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全新 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 大幅提升邊緣 AI 性能

NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 來源:未知 ? 2023-02-04 11:40 ? 次閱讀
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借去年 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 設備擴展之勢,NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 模塊現已在全球上市。

Jetson Orin NX 16 GB 模塊具有無與倫比的性能和效率,適用于小型低功耗機器人和自主機器,因此是無人機、手持設備等產品的不二之選。該模塊可以輕松用于制造、物流、零售、農業、醫療和生命科學領域的先進應用,并采用高度緊湊而節能的封裝。

該模塊是尺寸最小的 Jetson,但卻能夠提供高達 100TOPS 的 AI 性能,功率可在 10W 至 25W 之間調節。它為開發者提供了 NVIDIA Jetson AGX Xavier 的 3 倍性能和 NVIDIAJetson Xavier NX 的 5 倍性能。

這款系統模塊采用 NVIDIA Ampere 架構 GPU、新一代深度學習和視覺加速器、高速 I/O 以及快速內存帶寬支持多個 AI 應用流程。您能在自然語言理解、3D 感知和多傳感器融合方面使用更大、更復雜的 AI 模型開發解決方案。

NVIDIA 使用 NVIDIA JetPack 5.1 運行了一些計算機視覺基準測試,展示了其性能上的巨大飛躍。測試中運行了 NGC 的一些密集 INT8 和 FP16 預訓練模型,并且為了進行對比,也在 JetsonXavier NX 上運行了同樣的模型。

以下是完整基準測試列表:

  • 具有最高人員檢測精度的NVIDIA PeopleNet v2.5

  • 用于 2D 和 3D 模型的NVIDIA ActionRecognitionNet

  • 用于車牌識別的NVIDIA LPRNet

  • 用于物體檢測和標記的NVIDIA DashCamNet

  • 用于多人人體姿勢估計的NVIDIA BodyPoseNet

這些基準測試的幾何平均值表明,Jetson Orin NX 的性能與 JetsonXavier NX 相比提升了 2.1 倍。隨著未來軟件的優化,預計兩者在密集型基準測試中的性能差距將擴大到接近 3.1 倍。其他 Jetson 設備的性能自首次發布配套軟件以來提高了 1.5 倍,預計 JetsonOrin NX 16 GB 也是如此。

Jetson Orin NX 還提供了對稀疏性的支持,這將進一步提升性能。您可以利用深度學習網絡中的細粒度結構化稀疏性來提高 TensorCore 的運行吞吐量。

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圖1:計算機視覺預訓練模型基準測試

所有 Jetson Orin 模塊都運行全球標準的 NVIDIA AI 軟件堆棧。在服務和產品生態系統的支持下,您的產品將以前所未有的速度上架。同樣于今天發布的 NVIDIAJetPack 5.1支持 OrinNX 16 GB 和 Jetson Orin 上的最新 CUDA-X 堆棧。

另外,Jetson 合作伙伴生態系統支持 Jetson Orin NX 16 GB 模塊的各種載板和外設,如傳感器、攝像頭、連接模塊(5G4GWi-Fi)等。

選件包括:

  • 合作伙伴支持的硬件系統 (載板和完整系統)

  • 合作伙伴支持的攝像頭模塊

NVIDIA Jetson AGX Orin 開發者套件現在也已上市。該套件支持整個 Jetson Orin 模塊系列的軟件仿真,其中包括 JetsonOrin NX 16 GB 模塊。

開始使用Jetson AGX Orin 開發者套件:https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/

您可在Jetson 下載中心https://developer.nvidia.com/embedded/downloads獲取并閱讀 NVIDIA Jetson Orin NX 文檔。更多信息和支持,請參見NVIDIA 嵌入式開發者頁面Jetson 論壇

Jetson Orin NX 16 GB現已上市。中國購買渠道鏈接:

  • 聯強國際:

    http://www.synnex.com.tw/action/component-4/nvidia.html

  • 中電港艾矽易(iCEasy):

    https://www.iceasy.com/3324/1023684110.shtml

  • 艾睿電子

    https://www.arrow.com/en/products/orin-nx-16gb-som/nvidia

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原文標題:全新 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 大幅提升邊緣 AI 性能

文章出處:【微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。


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文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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