前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >为什么我选择NVIDIA Jetson作为边缘开发设备

为什么我选择NVIDIA Jetson作为边缘开发设备

原创
作者头像
GPUS Lady
发布2024-08-06 21:56:57
1080
发布2024-08-06 21:56:57
举报
文章被收录于专栏:AIOT

上一篇,我主要整理了边缘计算以及人工智能对未来科技发展的重要性。这一篇我要开始讲述我个人在边缘计算道路上的旅程,以及分享一些经验,希望对有着与我同样兴趣的开发者提供一些参考,尤其是入门开发者。

在边缘计算领域,选择一款合适的开发设备是项目成功的关键。我第一次接触边缘计算是源自于我的爸爸有一块NVIDIA Jetson NANO开发套件,他那个时候也正在入门人工智能的开发,这无疑给我创造了先决条件,适逢当时就读的学校说有一个青少年创客大赛,呼吁学生报名参加,于是我在爸爸的鼓励下,与两个同学一起报名了这此创客比赛。我跟我的同学商量用AI做垃圾分类——这在当时算是很热门的一个应用。

那时我还刚刚开始自学Python编程,且我还只是一名国三学生。

我的边缘人工智能开发就此起步。

针对Jetson NANO开发套件的使用,NVIDIA官方提供了很多资料,尤其是NVIDIA DLI(深度学习培训中心)有一个免费的线上课程是利用Jetson NANO开发套件入门深度学习。这个课程提供了详细的实验环境和代码,教大家识别手指方向。我们将这个代码修改,变成识别纸杯和易拉罐。也是通过这个课程,学习如何进行数据训练。

所以我的AI开发之路也就此展开。从以后的几年里,NVIDIA的边缘设备性能不断升级,各种开发工具层出不穷,我对AI技术的了解也随之不断深入,一直伴随我步入大学殿堂。

图片来自NVIDIA GTC PPT
图片来自NVIDIA GTC PPT

以下是我选择NVIDIA Jetson的几大理由:

1. 高性能与低功耗的完美平衡

NVIDIA Jetson系列结合了高性能的GPU与高效的CPU,为边缘计算应用提供了强大的计算能力。无论是进行复杂的图像处理、视频分析还是实时数据推理,Jetson都能轻松应对。更令人印象深刻的是,它在提供如此强大性能的同时,还能保持较低的功耗,这对于需要长时间运行且依赖电池供电的边缘设备来说至关重要。

2. 强大的AI处理能力

作为NVIDIA的明星产品,Jetson自然继承了NVIDIA在AI领域的深厚积累。它内置了TensorRT等优化工具,能够显著加速深度学习模型的推理速度,使得在边缘设备上部署和运行AI应用变得更加高效。这意味着开发者可以快速地将AI算法集成到产品中,实现智能化升级。

我记得Jetson NANO开发套件刚出来的时候,大家最喜欢将树莓派与它相比较。Jetson Nano最大的差异性是,它可以支持目前很流行的深度学习框架,在Jetson Nano上,用户可以搭配NVIDIA TensorRT推理引擎、混合精度的优化,轻易地把推理性能再往上推升数倍。搭配NVIDIA其它工具,用户可以非常轻松地将自己(或别人)训练好的特定模型,轻松移植到Jetson Nano去执专属的应用,这有机会让开发人员减少70%的研发时间。

不仅如此,Jetson NANO可以支持更多的摄像头,可以用于视频智能分析等场景,而利用NVIDIA Deepstream SDK可以很方便地实现这些应用,这些内容都会在本次系列里提到。

3. 丰富的生态系统与开发工具

NVIDIA为Jetson提供了完善的生态系统支持,包括丰富的开发板、模块以及配套的软件和工具。JetPack SDK是专为Jetson设计的一站式开发环境,它集成了CUDA、cuDNN、TensorRT等NVIDIA核心技术,并提供了易于使用的API和库,极大地简化了开发流程。此外,NVIDIA还与众多合作伙伴建立了紧密的合作关系,共同推动边缘计算应用的创新与发展。

4. 广泛的应用场景

由于Jetson的高性能、低功耗以及强大的AI处理能力,它被广泛应用于各种边缘计算场景中。无论是智能安防、智能制造、智慧城市还是自动驾驶等领域,Jetson都能发挥出巨大的作用。例如,在智能安防领域,Jetson可以实时分析监控视频流,快速识别异常行为;在智能制造领域,它可以用于生产线上的质量检测与自动化控制等。

NVIDIA近几年一直在大力发展Jetson社区,对于初学者来讲,可以在Jetson社区里获得很多的帮助以及项目启发,我觉得这是NVIDIA区别与其他大厂的一个很重要的地方——就是NVIDIA真的很重视生态的发展。

5. 灵活的配置与可扩展性

NVIDIA Jetson系列提供了多种型号供开发者选择,从入门级的Nano到高端的Xavier NX和AGX Xavier等,覆盖了不同的性能需求和预算范围。这意味着开发者可以根据项目的实际需求选择最适合的配置。同时,Jetson还支持通过模块化设计进行功能扩展,如增加摄像头模块、通信模块等,以满足更复杂的应用场景。

综上所述,NVIDIA Jetson以其卓越的性能、强大的AI处理能力、丰富的生态系统支持以及广泛的应用场景等优势,成为了我选择边缘计算开发设备的首选。这也是本次活动,我选择依托Jetson平台,来与大家一起探索更多创新应用的可能性,推动智能化技术的普及与发展。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 1. 高性能与低功耗的完美平衡
  • 2. 强大的AI处理能力
  • 3. 丰富的生态系统与开发工具
  • 4. 广泛的应用场景
  • 5. 灵活的配置与可扩展性
  • 综上所述,NVIDIA Jetson以其卓越的性能、强大的AI处理能力、丰富的生态系统支持以及广泛的应用场景等优势,成为了我选择边缘计算开发设备的首选。这也是本次活动,我选择依托Jetson平台,来与大家一起探索更多创新应用的可能性,推动智能化技术的普及与发展。
相关产品与服务
边缘可用区
腾讯云边缘可用区(TencentCloud Edge Zone,TEZ)是腾讯云的本地扩展,适用于解决计算、存储和服务可用性问题。腾讯云边缘可用区可为您带来云的诸多优势,例如弹性、可扩展性和安全性。借助腾讯云边缘可用区,您可以在靠近最终用户的地理位置运行对延迟敏感的应用程序,基本消除延迟问题。腾讯云边缘可用区提供与中心节点一致的体验,助力业务下沉,具备更低延时、更广覆盖、更少成本等特点。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档