全新 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 大幅提升边缘 AI 性能

 

借去年 NVIDIA Jetson 边缘 AI 设备扩展之势，NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 模块现已在全球上市。

 

Jetson Orin NX 16 GB 模块具有无与伦比的性能和效率，适用于小型低功耗机器人和自主机器，因此是无人机、手持设备等产品的不二之选。该模块可以轻松用于制造、物流、零售、农业、医疗和生命科学领域的先进应用，并采用高度紧凑而节能的封装。

 

该模块是尺寸最小的 Jetson，但却能够提供高达 100TOPS 的 AI 性能，功率可在 10W 至 25W 之间调节。它为开发者提供了 NVIDIA Jetson AGX Xavier 的 3 倍性能和 NVIDIAJetson Xavier NX 的 5 倍性能。

 

这款系统模块采用 NVIDIA Ampere 架构 GPU、新一代深度学习和视觉加速器、高速 I/O 以及快速内存带宽支持多个 AI 应用流程。您能在自然语言理解、3D 感知和多传感器融合方面使用更大、更复杂的 AI 模型开发解决方案。

 

NVIDIA 使用 NVIDIA JetPack 5.1 运行了一些计算机视觉基准测试，展示了其性能上的巨大飞跃。测试中运行了 NGC 的一些密集 INT8 和 FP16 预训练模型，并且为了进行对比，也在 JetsonXavier NX 上运行了同样的模型。

 

以下是完整基准测试列表：

• 具有最高人员检测精度的 NVIDIA PeopleNet v2.5

• 用于 2D 和 3D 模型的 NVIDIA ActionRecognitionNet

• 用于车牌识别的 NVIDIA LPRNet

• 用于物体检测和标记的 NVIDIA DashCamNet

• 用于多人人体姿势估计的 NVIDIA BodyPoseNet

 

这些基准测试的几何平均值表明，Jetson Orin NX 的性能与 JetsonXavier NX 相比提升了 2.1 倍。随着未来软件的优化，预计两者在密集型基准测试中的性能差距将扩大到接近 3.1 倍。其他 Jetson 设备的性能自首次发布配套软件以来提高了 1.5 倍，预计 JetsonOrin NX 16 GB 也是如此。

 

Jetson Orin NX 还提供了对稀疏性的支持，这将进一步提升性能。您可以利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性来提高 TensorCore 的运行吞吐量。

 

图1：计算机视觉预训练模型基准测试

 

所有 Jetson Orin 模块都运行全球标准的 NVIDIA AI 软件堆栈。在服务和产品生态系统的支持下，您的产品将以前所未有的速度上架。同样于今天发布的 NVIDIAJetPack 5.1 支持 OrinNX 16 GB 和 Jetson Orin 上的最新 CUDA-X 堆栈。

 

另外，Jetson 合作伙伴生态系统支持 Jetson Orin NX 16 GB 模块的各种载板和外设，如传感器、摄像头、连接模块（5G、4G、Wi-Fi）等。

 

选件包括：

• 合作伙伴支持的硬件系统 （载板和完整系统）

• 合作伙伴支持的摄像头模块

 

NVIDIA Jetson AGX Orin 开发者套件现在也已上市。该套件支持整个 Jetson Orin 模块系列的软件仿真，其中包括 JetsonOrin NX 16 GB 模块。

 

开始使用 Jetson AGX Orin 开发者套件：https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/

 

您可在 Jetson 下载中心（https://developer.nvidia.com/embedded/downloads）获取并阅读 NVIDIA Jetson Orin NX 文档。更多信息和支持，请参见 NVIDIA 嵌入式开发者页面和 Jetson 论坛。

 

Jetson Orin NX 16 GB 现已上市。中国购买渠道链接：

• 联强国际：

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

• 中电港艾矽易（iCEasy）：

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

• 艾睿电子：

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

 

     

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原文标题：全新 NVIDIA Jetson Orin NX 16GB 大幅提升边缘 AI 性能

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