Jetson模块参数对比

最新推荐文章于 2024-06-15 21:22:14 发布
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博客主要围绕Jetson进行参数对比，但具体内容缺失。推测会涉及Jetson不同型号或相关产品的各项参数比较，为相关技术人员提供数据参考，助力其在开发、应用等方面做出合适选择。

在这里插入图片描述

【ArcGIS Pro微课1000例】0035：栅格影像拼接（dem高程数据）
「 刘一哥与GIS的故事」
11-24 3149
本实验讲解在ArcGIS Pro中，栅格数据的两种拼接（镶嵌）方法，适用于遥感影像、DOM、DEM、DSM等常见栅格数据。
【嵌入式】RK3588 对比 NVIDIA Jetson，Radxa Rock 5B vs Orange Pi 5 Max
最新发布
突围
08-22 533
RK3588芯片分析：AI应用适配性与价格因素 RK3588作为瑞芯微8nm工艺旗舰SoC，集成8核CPU、Mali-G610 GPU和6TOPS NPU，专为边缘AI设计。其优势在于多路视频处理（如YOLO目标检测、人脸识别），但受限于INT8算力，无法支持大模型推理。价格偏高源于三大因素：8nm先进制程成本、工控市场定位导致的低出货量，以及开发板二次溢价（如Radxa Rock 5B）。与NVIDIA Jetson对比，RK3588算力仅为Jetson Orin的1/40，但功耗和成本优势使其在轻量级A
ArcGIS拼接多张dem影像（含裁剪、dem负值处理）
weixin_45909963的博客
05-17 5万+
一、多张dem影像拼接 （我好愚蠢哦，今天才知道arcgis怎么一次导入多个数据，以前都是一个一个点，急死人，我还一直觉得这点arcgis不如envi，原来是我自己的原因。。。） 1.打开要拼接的dem数据 2.拼接 步骤：ArcToolBox——>Data Management Tools——>Raster——>Raster Dataset——>Mosaic To New Raster （注意：此处不要选择Mosaic,一定要选择镶嵌至新栅格） （1）Input Raste
AES/GCM/NoPadding加解密
hubxx的博客
01-07 4485
Googleplay从服务器检索信息时出错。[DF-DFERH-01]
u011250186的博客
03-20 2万+
googleapis.cn services.googleapis.cn 两个地址强制走代理就OK了。
谷歌评价：从服务器检索信息时出错。DF-DFERH-01
EnjoyInwind的专栏
11-14 2362
Android接入谷歌评价库后，正常唤起评价页面，但填写内容评价之后一直报错：从服务器检索信息时出错。解决办法：应用对外发布之后，报错消失；网上说的各种vpn方案均无法解决问题。
NVIDIA Jetson Orin™ 与其他 NVIDIA Jetson 模组的区别
orDream的博客
06-17 8224
在本系列关于 NVIDIA Jetson AGX Orin 的前几版中，我们了解了 AGX Orin 是什么、它的技术特性、主要构建模块和关键的嵌入式视觉用例。今天，让我们看看这款高性能处理器与其前辈相比如何。很明显，NVIDIA® Jetson™ 模块具有不同的 AI 计算能力、能效和外形尺寸。这也是NVIDIA相机越来越受欢迎的原因之一。整个 NVIDIA® Jetson™ 产品系列使用通用软件堆栈，以促进和扩大部署。
Jetson.GPIO 使用教程
机器人控制与仿真应用
06-15 1777
Jetson TX1、TX2、AGX Xavier 和 Nano 开发板包含一个 40 针 GPIO 针座，类似于 Raspberry Pi 中的 40 针针座。这些 GPIO 可使用 Jetson GPIO 库软件包中提供的 Python 库进行数字输入和输出控制。该库的 API 与 Raspberry Pi 的 RPi.GPIO 库相同，目的是提供一种简单的方法，将 Raspberry Pi 上运行的应用程序转移到 Jetson 板上。
英伟达Jetson Nano的初步了解
To be a better man
06-29 3486
​ 采购平台：Jetson Nano B01 Jetson Nano b01国产开发套件测评-电子发烧友网 (elecfans.com) Jetson Nano核心模块硬件概况 GPU：NVIDIA Maxwell 架构，128 个 NVIDIA CUDA 核心//(目前的RTX 3090拥有10496个CUDA核心） ●CPU：四核 ARM Cortex-A57 ●处理器内存：4GB 64 位 LPDDR4 ●存储：16G EMMC ●视频编码：一路4K@30p、或4路1080p@3...
