树莓派 4 与英伟达 Jetson Nano 性能大比拼,谁是最佳的嵌入式“电脑”?

本文对比了Raspberry Pi 4与NVIDIA Jetson Nano Developer Kit这两款热门嵌入式开发板。Raspberry Pi 4带来了性能上的全面提升,而NVIDIA Jetson Nano则搭载了强大的GPU,适合AI和图形处理任务。

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日前,Raspberry 基金会发布了开发者为之兴奋的 Raspberry Pi 4,其不仅在性能上进行了全面的升级,而且价格也继续与旧版保持一致,仅为 35 美元起。那么这一款嵌入式开发板和极客们常用的另一款 NVIDIA Jetson Nano Developer Kit 相比,谁会更胜一筹?

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作者 | Chris Pietschmann

译者 | 弯月,责编 | 屠敏

出品 | 优快云(ID:优快云news)

以下为译文:

在设计与构建物联网解决方案方面,备选的设备非常之多。最近发布的Raspberry Pi 4在最新版本的Raspberry Pi基础之上又增添了一些非常棒的功能升级。同时,NVIDIA Jetson Nano Developer Kit主板也提供了类似的功能。初步比较之下,二者的功能基本相同,只不过Nano的主板上多了一个专用的GPU。在本文中,我们将比较这两款电路板,看看二者的差异究竟有哪些。


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Raspberry Pi 4


Raspberry Pi(树莓派)是一种非常棒的小型计算机与物联网开发主板。它不仅是一个低功耗的物联网设备,而且还是一个很好的原型设计工具,甚至还可用于构建物联网网关设备。Raspberry Pi有很多很棒的功能,而最近发布的Raspberry Pi 4拥有一些非常棒的升级。

与之前的Raspberry Pi 3 B +相比,Raspberry Pi 4 B包含以下升级:

  • 更快的处理器:CPU升级为四核Cortex-A72(ARM v8)64位SoC @ 1.5 Ghz。

  • 更多内存:LPDDR4-2400 SDRAM提供1GB、2GB及4GB RAM等多个型号。

  • 双4K显卡:2个微型HDMI端口,都可以输出4K视频,甚至配置双显示器。

  • 2个USB 3和2个USB 2端口:该版本拥有2个USB 3端口,可以更高速地连接到外围设备;此外还有2个USB 2端口。

  • USB-C电源:电路板的电源连接器从micro-USB升级到USB-C连接器。

  • I / O:40-pin GPIO接头(支持I2C,SPI和UART)。

上述是新版Raspberry Pi 4与旧版Raspberry Pi 3的主要差异。与旧版的主板相比,新版的Raspberry Pi 4拥有更高的处理能力以及其他优势。


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NVIDIA Jetson Nano


NVIDIA发布了很多种物联网主板,其中NVIDIA Jetson Nano是最新的主板。该主板作为开发工具包提供了物联网解决方案在设计原型时所需的所有输入和连接。

以下是NVIDIA Jetson Nano Developer Kit的核心配置:

  • CPU:四核ARM Cortex-A57 MPCore处理器

  • GPU:NVIDIA Maxwell w / 128 NVIDIA CUDA核心

  • 内存:4 GB 64位LPDDR4

  • 显卡:HDMI和DisplayPort输出

  • USB:4个USB 3端口

  • I / O:I2C,SPI,UART以及与Raspberry Pi兼容的GPIO接头

NVIDIA Jetson Nano Developer Kit提供了物联网解决方案在设计原型时所需的所有计算能力(还集成了GPU)。


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规格比较


如上所示,两个主板的规格中存在一些相似之处。下面让我们来详细比较一下Raspberry Pi 4和NVIDIA Jetson Nano Developer Kit的规格。

下表列出了两个主板的规格:

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如上所示,Raspberry Pi 4和NVIDIA Jetson Nano的主要功能非常相似。注意这并不是完整的功能列表,所以有一些差异没有出现在上表中。但是,大多数功能都相同或相似,只有个别差异。

