Nvidia Jetson Xavier NX开发人员工具包：强大的AI，小巧的尺寸
FuninUSA2020-05-19 15:38
如果您正在开发包括智能机器人在内的人工智能应用程序，英伟达的Jetson Xavier平台是最佳选择之一。avier NX于2019年末发布，但刚刚开始投放市场，它结合了384核Volta GPU和6核Arm v8 CPU的强大功能，提供21 TOPS（每秒万亿次操作）的优势。SODIMM（笔记本内存模块）的大小和形状。
Xavier NX本身只是一个芯片，需要你建立自己的I/O板来连接它。但是如果您只是想使用NX进行编程和测试呢？Nvidia Xavier NX开发者工具包现在售价399美元，它为你提供了开发自己的AI应用程序所需的一切:Xavier NX SoC，一个强大的散热风扇和一个装有端口和引脚的I / O板。
我曾花一些时间测试Nvidia Xavier NX开发人员工具包，并对其性能和提供的灵活性留下了深刻印象。如果你想从事专业的人工智能开发，该平台非常紧凑，价格相对合理。制造商和爱好者显然不是目标受众，他们肯定会更喜欢带有Coral USB加速器的树莓派(Raspberry Pi)，甚至是英伟达(Nvidia)售价99美元的Jetson Nano开发工具包。
Nvidia Xavier NX开发工具包参数
Nvidia Xavier NX开发工具包上的设计和端口
Xavier NX开发工具包的尺寸为4.1 x 3.6 x 1.2英寸，比Raspberry Pi 3B稍大。附带一个风扇，考虑到芯片的15W TDP，我认为被动散热不是一个好主意。
为大量有用的端口和连接选项留下了空间。在背面，你会发现四个USB Type-A 3.1端口，千兆以太网，全尺寸的HDMI端口和全尺寸的显示端口。你可以连接两个显示器，享受额外的屏幕空间。
Xavier NX开发者工具包也有一个微型USB端口，但与Raspberry Pi不同的是，它用于数据传输而不是连接电源。开发工具包是通过使用一个适配器的专用电源来供电。我们的评测样品配备了一块65瓦的适配器，但英伟达表示，该产品后来的修订版可能会配备45瓦的适配器，该型号可能要小一些。
该主板有两个有趣的特点，使它能够与某些关键的Raspberry Pi附件兼容。两个CSI摄像机连接器均可与任何Raspberry Pi摄像头模块配合使用，还有一个40针GPIO接头，Nvidia说，如果您在编程时使用适当的Python库，它将可与Raspberry Pi HAT一起使用。
就像Raspberry Pi一样，Jetson Xavier NX开发工具包也可以从microSD卡上启动。这是非常方便的，因为如果您有多个用于不同项目的不同操作系统映像，并且想要在它们之间进行切换，你只需要取出一张卡并放入下一张。不幸的是，访问microSD卡插槽是一件痛苦的事情，因为它位于NX模块的底部，插入时(就像打开盒子一样)，它位于面板上方几毫米处，没有足够的操作空间。
在主板的底部，你会发现一个M.2插槽，用于安装SSD和内置的Wi-Fi卡。SSD可能是必要的，特别是当您试图加载模型并需要高速媒体来执行此操作时。与Jetson Nano开发工具包相比，内置Wi-Fi是一个巨大的进步，Jetson Nano开发工具包只有以太网。
Xavier NX开发板软件
JJetson Xavier NX运行Ubuntu的修改版本，称为Linux for Tegra。外观和普通的Ubuntu完全一样，但是，有特殊的Nvidia壁纸。
此外，在右上角，可以更改电源/性能配置文件，以使用2、4或全部6个内核。如果你在做轻线程的应用，就像我们运行的性能测试，你会想要2核配置文件，但如果你同时做几种不同类型的测试，那么6核将带来更多好处感。如果您想节省功耗，也可以选择10W 2核或4核模式。
Xavier NX开发板的编程
英伟达的Jetson平台提供了许多不同的人工智能SDK和模型，这些SDK和模型经过优化，可用于处理不同类型的机器学习任务。例如，Deepstream SDK用于开发智能视频分析(IVA)应用程序，如人脸和人员检测，而Isaac SDK专门用于训练机器人。
