计算机发展成为今天的机器有着悠久的历史，今天看到的许多计算机都遵循类似的设计结构，至少包含CPU、GPU、内存和存储。迄今为止，我们对计算机设计的了解大部分都是基于这些使计算机正常运行的关键组件。每个组件都带来了独特的作用和功能，可以让计算机输出一定的性能。就GPU而言，这个特定的部分早已发展成为拼图中非常专业且独特的部分。

  计算机发展成为今天的机器有着悠久的历史，今天看到的许多计算机都遵循类似的设计结构，至少包含CPU、GPU、内存和存储。迄今为止，我们对计算机设计的了解大部分都是基于这些使计算机正常运行的关键组件。每个组件都带来了独特的作用和功能，可以让计算机输出一定的性能。就GPU而言，这个特定的部分早已发展成为拼图中非常专业且独特的部分。

  GPU早已超越了渲染图形的最初目的，成为并行处理任务不可或缺的工具，尤其是在当今的AI和机器学习应用中。随着这些应用程序的迅速增加，GPU迅速普及，成为许多人利用工业4.0自动化或机器人技术中繁重工作负载需求的关键组件。当计算机集成GPU时，这些系统会带来增强的性能，以此来实现比传统CPU本身更强大的解决能力。GPU擅长同时执行大量计算，这使其成为神经网络训练和边缘AI推理的基础任务的理想选择。

  由于GPU技术是并行处理的基础，因此迄今为止，NVIDIA一直是强大显卡背后的半导体技术的主要设计者之一。该公司为世界各地的用户设计并提供其CUDA核心技术，以访问其专有的图形处理单元来运行从视频游戏到繁重工作负载人工智能软件的所有内容。工业4.0受益于GPU的强大影响，尤其是当今人工智能技术的巨大繁荣。随着慢慢的变多的AI应用程序占领当今的市场，慢慢的变多的嵌入式应用程序正在寻求利用异构特定领域计算架构的新方法，例如GPU或类似的性能加速器。

  然而，许多工业应用始终面临的一个令人不安的问题是散热功率和热量背后的自然物理原理，尤其是在GPU中。GPU很大，会产生大量热量并消耗大量电量。当今市场上的许多消费级GPU都具有巨大的功耗，通常不适合工业计算机，而无需诉诸某种主动冷却方法。

  NVIDIA认识到许多工业环境在实施AI和边缘计算时面临的挑战，尤其是涉及GPU时。随着AI应用扩展到传统数据中心和云环境之外，人们越来越需要一个能够将AI无缝集成到边缘设备且没有一点缺点的专用平台。NVIDIA寻求实现AI民主化，并为许多工业应用创建更易于访问的解决方案。其动机是让研发人员、研究人员和各种规模的企业能利用人工智能的力量，而无需经历通常与大规模计算基础设施相关的复杂性。

  该产品是NVIDIA的Jetson平台，它是一系列嵌入式AI计算设备，旨在将深度学习和计算机视觉的变革能力引入边缘设备或更不稳定的远程环境。Jetson系列的核心是提供高性能GPU、专用AI硬件和全面的软件堆栈的独特组合，以实现在现实场景中部署智能应用程序。传统x86系统带来的痛点为NVIDIA努力创建一个能够缓解世界各地许多人目前面临的共同挑战的系统铺平了道路。

  每个NVIDIA Jetson都是一个完整的模块系统(SoM)，包括GPU、CPU、内存、电源管理、高速接口等。这些组件经过优化，可提供高性能人工智能推理，同时保持功效，使边缘设备能够高效运行复杂的AI算法。通过将所有核心部件组合到一个模块中，NVIDIA Jetson可以与更小、空间受限的解决方案集成，而无需牺牲许多边缘设备所需的性能或能效。

