計算機發展成爲今天的機器有著悠久的曆史，今天看到的許多計算機都遵循類似的設計結構，至少包含CPU、GPU、內存和存儲。迄今爲止，我們對計算機設計的了解大部分都是基于這些使計算機正常運行的關鍵組件。每個組件都帶來了獨特的作用和功能，可以讓計算機輸出一定的性能。就GPU而言，這個特定的部分早已發展成爲拼圖中非常專業且獨特的部分。
GPU早已超越了渲染圖形的最初目的，成爲並行處理任務不可或缺的工具，尤其是在當今的人工智能和機器學習應用中。隨著這些應用程序的快速增長，GPU迅速普及，成爲許多人利用工業4.0自動化或機器人技術中繁重工作負載需求的關鍵組件。當計算機集成GPU時，這些系統會帶來增強的性能，從而實現比傳統CPU本身更強大的處理能力。GPU擅長同時執行大量計算，這使其成爲神經網絡訓練和邊緣AI推理的基礎任務的理想選擇。
由于GPU技術是並行處理的基礎，因此迄今爲止，NVIDIA一直是強大顯卡背後的半導體技術的主要設計者之一。該公司爲世界各地的用戶設計並提供其CUDA核心技術，以訪問其專有的圖形處理單元來運行從視頻遊戲到繁重工作負載人工智能軟件的所有內容。工業4.0受益于GPU的強大影響，尤其是當今人工智能技術的巨大繁榮。隨著越來越多的人工智能應用程序占領當今的市場，越來越多的嵌入式應用程序正在尋求利用異構特定領域計算架構的新方法，例如GPU或類似的性能加速器。
然而，許多工業應用始終面臨的一個令人不安的問題是散熱功率和熱量背後的自然物理原理，尤其是在GPU中。GPU很大，會産生大量熱量並消耗大量電量。當今市場上的許多消費級GPU都具有巨大的功耗，通常不適合工業計算機，而無需訴諸某種主動冷卻方法。
Jetson是什麽？
NVIDIA認識到許多工業環境在實施AI和邊緣計算時面臨的挑戰，尤其是涉及GPU時。隨著人工智能應用擴展到傳統數據中心和雲環境之外，人們越來越需要一個能夠將人工智能無縫集成到邊緣設備且沒有任何缺點的專用平台。NVIDIA尋求實現AI民主化，並爲許多工業應用創建更易于訪問的解決方案。其動機是讓開發人員、研究人員和各種規模的企業能夠利用人工智能的力量，而無需經曆通常與大規模計算基礎設施相關的複雜性。
該産品是NVIDIA的Jetson平台，它是一系列嵌入式AI計算設備，旨在將深度學習和計算機視覺的變革能力引入邊緣設備或更不穩定的遠程環境。Jetson系列的核心是提供高性能GPU、專用AI硬件和全面的軟件堆棧的獨特組合，以實現在現實場景中部署智能應用程序。傳統x86系統帶來的痛點爲NVIDIA努力創建一個能夠緩解世界各地許多人目前面臨的共同挑戰的系統鋪平了道路。
了解 Jetson 模塊，主要設計獨特性：
每個NVIDIA Jetson都是一個完整的模塊系統(SoM)，包括GPU、CPU、內存、電源管理、高速接口等。這些組件經過優化，可提供高性能人工智能推理，同時保持功效，使邊緣設備能夠高效運行複雜的人工智能算法。通過將所有關鍵部件組合到一個模塊中，NVIDIA Jetson可以與更小、空間受限的解決方案集成，而無需犧牲許多邊緣設備所需的性能或能效。
Jetson平台的進一步與衆不同之處還在于NVIDIA獨特的設計理念。NVIDIA將Jetson打造爲不僅僅是一款專用硬件，還創建了一個專爲Jetson設備上的AI開發量身定制的工具生態系統。這包括對TensorFlow和NVIDIA自己的TensorRT等流行AI框架的支持，以及用于計算機視覺和深度學習的庫和API。此外，NVIDIA對開源軟件和全面文檔的承諾培育了一個協作生態系統，社區可以爲平台的持續改進做出貢獻並從中受益。NVIDIA的Jetpack SDK是該公司最全面的Jetson産品庫，爲客戶提供構建端到端AI解決方案的完整解決方案。