两者都拥有ARM处理器、4GB RAM以及一系列外围设备连接。两者之间最大的区别在于NVIDIA Jetson Nano包含性能更高、功能更强大的GPU(图形处理器),而Raspberry Pi 4则拥具有低功耗的VideoCore多媒体处理器。虽然NVIDIA Jetson Nano的价格较高,但是考虑到强大Maxwell GPU,这部分高出的价格也算合情合理。

请注意:NVIDIA Jetson Nano中拥有128个CUDA核心的NVIDIA Maxwell GPU实际上能够与Nintendo Switch游戏机中的GPU相媲美。Nintendo Switch采用了Cortex-A57 CPU。NVIDIA Jetson Nano的CPU和GPU硬件非常接近Nintendo Switch,除了Nintendo Switch的NVIDIA Tegra X1 SoC(片上系统)硬件上还有四个Cortex-A53内核。这无疑提升了NVIDIA Jetson Nano硬件的潜力。


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Cortex-A57与A72 CPU的比较


Raspberry Pi 4和NVIDIA Jetson Nano都使用了ARM CPU(处理器)。实际上,Raspberry Pi 4有一个较新的ARM Cortex-A72 CPU,而NVIDIA Jetson Nano则采用了略旧的ARM Cortex-A57。然而,与旧版的Raspberry Pi 3中使用的A53相比,NVIDIA Jetson Nano中的A57则更新。

让我们来看看两个CPU的功能和规格:

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从表面上看,两个CPU几乎完全相同,而且它们真的很接近。Raspberry Pi 4中的Cortex-A72仅比NVIDIA Jetson Nano中的Cortex-A57前进了一代。较新的A72拥有较高速的时钟速度,功耗比A57低20%或性能提高了90%。

在性能方面,值得注意的是Raspberry Pi声称Raspberry Pi 4 Cortex-A72比Raspberry Pi 3 B + Cortex-A53处理器快大约50%。由于NVIDIA Jetson Nano使用的Cortex-A57位于Raspberry Pi两代CPU之间,因此Raspberry Pi 4和NVIDIA Jetson Nano之间的性能差异可能不大。

与NVIDIA Jetson Nano中的Cortex-A57相比,Raspberry Pi 4中较新的Cortex-A72 CPU似乎拥有更强的CPU处理能力。这可能意味着Raspberry Pi 4更适合通用计算机或低成本的迷你桌面代替品。然而,NVIDIA Jetson Nano中更强大的GPU可以为图形处理,甚至人工智能(AI)和机器学习(ML)提供更强大的功能。


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总结


一般情况下,在选择最适合需求的主板时,你会参考硬件规格和价格等基本因素。当然,你也需要考虑操作系统和软件功能。这两款主板上运行的都是Linux,而且提供的功能也几乎相同。如果一切比较因素都很接近,那么下一个需要考虑的因素就是电路板对编程和SDK的支持。但是,如果你需要构建人工智能和机器学习项目,那么拥有完整GPU的NVIDIA Jetson Nano可能是最理想的选择。

你喜欢两款主板中的哪一个?欢迎在下方留言。

原文:https://buildazure.com/2019/06/24/raspberry-pi-4-vs-nvidia-jetson-nano-developer-kit/

作者:Chris Pietschmann,微软专家,拥有20多年在云和本地构建企业系统的经验, 他是微软认证的Azure解决方案架构师和开发人员,微软认证培训师以及云专家。

