1.2.3　方案C：NVIDIA Jetson

前面介绍的树莓派和BeagleBoard的最初目的是用于计算机编程教育，而接下来提到的NVIDIA Jetson则是一款面向工程实际应用的开发板，它是边缘计算场景中部署人工智能应用的一个利器。

什么是边缘人工智能（Edge AI）呢？传统意义上，AI解决方案需要强大的并行计算处理能力，长期以来，AI服务都是通过联网在线的云端基于服务器的计算来提供服务。云计算作为一种计算模式已经渗透到我们的日常生活之中，但是在很多应用场合，由于网络不可用、网络带宽不足和网络延迟大等原因使得基于云计算的模式不能满足需求，这就需要用到边缘计算。举例来说，微信在进行语音转文字的时候，如果不联网，是无法进行的，联网的原因是因为云服务器上的算法和算力非常强大，速度很快。那么问题来了，想象一些无法联网或者不想联网的场景，你的机器人在野外因为无法联网连走路都不会，摔倒在地，或者你的机器人因为联网被黑客攻击，当然现实情况不会这么糟，可是这就对自主机器有了新的要求，需要在不联网或者不方便联网的条件下进行AI计算。显然，由于计算性能的限制，普通的单片机或者嵌入式设备在进行深度学习或者其他AI计算时显得不那么合适。NVIDIA针对这种应用场景开发出一种嵌入式GPU设备，这种设备因为底层硬件处理单元的优化，非常适用于深度学习、深层神经网络模型的推理运算，这个设备就是Jetson系列，如图1-5所示。

Jetson系列产品有TK 1、TX 1、TX 2、Xavier四代。Xavier是最新一代NVIDIA业界领先的嵌入式Linux高性能计算机，主要包括一个8核NVIDIA Carmel ARMv8.2 64位CPU。这是由8个流多处理器组成的512核Volta架构的GPU，支持并行计算语言CUDA 10，内存提升为16GB，具有超强的计算性能，而外形尺寸只等同信用卡的大小。

由于Jetson系列的高计算性能和轻巧便携的特点，它可以部署在无人机、机器人以及自动驾驶车辆上，用于解决需要大量计算资源的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）问题。Jetson TX2在处理720p彩色图像时每秒可达100帧以上。早些时间引起广泛关注的清华大学研发的自动驾驶自行车就是搭载了Jetson Xavier实现目标追踪算法的。目前，Jetson系列产品是解决边缘人工智能计算的首选方案。当然，如此高的性能对应的是高昂的价格，它近万元人民币的价格决定了它不会像价格较低的树莓派一样适用于教育与学习。 R8qGBvgSp49Sl0ykJJ9yDX8b2ZHp6DhimPlsnPUk5xFeqsEQrY4F8Gc7aukYHveU