【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台(一)- Jetson平台介绍

目录

一. Jetson概述

二. Jetson系列

2.1 产品图谱

 2.2 参数对比

 2.3 Xavier NX模组

 三. NVIDIA GPU

3.1 架构演变

3.2 Volta GPU 

 四. Xavier NX开发套件


一. Jetson概述

NVIDIA® Jetson 是世界领先的平台,适用于自主机器和其他嵌入式应用进行边缘计算部署。例如自主机器人,便携式医疗设备等。

    Jetson平台被广泛应用于,智能工业,零售,医疗等行业。

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NVIDIA® Jetson 平台包括 Jetson 模组(外形小巧的高性能计算机)、用于加速软件的 NVIDIA JetPack SDK,以及包含传感器、SDK、服务和产品的生态系统,从而加快开发速度。

   Jetson平台具有体积小,功耗低,软硬件均可裁剪,可定制化程度高,系统开源等优势。

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二. Jetson系列

2.1 产品图谱

Jetson系列模组尺寸小巧,但能提供强大AI算力,尺寸在100mm以内,AI算力最高可达几百TOPS,其中Xavier NX70mm x 45mmAI算力为21TOPS

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 注:TOPS:万亿次/秒, GOPS:亿次/

 2.2 参数对比

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 2.3 Xavier NX模组

后续采用的开发板是基于Xavier NX模组,所以这里着重介绍下NX模组的参数。 

Xavier NX模组拥有384CUDA cores,48Tensor Cores,6个基于Arm-V8架构的核心,最高16GBDDR4,支持音视频硬件解码和编码,还有丰富的外设接口,如USBEthernetUARTIICCANGPIO

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 三. NVIDIA GPU

 Jetson模组内部集成用于AI算法GPU,是整个模组的关键,也是英伟达的看家本领,这里介绍下其GPU。

3.1 架构演变

英伟达GPU架构历经多次演变,从2008年的Tesla架构到2020年的Ampere架构。

2017年发布的Volta架构完全以深度学习为核心,并引入了Tensor Core进行矩阵乘法运算。

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3.2 Volta GPU 

Xavier NX模组采用的是适用于深度学习的 Volta架构GPU,所以这里着重讲一下。

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1.Cuda Core

   GPU内部的运算单元,可提供INTFloat类型的运算

    Volta架构中Cuda Core拆分为1FP32 Core+1INT32 Core,可以同时执行FP32INT32的操作

2. Tensor Core

    专门针对Deep Learning应用而设计的计算单元,实际上是一种矩阵乘累加的计算单元。矩阵乘累加计算在Deep Learning网络层算法中,比如卷积层、全连接层等是最重要、最耗时的一部分

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 四. Xavier NX开发套件

后续的环境搭建,以及AI应用的部署,都在此开发套件进行

Xavier NX开发套件拥有DPHDMI接口可连接显示器,两个CSI接口用于摄像头,M.2接口扩展固态硬盘,4USB3.1口,一路以太网口,还引出了40PIN IO口按需使用。             开发套件支持Jetpack开发包,可搭载Ubunt20.04系统,支持主流深度学习框架,TensorFlowPyTorch,Caffe等。

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 从下一篇开始,开始写在Xavier NX开发套件进行环境搭建,和应用部署

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