【END】

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640?wx_fmt=png 你点的每个“在看”,我都认真当成了喜欢
<think>嗯,用户这次的问题很明确,是在确认树莓派Jetson Nano的设备分类属性。结合之前讨论的上位机定义,需要从系统架构中的功能定位来分析这两个设备。 用户可能正在搭建一个嵌入式系统(比如之前的STM32无人船项目),需要明确各个硬件节点的角色。ta特意提到站内引用,说明很重视定义的准确性,这应该是工程实践中的严谨需求。 从技术本质看,上位机的核心特征是“决策中枢”地位。虽然树莓派Jetson Nano都是计算机模块,但关键在于具体系统中它们是否扮演监控管理角色。比如: - 当树莓派连接STM32做数据处理时,它是上位机 - 但直接用树莓派GPIO控制电机时,它就成为下位机 有趣的是,Jetson Nano的边缘计算特性使它常处于双重角色。用户如果用Nano同时处理摄像头数据并控制电机,它就既是上位机(处理视觉算法)又是下位机(执行电机指令)。这种复合状态需要特别说明。 考虑到用户之前的无人船项目,补充了典型部署架构的示例。用双重箭头表示Jetson可能的数据流向,这样能直观展示角色转换。最后列举的三个问题都紧扣实际开发痛点,特别是延迟优化这点对实时控制系统很关键。 需要特别注意数学表达规范。所有变量如$v_{max}$$T_s$都用$包裹,公式块单独成行。引用标记统一放在句末,保持学术写作的严谨性。 </think>树莓派(Raspberry Pi)英伟达Jetson Nano**是否属于上位机,取决于它们在系统中的功能定位**,而非设备本身的物理属性。以下是具体分析(引用[^1][^2][^4]): --- ### **核心判断标准** 根据上位机定义(引用[^1][^2]) **上位机必须同时满足**: 1. **决策中枢角色**:发送控制指令、处理反馈数据 2. **监控管理功能**:实现数据可视化、参数配置、系统诊断 3. **分层架构位置**:位于下位机(如STM32)之上 --- ### **设备分类分析** #### **1. 树莓派 (Raspberry Pi)** | 场景 | 是否上位机 | 原因说明 | |---------------------|------------|------------------------------| | 连接STM32/Arduino | ✅ 是 | 向其发送指令$C_{cmd}$并监控传感器数据$d_s$[^4] | | 直接控制外围设备 | ❌ 否 | 此时作为下位机执行硬件操作(如GPIO控制) | | 运行Web监控服务 | ✅ 是 | 提供可视化界面管理底层设备[^5] | **典型案例**: > 树莓派接收STM32传输的GPS坐标$(\phi,\lambda)$,生成路径规划指令$P_{path}$下发给STM32 → **属于上位机** #### **2. 英伟达Jetson Nano** | 场景 | 是否上位机 | 原因说明 | |--------------------------|------------|-----------------------------------| | 作为AI推理节点控制下位机 | ✅ 是 | 处理摄像头数据$I_{cv}$后向STM32发送转向指令$\Delta\theta$ | | 独立运行机器人控制算法 | ❌ 否 | 直接驱动电机(充当执行层) | | 连接多台STM32协同决策 | ✅ 是 | 集中管理下位机集群[^2] | **典型案例**: > Jetson Nano分析YOLO检测结果$B_{obj}$,计算避障路径并下发至STM32执行 → **属于上位机** --- ### **关键结论** 1. **动态角色转换** 两类设备**既可作上位机也可作下位机**,取决于系统架构: $$ \text{角色} = \begin{cases} \text{上位机} & \text{当 } \exists\ \text{下位机受其控制} \\ \text{下位机} & \text{当直接执行物理层操作} \end{cases} $$ 2. **典型上位机部署模式** ```mermaid graph TB A[Jetson Nano] -->|发送AI指令| B(STM32执行单元) C[树莓派] -->|采集数据帧$F_t$| D[传感器网络] B -->|反馈状态$S_{dev}$| A D -->|传输$d_{sensor}$| C ``` - 当二者处于**蓝色箭头起点位置**时即为上位机 --- ### **工程应用建议** 在STM32无人船系统中(引用[^5]): - **树莓派作上位机**:适合轻量级监控(电池电压$V<5V$报警) - **Jetson Nano作上位机**:需实时视觉处理时(目标跟踪响应延迟$T_s \leq 50ms$) ---
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