  Jetson平台的进一步与众不同之处还在于NVIDIA独特的设计理念。NVIDIA将Jetson打造为不仅仅是一款专用硬件，还创建了一个专为Jetson设备上的AI开发量身定做的工具ECO。这包括对TensorFlow和NVIDIA自己的TensorRT等流行AI框架的支持，以及用于计算机视觉和深度学习的库和API。此外，NVIDIA对开源软件和全面文档的承诺培育了一个协作生态系统，社区可以为平台的持续改进做出贡献并从中受益。NVIDIA的Jetpack SDK是该公司最全面的Jetson产品库，为客户提供构建端到端AI解决方案的完整解决方案。

  Jetson平台的独特之处不仅在于其原始计算能力，还在于其独特的设计理念。NVIDIA采用整体方法打造Jetson设备，同时考虑硬件和软件方面，以打造无缝的开发体验。

  最新的NVIDIA Jetson设备是Jetson Orin系列（于2023年3月推出），提供三种不同的外观尺寸，能处理需要实时处理、数据遥测和丰富的I/O灵活性的各种边缘AI工作负载。

  Jetson AGX Orin模块可提供高达275 TOPS的AI性能，功率可配置在15W至60W之间。这是Jetson Orin系列中的旗舰型号，提供最高的性能和功能。它专为无人驾驶汽车、机器人、工业自动化和智慧城市等领域要求严格的AI应用而设计。AGX Orin模块提供强大的解决能力，适合需要实时AI推理、传感器融合和高性能计算的应用。

  Jetson Orin NX模块以最小的Jetson外观尺寸提供高达100 TOPS的AI性能，功率可配置在10W至25W之间。Orin NX型号定位为中档选项，在性能、功效和成本效益之间实现了平衡。它适用于广泛的AI边缘计算应用，包括智能相机、无人机、智能家电和嵌入式AI系统。Orin NX模块提供强大的解决能力，同时与AGX模块相比更加紧凑且更具成本效益。

  Jetson Orin Nano系列模块以最小的Jetson外观尺寸提供高达40 TOPS的AI性能，功率选项在7W至15W之间。Orin Nano是Jetson Orin系列中的入门级型号，面向第一先考虑较低功耗和成本但仍需要AI解决能力的应用。它适用于边缘AI设备、IoT（物联网）设备和空间、功耗和成本限制是重要的条件的其他嵌入式系统。

  Jetson平台的多功能性为各个行业的无数应用程序打开了大门。一些有必要注意一下的实现包括：无人驾驶汽车、机器人技术、智慧城市、卫生保健、工业物联网。

  对于NVIDIA Jetson，这并不一定会削弱GPU作为解决能力来源的能力。相反，它为系统集成商和原始设备制造商在决定如何实施AI计算任务解决方案时提供了更多选择。当涉及到工业应用时，总是需要仔细考虑某些因素。在很多情况下，GPU可能是比选择Jetson更有利的选择，反之亦然。

  lGPU：在训练大规模神经网络或执行需要巨大计算能力的复杂AI算法时选择GPU。GPU在大规模并行性和原始计算能力至关重要的场景中表现出色。

  lJetson：选择Jetson设备在边缘部署AI应用程序，其中低延迟、电源效率和紧凑外形等因素至关重要。Jetson擅长于需要实时推理并集成到小型、资源受限设备的场景。

  l其他AI加速器(TPU)-另一种选择可能是完全不同的路线，其中张量处理单元可能比GPU或Jetson更有利。在许多情况下，在某些应用中从x86过渡到ARM可能弊大于利。这些加速器是GPU和NVIDIA Jetson的低功耗、快速性能替代品。

  在人工智能计算的动态格局中，GPU和NVIDIA Jetson平台都扮演着不可或缺的角色，各自满足多种的需求和用例。通过了解这些技术的优势和应用，研发人员和工程师可以轻松又有效地利用它们来推动创新并释放AI在不相同的领域的全部潜力。无论是利用GPU的并行解决能力，还是通过Jetson在边缘直接部署AI，AI计算的未来都充满了可能性，等待着人们去探索和利用，以改善社会。

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