还有大量的预先训练的模型可用，包括BERT，语言解释器，用于检测物体的Resnet-18和用于绘制人类表情的Nvidia面部标志。您可以用各种语言(包括Python)为这些模型编写程序。
在启动Nvidia的预加载容器演示时，我看到一个屏幕同时运行四个不同的推理应用程序。在左上角，一个应用程序通过在行人周围画上绿色的方框来检测行人。
左下角有一个不同的应用程序，可以检测人们的姿势或他们站立和移动的方式。右下角显示了一个凝视检测应用程序，它可以通过识别和跟踪一个人的眼睛来判断他在看什么。
演示中最有趣的部分出现在右上角，它展示了一个自然语言解释应用程序，其中包含五个不同主题。我选择了NFL 2019赛季的话题，用麦克风问了一些问题，比如“谁赢得了超级碗。”然后系统将文字转换为语音，并根据文本内容给出答案。不幸的是，这里的人工智能的好坏取决于你输入的文本;它并不能很好地理解你。因为只有一段文字是关于NFL赛季的，当我询问数据中没有的信息时，我得到了奇怪的答案，比如“常规赛打了多少场？”
基于Tom 's Hardware的历史，我也能够创建自己的主题。我写道，Tom 's Hardware创建于1996年，所以当我问系统“Tom 's Hardware是什么时候创建的?”然而，当我问“Tom 's Hardware问世有多少年了”时，系统给出的回答是1996年，而不是“24年”。
观看推断识别预加载视频中的识别姿势和人物是一回事，但现场测试则是另一回事。我接上一个USB网络摄像头，看着我在做姿势时该软件正确地识别我。
为什么你会在意别人的眼神或者他们的姿势呢?如果你是一个机器人，那将是重要的因素，因为它会让你知道一个人是否试图与你互动。例如，如果酒店里有一个接待机器人，我正站在它旁边和我的朋友说话，我不希望机器人打断我们的谈话，问我是否需要乘坐电梯。然而，如果机器人知道我在盯着它看，它就可以开始和我对话。
Nvidia Xavier NX开发工具包的性能
Nvidia Jetson Xavier NX平板电脑的重点是进行人工智能。所以性能真的很重要，你不可能在一个较小的处理器上同时运行四个应用程序。
Nvidia声称Xavier NX比99美元的Jetson Nano快十倍，后者具有128核Maxwell CPU，以及四核ARM A57处理器和4GB RAM。考虑到Xavier NX具有更高的内核数量和改进的体系结构，这是可信的。
我们在Xavier NX上运行了一些Nvidia推荐的基准测试，并将它们与Jeston Nano的测试结果进行了比较。
从上表中可以看出，在这些型号中，Xavier NX的速度比Nano快20倍。这种额外的性能使它不仅能够更快地对传入的数据做出反应，而且能够同时处理多个应用程序，当您想要创建一个能够移动、说话和解释人体语言/演讲的机器人时，这是必要的。
Dev Kit vs Xavier NX生产模块
有点奇怪的是，开发工具包实际上比Xavier NX SoC要便宜一点，尽管两者都有类似的特点。SoC目前的售价为459美元，比你购买同类的产品要多花60美元，但有了开发所需的I/O板。然而，英伟达解释说，该开发板使用“生产级组件”，寿命为5至10年。如果你正在为你的工厂制造一系列的机器人，你关心的可靠性超过60美元的差价。电子产品 全球采购很省钱
开发套件和产品级之间的另一个区别是，SoC配备了16GB的板载eMMC存储器，而不需要您自带microSD卡。对于嵌入式系统，不添加microSD卡可能更安全。
结论
如果你想打造专业的人工智能，英伟达(Nvidia)的Jetson Xavier NX是一个不错的选择。在你开始构建这些机器人之前，你需要Xavier NX开发工具包。
对于一次性项目，开发人员可以使用开发工具包获得一些乐趣；事实上，您可以同时使用Raspberry Pi相机和HATS，这是一个真正的优势。然而，用这种钱，你会想要做的不仅仅是获得一些乐趣。
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