专业做酒的网站有哪些,黄岩建设局台州网站建设,沈阳网站icp备案,怎么在百度上做网站推广随着边缘计算和人工智能技术的迅速发展#xff0c;性能强大的嵌入式AI开发板成为开发者和企业关注的焦点。NVIDIA近期推出的Jetson Orin Nano 8GB开发套件#xff0c;凭借其40 TOPS算力、高效的Ampere架构GPU以及出色的边缘AI能力#xff0c;引起了广泛关注。本文将从配置性…随着边缘计算和人工智能技术的迅速发展性能强大的嵌入式AI开发板成为开发者和企业关注的焦点。NVIDIA近期推出的Jetson Orin Nano 8GB开发套件凭借其40 TOPS算力、高效的Ampere架构GPU以及出色的边缘AI能力引起了广泛关注。本文将从配置性能、运行YOLOv5算法实测以及与树莓派系列Raspberry Pi 4B、Raspberry Pi 5的横向对比三个维度全面解析Jetson Orin Nano的实际表现帮助开发者深入了解其在实时目标检测等AI任务中的优势和适用场景。 一、NVIDIA Jetson Orin Nano 介绍
NVIDIA Jetson Orin™ Nano 开发者套件 是一款尺寸小巧且性能强大的超级计算机重新定义了小型边缘设备上的生成式 AI。它采用了性能强大的Orin架构模块在体积小巧的同时提供高达40 TOPS的AI算力能够无缝运行各种生成式 AI 模型包括视觉变换器、大语言模型、视觉语言模型等为开发者、学生和创客提供了一个高性价比且易于访问的平台。 图注NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件实物包含带散热风扇的Orin Nano模块和底板提供丰富的接口。
NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 的主要规格参数如下
参数NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件规格GPUNVIDIA Ampere架构 GPU1024个CUDA核心 32个Tensor核心CPU6核 Arm Cortex-A78AE 64位 CPU1.5MB L2 4MB L3缓存最高主频1.5GHz内存8GB 128-bit LPDDR5 内存带宽68 GB/s存储支持microSD卡插槽支持外接NVMe SSDM.2接口AI性能40 TOPSINT8AI推理性能支持多并发AI模型运行功耗范围可配置功耗模式7W15W典型尺寸模块尺寸69.6 × 45 mm开发套件尺寸约100 × 79 × 21 mm含模块和散热器
同时NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件提供了非常丰富的连接接口方便外设拓展
类别描述USB接口4× USB 3.2 Gen2 Type-A接口1× USB Type-C接口仅数据用于设备模式连接网络1× 千兆以太网 RJ45 接口板载支持802.11ac Wi-Fi和Bluetooth无线模块M.2 E插槽已预装无线网卡显示1× DisplayPort 1.2 接口支持4K30输出扩展插槽2× M.2 Key M 插槽PCIe Gen3 x4每槽可连接NVMe SSD1× M.2 Key E插槽PCIe x1用于WiFi/BT模块等GPIO引脚40针扩展头GPIO/UART/SPI/I2C/I2S等引脚兼容树莓派引脚布局其他12针功能针座电源按钮、恢复模式等4针风扇接口DC电源插孔支持9~19V供电标配19V电源适配器 上述强大的硬件配置使得 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 在边缘设备上能够运行复杂的AI计算任务为机器人、无人机、智能摄像头等应用提供了扎实的平台基础。 二、NVIDIA Jetson Orin Nano 运行AI算法
得益于CUDA GPU和Tensor核心NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 可以在本地高效运行深度学习推理。下面我们以目标检测算法YOLOv5为例展示在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上的运行方法和性能测试。
首先确保已在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上安装好PyTorch等深度学习框架JetPack系统自带支持CUDA的PyTorch环境。然后可以使用Ultralytics提供的YOLOv5模型仓库。在Python中运行以下代码可完成模型加载和推理测试
import torch, cv2, time# 加载预训练的YOLOv5s模型COCO数据集训练
model torch.hub.load(ultralytics/yolov5, yolov5s, pretrainedTrue)
# 读取待检测的图像
img cv2.imread(input.jpg) # 将 input.jpg 换成实际图像文件路径
# 执行推理并计时
start time.time()
results model(img) # 模型将自动推理图像中的目标
end time.time()
print(f检测完成耗时 {end - start:.2f} 秒)
# 输出识别结果
results.print() # 打印识别到的目标信息上述代码将加载YOLOv5s模型并对 input.jpg 图像进行目标识别。在 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 上这段代码运行非常快。实际测试中针对一张 640×640 像素的图像YOLOv5s模型的推理耗时大约在 20毫秒左右即每秒可处理约50帧。即使在不使用 TensorRT 加速的情况下NVIDIA Jetson Orin Nano 的GPU也足以实时检测视频帧中的目标。 为了确保测试的完整性可以尝试不同分辨率的输入并多次取平均值。总的来说Jetson Orin Nano 依托其1024核GPU和专用AI加速器在运行YOLOv5这类深度学习模型时表现出色远远优于仅有CPU的嵌入式板卡。 三、NVIDIA Jetson Orin Nano 与同类型开发板的性能对比
为了直观比较Jetson Orin Nano与常见的树莓派开发板在AI推理方面的差异我们在三种设备上分别运行YOLOv5s模型在不同负载下测量其推理时间和内存占用情况。测试场景包括对单张图像进行目标检测分辨率分别为 640×480、1280×720 和 1920×1080。测试的设备和环境如下