Jetson的獨特設計
Jetson平台的獨特之處不僅在于其原始計算能力，還在于其獨特的設計理念。NVIDIA采用整體方法打造Jetson設備，同時考慮硬件和軟件方面，以打造無縫的開發體驗。
JetsonOrin模塊系列
最新的 NVIDIA Jetson設備是Jetson Orin系列（于2023年3月推出），提供三種不同的外形尺寸，可以處理需要實時處理、數據遙測和豐富的I/O靈活性的各種邊緣AI工作負載。
Jetson AGX Orin模塊
Jetson AGX Orin 模塊可提供高達275 TOPS的AI性能，功率可配置在15W至60W之間。這是Jetson Orin系列中的旗艦型號，提供最高的性能和功能。它專爲自動駕駛汽車、機器人、工業自動化和智慧城市等領域要求嚴格的人工智能應用而設計。AGX Orin模塊提供強大的處理能力，適合需要實時AI推理、傳感器融合和高性能計算的應用。
JetsonOrin NX模塊
Jetson Orin NX 模塊以最小的Jetson外形尺寸提供高達100 TOPS的AI性能，功率可配置在10W至25W之間。Orin NX型號定位爲中檔選項，在性能、功效和成本效益之間實現了平衡。它適用于廣泛的AI邊緣計算應用，包括智能相機、無人機、智能家電和嵌入式AI系統。Orin NX 模塊提供強大的處理能力，同時與AGX模塊相比更加緊湊且更具成本效益。
JetsonOrinNano 模塊
Jetson Orin Nano 系列模塊以最小的Jetson外形尺寸提供高達40 TOPS的AI性能，功率選項在7W至15W之間。Orin Nano 是Jetson Orin系列中的入門級型號，面向優先考慮較低功耗和成本但仍需要AI處理能力的應用。它適用于邊緣AI設備、IoT（物聯網）設備以及空間、功耗和成本限制是關鍵因素的其他嵌入式系統。
應用領域
Jetson 平台的多功能性爲各個行業的無數應用程序打開了大門。一些值得注意的實現包括：自動駕駛汽車、機器人技術、智慧城市、衛生保健、工業物聯網。
爲工作選擇正確的工具
對于 NVIDIA Jetson，這並不一定會削弱GPU作爲處理能力來源的能力。相反，它爲系統集成商和原始設備制造商在決定如何實施人工智能計算任務解決方案時提供了更多選擇。當涉及到工業應用時，總是需要考慮某些因素。在很多情況下，GPU可能是比選擇Jetson更有利的選擇，反之亦然。
GPU：在訓練大規模神經網絡或執行需要巨大計算能力的複雜人工智能算法時選擇GPU。GPU在大規模並行性和原始計算能力至關重要的場景中表現出色。
Jetson：選擇Jetson設備在邊緣部署AI應用程序，其中低延遲、電源效率和緊湊外形等因素至關重要。Jetson擅長于需要實時推理並集成到小型、資源受限設備的場景。
其他 AI 加速器(TPU)- 另一種選擇可能是完全不同的路線，其中張量處理單元可能比GPU或Jetson更有利。在許多情況下，在某些應用中從x86過渡到ARM可能弊大于利。這些加速器是GPU和NVIDIA Jetson的低功耗、快速性能替代品。
結論
在人工智能計算的動態格局中，GPU 和NVIDIA Jetson平台都扮演著不可或缺的角色，各自滿足不同的需求和用例。通過了解這些技術的優勢和應用，開發人員和工程師可以有效地利用它們來推動創新並釋放人工智能在不同領域的全部潛力。無論是利用GPU的並行處理能力，還是通過Jetson在邊緣直接部署AI，AI計算的未來都充滿了可能性，等待著人們去探索和利用，以改善社會。
