gzgenius的博客

总的来说，因为Jetson Orin Nano主要应用于轻量化边缘计算使用，如适合边缘设备、嵌入式 AI 应用（如机器人、无人机、智能摄像头）。而大规模模型训练和推理（如 DeepSeek 14B 或更高参数模型）则不适合，因此需根据不同的应用场景进行选择。：大模型（如 14B 或更高参数）需要更高的显存和算力，Jetson Orin Nano 可能难以流畅运行。：本地部署适合高隐私场景，但需确保符合数据安全法规（如 GDPR）。：1.5B 模型需约 4GB 显存，7B 模型需 8GB 以上。

虽然PTX指令集的官方文档是英文的，但通过查阅NVIDIA的CUDA工具包文档和相关资源，可以详细了解不同CUDA版本中PTX指令集的变化和新增功能。