英伟达推出Jetson Orin Nano模组最高40TOPS性能，为机器人和边缘AI提供强动力

（文/程文智）2022年9月20日，英伟达（NVIDIA）宣布推出全新的Jetson Orin Nano模组，进一步扩充了NVIDIA Jetson产品阵容。到目前为止，NVIDIA已经推出了6个基于Orin的生产模组，可以支持各种边缘AI和机器人应用。
 
据NVIDIA嵌入式与边缘计算副总裁Deepu Talla介绍，全新的Jetson Orin Nano相对于其前代产品，性能提高了80倍。具体参数方面，Jetson Orin具有NVIDIA Ampere架构GPU、基于Arm Cortex-A78架构的CPU、高达8GB的内存、新一代深度学习和视觉加速器、高速接口、快速内存带宽，并支持多模式传感器。AI性能可达40万亿次（TOPS）。起售价格为199美元，2023年1月上市。
 

 
NVIDIA这6个基于Orin的模组采用的是同一个架构，可以采用同一个开发套件，而且Orin Nano 模组在外形和引脚上与之前发布的 Orin NX 模组完全兼容。凭借完整的仿真支持，客户从现在开始，就可以使用AGX Orin开发者套件开发适合Orin Nano系列的应用，能够灵活地设计一个系统来支持多个 Jetson 模组并轻松扩展其应用。
 
据Deepu Talla介绍，Orin Nano通过高速I/O和NVIDIA Ampere架构GPU支持多个并发AI应用流水线。零售分析、工业质量控制等入门级设备和应用的开发者将能够以较低的成本更容易地获得更复杂的AI模型。
 
在版本方面，Orin Nano模组将分为两个版本：Orin Nano 8GB提供最高40 TOPS性能，功率为7W至15W；4GB版本提供最高20 TOPS性能，功率仅为5W至10W。
 

 
值得一提的是，NVIDIA的Jetson生态系统也在迅速发展中，Deepu Talla自豪地表示，Jetson生态系统目前yi经拥有超过100万名开发者、6000名客户、2000家初创企业及150家合作伙伴。而且，Jetson合作伙伴可以提供从AI软件、硬件和应用设计服务到摄像头、传感器和外设、开发者工具以及开发系统等各类支持。

 
同时，Orin Nano得到了NVIDIA JetPack SDK的支持并由NVIDIA CUDA-X加速计算堆栈驱动。该计算堆栈也被用于创造工业物联网、制造业、智慧城市等领域的开创性AI产品。
 
 

 
在Deepu Talla看来，Jetson平台最重要的功能就是用来解决棘手的机器人挑战，并为超过70万名ROS开发人员带来加速计算。因此，Jetson硬件平台肯定是可以支持专为机器人和AI打造的加速平台NVIDIA ISAAC的。同时，他还介绍了一种自主机器人（AMR）参考平台Nova Orin的更新。
 
Nova Orin 参考架构设计适用于特定用例。其中一种参考架构的设计基于 Orin，并且无经过安全认证的传感器；另一种参考架构包括经过安全认证的传感器，以及一个安全可编程逻辑控制器；第三种架构采用基于双 Orin 的设计，依靠视觉 AI 实现功能性安全。
 
其中包括针对立体摄像头、激光雷达、超声传感器和惯性测量单元的传感器支持。这套传感器提供多模态覆盖范围，满足开发和部署安全、协作式 AMR 的必要需求。
 
当然，所有传感器均是经过校准和时间同步，并附带驱动，可实现可靠的数据捕获。借助这些传感器，AMR 能够在各种情景中检测物体和障碍物，同时还能实现同步定位和地图绘制 (SLAM)。
 
NVIDIA 提供两种激光雷达选项，一种用于不需要已获得功能安全认证的传感器的应用，另一种则用于有此类要求的应用。除这些 2D 激光雷达外，Nova Orin 还支持用于地图构建和真值数据收集的 3D 激光雷达。
 
 

 
除了硬件和集成工具之外，NVIDIA还提供了广泛的软件支持。其基础操作系统包括适用于所有硬件和适配工具的驱动和固件，以及将该平台与机器人集成的设计指南。Nova Orin可以与基于ROS的机器人应用集成。
 
其中ISAAC Sim中提供了经过验证的传感器模型，从而无需实际机器人即可进行应用开发和测试。而云原生数据采集工具则消除了为训练模型、调试和分析所需的大量传感器数据设置数据流水线的艰巨任务。专为 Nova 传感器开发的先进 GEM 通过 Jetson Orin 平台实现 GPU 加速，可提供关键的基础模组，例如视觉 SLAM、立体深度估计、障碍物检测、3D 重建、语义分割和姿态估计。
 
也就是说，Jetson Orin模组无论是对部署边缘AI应用的工程师，还是构建新一代智能机器的机器人操作系统（ROS）的开发者来说，其高性能和完善的生态系统让他们的创新更加便捷，也更容易创造出曾经看似不可能的产品，并使其商业化。