dty-b1eczrbutlzhqyvkwsgu.png\"><\/p>\n<p>  Jetson nano:<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/n1\/lf\/y2\/n1lfy2jogjcjgr3z1fyuogmymye.png\"><\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0447\u0435\u0433\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0441 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u041f\u0438. \u042f \u0432\u0437\u044f\u043b \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043d\u0430 Python \u0441\u043e <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/9004789\/1000-digits-of-pi-in-python\">stackoverflow<\/a>. \u041d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u044e, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442, \u043d\u043e \u043d\u0430\u043c \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u2014 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e <i>\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f<\/i>. <\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440\u043e\u043c<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<pre><code class=\"python\">import time  # Source: https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/9004789\/1000-digits-of-pi-in-python  def make_pi():     q, r, t, k, m, x = 1, 0, 1, 1, 3, 3     for j in range(10000):         if 4 * q + r - t &lt; m * t:             yield m             q, r, t, k, m, x = 10*q, 10*(r-m*t), t, k, (10*(3*q+r))\/\/t - 10*m, x         else:             q, r, t, k, m, x = q*k, (2*q+r)*x, t*x, k+1, (q*(7*k+2)+r*x)\/\/(t*x), x+2  t1 = time.time()  pi_array = [] for i in make_pi():     pi_array.append(str(i))  pi_array = pi_array[:1] + ['.'] + pi_array[1:] pi_array_str = \"\".join(pi_array)  print(\"PI:\", pi_array_str) print(\"dT:\", time.time() - t1)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f Jetson Nano: 0.8c.<br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/na\/_i\/um\/na_iump9k2cwwpmi6gicrblbeie.png\"><\/p>\n<p>  Raspberry Pi 3 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f: 3.06c. \u00ab\u041e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u043e\u0432\u044b\u0439\u00bb \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0437\u0430 0.27\u0441. \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f GPU, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 \u0432 Nano \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430. \u0416\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 Raspberry Pi 4, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0435\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0443\u0442\u0441\u044f \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445, \u0447\u0442\u043e Python \u043d\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0435\u0449\u0435 \u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e <i>\u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c<\/i> \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0433\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435\u0442. \u041f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041f\u0438 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435.<\/p>\n<p>  <b>PyCUDA<\/b><\/p>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u043c\u0443, \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GPU, \u0434\u043b\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f (\u043f\u043b\u0430\u0442\u0430 \u0432\u0435\u0434\u044c \u043e\u0442 NVIDIA), \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c CUDA. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 PyCUDA \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0448\u0430\u043c\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435, \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u0430 cuda.h, \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u00absudo env \u201ePATH=$PATH\u201c pip install pycuda\u00bb, \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 (\u0435\u0449\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/devtalk.nvidia.com\/default\/topic\/1056369\/pycuda-installation-failure-on-jetson-nano\/\">\u043d\u0430 \u0444\u043e\u0440\u0443\u043c\u0435 devtalk.nvidia.com<\/a>).<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/wiki.tiker.net\/PyCuda\/Examples\/SimpleSpeedTest\">SimpleSpeedTest<\/a> \u0434\u043b\u044f PyCUDA, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b, \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442, \u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438\u043c \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439.<\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440\u043e\u043c<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<pre><code class=\"python\"># SimpleSpeedTest.py # https:\/\/wiki.tiker.net\/PyCuda\/Examples\/SimpleSpeedTest  import pycuda.driver as drv import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule import numpy import time   blocks = 64 block_size = 128 nbr_values = blocks * block_size n_iter = 100000  print(\"Calculating %d iterations\" % (n_iter)) print()  ##################### # SourceModule SECTION  # create two timers so we can speed-test each approach start = drv.Event() end = drv.Event()  mod = SourceModule(\"\"\"__global__ void gpusin(float *dest, float *a, int n_iter)                       {                           const int i = blockDim.x*blockIdx.x + threadIdx.x;                           for(int n = 0; n &lt; n_iter; n++) {                             a[i] = sin(a[i]);                           }                           dest[i] = a[i];                       }\"\"\")  gpusin = mod.get_function(\"gpusin\")  # create an array of 1s a = numpy.ones(nbr_values).astype(numpy.float32) # create a destination array that will receive the result dest = numpy.zeros_like(a)  start.record() # start timing gpusin(drv.Out(dest), drv.In(a), numpy.int32(n_iter), grid=(blocks,1), block=(block_size,1,1) ) end.record() # end timing # calculate the run length end.synchronize() secs = start.time_till(end)*1e-3 print(\"PyCUDA time and first three results:\") print(\"%fs, %s\" % (secs, str(dest[:3]))) print()  ############# # CPU SECTION # use numpy the calculate the result on the CPU for reference  a = numpy.ones(nbr_values).astype(numpy.float32) t1 = time.time()  for i in range(n_iter):     a = numpy.sin(a)  print(\"CPU time and first three results:\") print(\"%fs, %s\" % (time.time() - t1, str(a[:3])))<\/code><\/pre>\n<p>  <\/div>\n<\/div>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GPU \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 CUDA \u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e CPU, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 numpy.<\/p>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b:<br \/>  Jetson nano \u2014 0.67c GPU, 13.3c CPU.<br \/>  Raspberry Pi \u2014 41.85c CPU, GPU \u2014 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0442, CUDA \u043d\u0430 RPi \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442.<br \/>  \u041d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u2014 0.05\u0441 GPU, 3.08c CPU.<\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0435 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e. \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 GPU \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 CPU (\u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 128 \u044f\u0434\u0435\u0440), Raspberry Pi \u043e\u0442\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u041d\u0443 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f, <s>\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u043e\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0438, \u0443 \u0441\u043b\u043e\u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435<\/s> \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u0447\u043d\u0430\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0432 Jetson Nano \u2014 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0434\u0435\u0440 \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043f\u043b\u0430\u0442\u0430 \u0443 NVIDIA \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439. \u041e\u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0438 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c Raspberry Pi, \u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0443-\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0431<i>\u043e<\/i>\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435, \u0442\u043e \u043e\u043d\u043e \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e. <\/p>\n<p>  \u0412 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0443\u043c\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c. \u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b AI-\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b Keras\/Tensorflow \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p><\/div>\n<p>               <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/460723\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/460723\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442 \u0425\u0430\u0431\u0440.<\/p>\n<p>  \u041e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c, 2019 \u0433\u043e\u0434\u0443, NVIDIA <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/444442\/\">\u0430\u043d\u043e\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440<\/a> \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0441 Raspberry Pi \u0444\u043e\u0440\u043c-\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 AI \u0438 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b. <\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bi\/vg\/8i\/bivg8imtn2iscz1yprcgtrbieyc.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0435, \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u0435\u043c \u0441\u0432\u043e\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-292323","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/292323","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=292323"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/292323\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=292323"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=292323"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=292323"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}