广和通Fibocom基于高通X55平台的5G模块FM150在英伟达Jetson Nano上的应用
08-17 3509
关键词：Fibocom 广和通 5G FM150 高通 X55 英伟达 Jeston Nano AI 边缘计算 概述：从2019年华为发布5G工业模组到现在已经1年多时间过去了，基于华为和高通的5G平台封装的M.2模组慢慢的多了起来，也基本成熟了。今天我们带来的就是广和通的5G模组在英伟达Jetson Nano平台的应用演示，顺道看看5G的速度大概能达到多少。 1，将两个ko文件复制到Jetson 2，按照以下步骤加载两个ko文件，注意里面那个先移除option的命令 3...
华为荣耀鸿蒙3.0,2.0解决Play商店从服务器检索信息时出错,DF-DFERH-01,安装框架服务谷歌Google
Procreate的博客
02-01 1万+
最近华为荣耀鸿蒙3.0鸿蒙2.0安装谷歌服务框架，安装play商店在解决play保护机制非保护机制认证的时候，经常会出现这样一个错误:’从服务器检索信息时出错,DF-DFERH-01’这个问题，那么在网上找了很多方法都没有解决，终于搜遍各大互联网，找到了一个这个应用华谷套件,进入华谷套件的第十步骤play保护机制认证弹窗这个界面有一个有一项入口了解决这个问题。Play保护机制弹认证这个问题,在操作第十步骤的时候，每次执行之前都要进入这个入口’从服务器检索信息时出错’这个入口。进入这个入口里面就是清除数据。
解决小米10上 Google Play 卡在正在等待下载,以及从服务器检索信息时出错。DF-DFERH-01的问题
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fjh1997的博客
05-24 7万+
卡在正在等待下载的解决方法：将小米10自带的 “下载管理” App 设置中的 “使用迅雷下载引擎” 关闭。 从服务器检索信息时出错DF-DFERH-01的解决方法： 在设置里面搜索谷歌，之后看到一个开关，多开关几次 ...
play store显示“从服务器检索信息时出错。DF-DFERH-01”问题解决
u011250186的博客
03-20 2万+
笔者在为手机安装全家桶时遇到了上图所示的问题。经过一番搜索，发现有大神指出，该问题的根本原因是软件要请求的services.googleapis.cn域名被解析到了国内。 解决思路就是将该域名解析到国外即可，有以下几种办法： 1.若是采用代理软件，最好设置为全局代理，或者在软件内添加一条对services.googleapis.cn的强制代理规则。 2.若是手机，可以在root后修...
MIUI12 Google Play从服务器检索信息时出错 df-dferh-01
NothingToSay
09-10 1万+
如果你正在使用MIUI 12系统，那么有可能是系统拒绝Google Play启动Google框架导致的(默认拒绝链式启动)，可以在设置→应用设置→应用管理→应用行为记录，确认下是否这个原因。如果是，点击应用管理→权限→自启动管理，把google相关的程序全部允许就好了 有时候修改完自启动软件，还需要重启一下手机 ...
卸载谷歌后，重新安装，打开谷歌play商店报错：从服务器检索信息时出错.[df-dferh-01]
兴趣是最好的老师
02-28 1958
大数据实战项目之海量人脸特征检索解决方案演进
喜欢打酱油的老鸟
06-21 4315
https://www.toutiao.com/a6702363278242218508/ 2019-06-14 20:32:36 1. 概述 人脸识别技术在最近几年得到了长足进步，目前在人脸识别领域业界领先的厂家识别准确率均达到了99%以上，因此大量人脸相关的应用场景开始逐步落地，例如人脸支付、人员布控、寻找失踪人口等，此外，结合人脸的追踪技术，也开始出现了分析人流走向、...
