一文初识英伟达Jetson系列产品


作为火爆全球的AI芯片平台英伟达的Jetson系列,目前看其仍旧具有一定的垄断地位,本次文章就对Jetson系列产品做一个介绍和分析概述

英伟达Jetson系列的产品方式并不是芯片,而是模组形态,降低了用户设计使用的复杂度。模组和芯片的区别很大,根据网络搜索的定义为:

  • 模组:是指由数个基础功能组件组成的特定功能组件,这些组件共同协作以实现某一完整的功能。
  • 芯片:是一种将大量微小电子元件集成在单个半导体基板上的微型电子电路。

Jetson模组是集成英伟达SoC芯片(该芯片具有CPU、GPU等计算能力)、和其工作必须的DDR芯片、PMIC芯片、存储芯片等核心芯片的一块电路板组件,通俗理解就是将英伟达SoC芯片+其所需的必备核心芯片已经做好一块小型电路板。模组会把SoC芯片的各类接口控制器通过电路板上的高速连接器引出,供使用者根据自身的场景扩展实际使用的接口类型。模组里除了英伟达自己的SoC芯片外,其他的芯片不见得是英伟达自己的,用的同样也是自己硬件生态合作的厂商芯片。

说完模组形态后,现在来看一下Jetson模组的产品情况。目前在英伟达官网看到的Jetson系列的产品路标如下图所示,分别为商业级模组和工业级模组。(这里的商业级的对应的工作温度最低是-25℃,如果应用的场景不是特别严苛的话,一般来讲商业级的模组就足够了,因为工业级模组的价格令人生畏)

商业级的模组通过目前的路标来看,英伟达Jetson系列基本主推Orin系列了(英伟达自己用新一代产品革了之前产品的命),未来新研的Thor将以更高的算力密度颠覆行业,我们拭目以待。

Jetson系列的发展要从2014年推出Jetson TK1开始,2015年推出了Jetson TX1,2017年推出了Jetson TX2,2018年推出了Jetson AGX Xavier,2019年

03-08
### NVIDIA Jetson 系列产品及其应用 #### 1. Jetson 系列概述 NVIDIA Jetson 系列为边缘设备提供了高性能计算模块,特别适合深度学习、计算机视觉等人工智能(AI) 应用。这些模块集成了GPU和多核CPU,能够进行高效的并行处理,并通过TensorRT库优化深度学习模型推理,实现了高效实时计算[^3]。 #### 2. 主要特性与优势 每个Jetson模组都是一个完整的系统级封装(SOM),包含了GPU、CPU、内存、电源管理单元以及高速接口等多种组件。这种紧凑的设计使得Jetson能够在保持强大性能的同时减少空间占用,非常适合于资源受限环境下的部署需求。此外,Jetson还支持云原生开发和部署工作流程,允许开发者使用最新工具和技术来加速项目进展[^1]。 #### 3. 不同型号介绍 - **Jetson Nano**: 提供入门级别的AI计算能力,适用于教育和个人爱好者; - **Jetson TX1/2**: 中端解决方案,在功耗和性能之间取得了良好平衡; - **Jetson AGX Xavier/Xavier NX**: 高端选项之一,专为复杂任务而设计,例如自动驾驶汽车或工业自动化等领域; 具体来说,Jetson Xavier NX作为一款强大的边缘计算平台,不仅具备出色的图形处理能力和低能耗特点,而且可以广泛应用于无人机、便携式医疗设备、小型商业机器人等多个领域[^4]。 ```python import jetson.inference import jetson.utils net = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5) camera = jetson.utils.videoSource("/dev/video0") # '/dev/video0' for V4L2 display = jetson.utils.videoOutput("display://0") # 'my_video.mp4' for file while True: img = camera.Capture() detections = net.Detect(img) display.Render(img) display.SetStatus("Object Detection | Network {:.0f} FPS".format(net.GetNetworkFPS())) ``` 此代码片段展示了如何基于Jetson平台运行对象检测算法,体现了其在实际场景中的灵活性和易用性。
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