1.2.3　方案C：NVIDIA Jetson

前面介紹的樹莓派和BeagleBoard的最初目的是用于計算機編程教育，而接下來提到的NVIDIA Jetson則是一款面向工程實際應用的開發板，它是邊緣計算場景中部署人工智能應用的一個利器。

什么是邊緣人工智能（Edge AI）呢？傳統意義上，AI解決方案需要強大的并行計算處理能力，長期以來，AI服務都是通過聯網在線的云端基于服務器的計算來提供服務。云計算作為一種計算模式已經滲透到我們的日常生活之中，但是在很多應用場合，由于網絡不可用、網絡帶寬不足和網絡延遲大等原因使得基于云計算的模式不能滿足需求，這就需要用到邊緣計算。舉例來說，微信在進行語音轉文字的時候，如果不聯網，是無法進行的，聯網的原因是因為云服務器上的算法和算力非常強大，速度很快。那么問題來了，想象一些無法聯網或者不想聯網的場景，你的機器人在野外因為無法聯網連走路都不會，摔倒在地，或者你的機器人因為聯網被黑客攻擊，當然現實情況不會這么糟，可是這就對自主機器有了新的要求，需要在不聯網或者不方便聯網的條件下進行AI計算。顯然，由于計算性能的限制，普通的單片機或者嵌入式設備在進行深度學習或者其他AI計算時顯得不那么合適。NVIDIA針對這種應用場景開發出一種嵌入式GPU設備，這種設備因為底層硬件處理單元的優化，非常適用于深度學習、深層神經網絡模型的推理運算，這個設備就是Jetson系列，如圖1-5所示。

圖1-5　NVIDIA Jetson實物圖

Jetson系列產品有TK 1、TX 1、TX 2、Xavier四代。Xavier是最新一代NVIDIA業界領先的嵌入式Linux高性能計算機，主要包括一個8核NVIDIA Carmel ARMv8.2 64位CPU。這是由8個流多處理器組成的512核Volta架構的GPU，支持并行計算語言CUDA 10，內存提升為16GB，具有超強的計算性能，而外形尺寸只等同信用卡的大小。

由于Jetson系列的高計算性能和輕巧便攜的特點，它可以部署在無人機、機器人以及自動駕駛車輛上，用于解決需要大量計算資源的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）問題。Jetson TX2在處理720p彩色圖像時每秒可達100幀以上。早些時間引起廣泛關注的清華大學研發的自動駕駛自行車就是搭載了Jetson Xavier實現目標追蹤算法的。目前，Jetson系列產品是解決邊緣人工智能計算的首選方案。當然，如此高的性能對應的是高昂的價格，它近萬元人民幣的價格決定了它不會像價格較低的樹莓派一樣適用于教育與學習。