Jetson Orin Nano 8GB 开发套件GPU加速FP16精度Raspberry Pi 5 8GBBroadcom BCM27124× Cortex-A76 2.4GHz仅CPU推理Raspberry Pi 4B 4GBBroadcom BCM27114× Cortex-A72 1.5GHz仅CPU推理
每种情况下我们记录运行YOLOv5s一次推理所需的时间以及进程峰值内存占用。结果如下表所示
设备640×480 图像推理时间 / 内存占用1280×720 图像推理时间 / 内存占用1920×1080 图像推理时间 / 内存占用Jetson Orin Nano 8GB0.03 s / 800 MB0.07 s / 900 MB0.15 s / 1000 MBRaspberry Pi 5 8GB0.20 s / 300 MB0.45 s / 380 MB1.00 s / 460 MBRaspberry Pi 4B 4GB0.80 s / 250 MB1.80 s / 320 MB4.00 s / 400 MB
注以上数据为在上述设备上测试的近似值实际表现可能因模型优化程度和系统状态略有差异。
从表中可以明显看出NVIDIA Jetson Orin Nano 8G 在AI推理性能上远胜树莓派。在较低分辨率(640×480)下NVIDIA Jetson Orin Nano 每帧推理仅需约0.03秒已经接近实时处理而 Raspberry Pi 5 需要约0.2秒Raspberry Pi 4B 则接近0.8秒几乎难以实时处理。随着分辨率增加这一差距进一步拉大在 1080p 全高清图像上NVIDIA Jetson Orin Nano 仍能在0.15秒内完成推理而 Raspberry Pi 5 需要约1秒Raspberry Pi 4B 甚至超过4秒已经无法满足实时性要求。
内存方面NVIDIA Jetson Orin Nano 由于运行了完整的GPU加速深度学习框架单次推理的内存占用在1GB左右但其配备的8GB内存完全可以满足需求。而树莓派由于仅使用CPU运算内存占用相对较小几百MB级别。需要注意的是若树莓派尝试运行更大的模型速度会进一步下降内存也可能吃紧。 总体而言NVIDIA Jetson Orin Nano 凭借强大的GPU和AI加速器可以轻松实现实时的目标检测和其它AI推理任务。实际测试也印证了这一点例如在不使用外部加速器的情况下Jetson Orin Nano运行YOLOv5s可达到 接近150~160 FPS的速度Batch1相比之下Raspberry Pi 5 每秒仅能跑约5~6帧Raspberry Pi 4B 则不到2帧。因此在涉及深度学习的应用上NVIDIA Jetson Orin Nano 表现出压倒性的性能优势。 四、选择 NVIDIA Jetson Orin Nano 的理由
在上面的环节我们对同类产品进行了运行效果的对比通过以上对比可以发现如果项目涉及繁重的AI计算任务选择 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发板 将具有诸多显著优势。
优势类别关键优势应用场景实践示例强大计算能力和AI推理性能内置Ampere架构GPU和Tensor Cores提供40 TOPS算力支持同时运行多个神经网络模型。需要进行计算机视觉或深度学习任务的项目如机器人目标识别与路径规划。运行YOLOv5s可达到150~160 FPS实现实时目标检测。完善的AI软件生态和加速库搭载JetPack系统预装CUDA、cuDNN、TensorRT等加速库并支持PyTorch、TensorFlow等框架。快速部署复杂AI模型适合开发对推理延迟有严格要求的应用。通过TensorRT将YOLOv5加速到仅几毫秒延迟。出色的功耗效率和散热管理支持7W、15W等功耗模式并配有主动散热方案保证在高负载下稳定运行。电池供电的嵌入式设备、长时间运行的机器人或无人机。在15W满载运行下保持芯片稳定、不降频。针对边缘AI应用的专业特性提供硬件视频编解码、2路MIPI相机接口和PCIe/M.2扩展专为多传感器实时处理设计。智能监控、自动驾驶、农业无人机等需要多传感器数据融合的领域。实现前端摄像机的人脸识别和行为分析无人机识别作物病虫害。丰富的实际案例和应用前景已在送货机器人、自主移动机器人、工业质检、医疗影像辅助诊断等领域得到成功应用。面向边缘侧高效AI计算的实际应用如智能安防、自动化检测及辅助诊断。替代云端GPU实现本地复杂AI任务处理加速创新项目落地。 综上所述选择 NVIDIA Jetson Orin Nano 意味着在边缘侧拥有一台“小型AI超级计算机”。它在计算能力、软件支持、功耗效率等方面的优势使其成为边缘AI、机器人和自动化领域的理想选择。当您的项目需要在本地设备上执行实时的深度学习推理或者需要在功耗受限的环境中运行复杂AI算法时NVIDIA JJetson Orin Nano 无疑是更合适的工具。凭借这款设备开发者能够更快地将AI模型部署到现实应用中将创意转化为实用的AI解决方案。无论是构建下一代的智能摄像机、自主无人机还是研发创新的服务型机器人NVIDIA JJetson Orin Nano 都能以其卓越的AI性能帮助您实现目标。 参考资源
NVIDIA Jetson Orin Nano产品资料 (NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit | NVIDIA)Tom’s Hardware 对 Jetson Orin Nano 开发套件的报道 (Nvidia’s New Orin Nano Developer Kit: Like a Raspberry Pi for AI | Tom’s Hardware)NVIDIA 开发者文档 – Jetson Orin Nano 开发套件入门指南 (Jetson Orin Nano Developer Kit Getting Started Guide | NVIDIA Developer)Connect Tech – Jetson Orin Nano 8GB 模块规格 (NVIDIA® Jetson Orin Nano™ 8GB Module / 900-13767-0030-000 - Connect Tech Inc.)ProX PCB 博客 – Jetson Orin Nano 边缘AI应用案例 (Top 5 Use Cases for NVIDIA® Jetson Orin™ Nano in Edge AI)