jetson 请问
03-23
<think>嗯，用户问的是关于Jetson的信息。首先，我要确定Jetson具体指的是什么。NVIDIA Jetson系列应该没错，因为这是他们针对边缘计算和AI开发的模块化计算机系统。 接下来，用户可能需要了解Jetson的产品线。比如不同型号，如Jetson Nano、TX2、Xavier NX、AGX Xavier，还有最新的Orin系列。每个型号的算力、功耗和应用场景可能不同，需要分别介绍。 然后，应用领域方面，Jetson常用于机器人、无人机、工业自动化、智能摄像头等。这些应用场景需要强调边缘AI的优势，比如实时处理、低延迟、低功耗。 开发环境方面，JetPack SDK很重要，包括CUDA、cuDNN、TensorRT这些工具，以及支持的主流AI框架如TensorFlow、PyTorch。可能需要提到开发资源和社区支持，比如NVIDIA的开发者论坛和开源项目。 用户可能的背景是什么？可能是开发者、学生或者企业技术选型人员。如果是开发者，他们可能更关注开发工具和性能参数；学生的话，可能想知道入门门槛和学习资源；企业人员则关注应用案例和可靠性。 另外，是否需要比较Jetson与其他边缘计算设备，比如树莓派或Intel的Movidius？不过用户没有提到，可能暂时不需要深入，但可以简要说明Jetson的优势在于GPU加速和AI生态。 最后，要确保回答结构清晰，分点说明产品线、应用、开发环境等，符合用户要求的结构化回答。同时注意使用正确的中文术语，避免技术术语错误，比如“边缘计算”而不是“边际计算”。</think>### NVIDIA Jetson 系列介绍 NVIDIA Jetson 是英伟达推出的**边缘计算平台**，专为人工智能（AI）、机器学习和高性能计算设计，适用于嵌入式设备、机器人、无人机等场景。以下是其核心特点和产品线解析： --- #### 1. **核心特点** - **GPU 加速**：集成 NVIDIA Maxwell/Pascal/Volta/Ampere 架构 GPU，支持 CUDA、cuDNN 和 TensorRT，加速深度学习推理。 - **低功耗**：典型功耗 5W–30W，适合移动和嵌入式设备。 - **模块化设计**：核心模块（SoM）与载板分离，便于定制扩展。 - **完整软件栈**：支持 JetPack SDK（含 Linux OS、驱动、AI 库）和主流框架（如 TensorFlow、PyTorch）。 --- #### 2. **主流产品线对比** | 型号 | 算力（TOPS） | CPU | GPU | 内存 | 典型功耗 | 适用场景 | |--------------------|-------------|-------------------------|-------------------------|--------|----------|-------------------| | **Jetson Nano** | 0.5 | 4核 ARM Cortex-A57 | 128核 Maxwell | 4GB | 5W–10W | 教育、轻量级AI | | **Jetson TX2** | 1.3 | 6核 NVIDIA Denver2 + A57| 256核 Pascal | 8GB | 7.5W–15W | 机器人、无人机 | | **Jetson Xavier NX** | 21 | 6核 Carmel ARM v8.2 | 384核 Volta + 48 Tensor | 8GB | 10W–15W | 高密度推理 | | **Jetson AGX Orin** | 275 | 12核 ARM Cortex-A78AE | 2048核 Ampere + 64 Tensor | 32GB | 15W–50W | 自动驾驶、工业AI | --- #### 3. **典型应用场景** - **机器人**：SLAM 导航、物体识别（如使用 $YOLOv5$ 模型）。 - **智能摄像头**：实时视频分析（人流统计、异常检测）。 - **工业自动化**：质量检测（基于 $ResNet$ 分类）。 - **无人机**：避障与路径规划（通过 $ROS$ 框架实现）。 --- #### 4. **开发环境搭建步骤** 1. **硬件准备**：Jetson 模块 + 载板（或开发套件）、电源、存储卡。 2. **安装 JetPack**：通过 SDK Manager 刷写系统镜像。 3. **配置 AI 工具链**： ```bash sudo apt-get install python3-pip pip3 install numpy matplotlib pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.1.1 ``` 4. **部署模型**：使用 TensorRT 优化 ONNX 模型，提升推理速度。 --- #### 5. **优势与挑战** - **优势**： - 完善的 AI 工具链支持，缩短开发周期。 - 硬件与软件深度优化，如 $FP16/INT8$ 量化提升能效比。 - **挑战**： - 需要掌握 CUDA 编程和模型优化技巧。 - 部分型号成本较高（如 AGX Orin）。 --- #### 6. **学习资源推荐** - 官方文档：[Jetson Developer Kit](https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-developer-kit) - 实战项目：基于 $OpenCV$ 的实时人脸检测、部署 $DeepStream SDK$ 视频分析流水线。 - 社区支持：[NVIDIA Developer Forums](https://forums.developer.nvidia.com/c/agx-autonomous-machines/jetson-embedded-systems/70) 如需特定型号的详细参数或开发问题，可进一步说明需求！
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