jetson算力

❶ 英偉達在自動駕駛領域圈地：拿出超算力晶元還收獲了兩家中國公司

對於完全實現自動駕駛的L5級別無人駕駛計程車，英偉達將製造出每瓦算力100TOPS的產品。

簡單總結就是，獲得英偉達初創企業展示的企業，可以通過最直接的渠道獲得英偉達提供的不僅限AI技術的能力，而是是高性價比。

GregEstes在采訪中透露，「英偉達計劃項目已覆蓋全球近7000家AI初創公司，英偉達希望通過英偉達初創企業展示可在產品開發、原型設計和部署的關鍵階段助力初創企業發展，每家成員企業都能夠持續獲得為其量身定做的助力權益，這為初創企業的發展提供了基本工具。」

當前，自動駕駛技術正處長快速發展期，經過上半場的融資、技術融合，自動駕駛下半場必將進入技術落地階段，初創公司如何能夠在新一輪技術爆發中快速突圍，除了擁有過硬的自身技術實力之外，更需要英偉達這樣的成熟的AI公司進行賦能。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

❷ 太省電了！英偉達發布的這款電腦功耗僅5W

【PConline 資訊】 近日，顯卡大廠NVIDIA在美國矽谷召開GTC 2019演講，會上CEO老黃發布了一款機器人開發者工具箱Jetson Nano，該機機身長寬只有69.6x45mm，功耗低至5W，非常適合放在機器人或者智能音箱體內，能直接運行Linux系統，支持大量的AI框架，可以為機器人設計引入AI算力。

據悉，Jetson Nano是嵌入式電腦設備(集軟硬體於一體的可獨立工作的「器件」)，其搭載了四核Cortex-A57處理器，顯卡自然是搭載了自家出品的擁有128個NVIDIA CUDA核心的麥克斯韋架構GPU顯卡，內存為4GB LPDDR4，存儲為16GB eMMC 5.1。

計算力方面，Jetson Nano可以提供472千兆浮點的算力，支持4K 60Hz視頻解碼，同時功耗低至5W。

售價則為99美元起(約合人民幣660元)，此外NVIDIA還發布有「proction-ready」版本，售價129美元，約合人民幣860元。

❸ Jetson產品線在NVIDIA的定位如何

NVIDIA? Jetson? 是世界領先的邊緣 AI ⌄平台，Jetson是NVIDIA嵌入式計算平台的總稱，定位是面向各類端用戶的應用需求，根據大家算力，產品設計，外接感測器等需求，打造了不用技術規格的嵌入式計算平台，為各行業提供低功耗、高性能的AI解決方案。英偉達Jetson產品組合還是蠻多的，有興趣的話可以去了解下。我知道國內也有很多英偉達的代理商，思騰合力就是其中之一，它們家還是英偉達精英級的合作夥伴，它們家的售前服務也挺不錯的，你也可以去咨詢看看。

❹ 實現人工智慧的三要素

數據——人工智慧的糧食

實現人工智慧的首要因素是數據，數據是一切智慧物體的學習資源，沒有了數據，任何智慧體都很難學習到知識。自從有記錄以來，人類 社會 發展了數千年，在這期間，人類 社會 不斷發展變化，從最早的原始 社會 到奴隸 社會 ，再到封建 社會 、資本主義 社會 、 社會 主義 社會 ，未來還會發展到共產主義 社會 ，在這漫長的發展過程中，都少不了數據做為人類 社會 發展的動力。

人類 社會 之所以發展的越來越高級文明，離不開學習知識，而知識的傳播流傳越快，則 社會 發展也越快，在封建 社會 以前，知識的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡記錄，就算是封建 社會 後期的紙質記錄，其知識的傳播速度也無法和今天的互聯網知識的傳播速度相提並論。

一般來說，知識的獲取來自兩種途徑，一種是通過他人的經驗而獲得的知識，也就是他人將知識整理成冊，然後供大家學習，這也是目前的主流學習方式；另一種就是通過自己的 探索 而獲得的知識，這種學習方式目前只存在高精尖領域的知識學習，由於在已有的開放 社會 資源中，找不到可以學習的知識，只有自我 探索 獲取。

無論哪種學習方式，都要通過學習載體來傳播知識，無論是面對面講述，實踐操作，還是書本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學習載體，我們都可以稱其為數據，學習數據的質量從根本上影響了學習的效果，所以對於人類學習而言，找一個好的老師，有一本好的書籍都是非常重要的學習選擇。

既然人類的學習非常依賴於數據的質量，那麼AI學習知識的時候，是否也會存在同樣的問題呢？答案當然是肯定的，不僅如此，而且AI學習知識的時候對於數據的依賴還要高於人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學習某些具有關聯性知識的時候，通過推理聯想可以獲得更多的知識。從另一角度來講，在某種特定場景下，即使數據不夠完整全面，對於人類的學習影響也不會太大，因為人類會利用推理和想像來完成缺失的知識。而目前AI的推理能力還處於初級研究階段，更多的難題還等著業內技術人員來攻克。

由此可見，目前AI學習知識大部分基本都是依賴於數據的質量的，在這種情況下，連人工智慧專家吳恩達都發出人工智慧=80%數據+20%演算法模型的感慨，可見人工智慧的「糧食安全」問題還是非常緊迫的，如果「糧食」出現了質量安全問題，那麼最終將會導致人工智慧「生病」。可見數據的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會說，我可以通過提高演算法模型來提高效果啊，不幸的是，在數據上稍微不注意造成了質量問題，需要在演算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不一定彌補得上，數據對於人工智慧最終的發展結構可見一斑。

算力——人工智慧的身體

算力是實現人工智慧的另一個重要因素，算力在一定程度上體現了人工智慧的速度和效率。一般來說算力越大，則實現更高級人工智慧的可能性也更大。算力是依附於設備上的，所以一般談論算力，都是在說具體的設備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬於算力設備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實力掃盲——安排!》 一文，介紹相當全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。

算力設備除了上面的各種PU之外，每一種設備下面還會分不同的系列，比如英偉達的GPU在PC端有消費級的GeForce系列，專業制圖的 Quadro 系列、專業計算的 Tesla系列 等，而GeForce系列細分還可以分為GT、GTX、RTX等，當然每種子系列下還可以繼續細分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細的等級劃分，具體選擇哪個系列要看具體使用場景而定，當然還和自身的消費實力相關，算力性能越強大也意味著更多的真金白銀。

下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對比：

RTX30系列的各種顯卡的對比：

此外，英偉達還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用於自主機器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及雲端的一些計算資源。同樣每種系列還是做了進一步的細分，比如Jetson下面就根據其算力核心數就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設備。

對於廠家而言，產品分的越細，越利於宣傳和推廣，對於消費者而言，可選擇性也大大增加，但是也對消費者的基本知識也有了要求，如果不清楚各種產品的差異，那麼就很容易選擇錯誤，而現在的顯卡市場就是如此，需要一些專業的知識才能夠選對自己所需的顯卡類型。希望大家經過科普後都能夠選對自己的顯卡型號，是打 游戲 、制圖、還是計算，心裡要有一個對應的系列型號才行，不然可要陷入選擇困難症中了。

以目前人工智慧主流技術深度學習為例，它的學習過程就是將需要學習的數據放在在算力設備上運行，經過神經網路億萬次的計算和調整，得到一個最優解的過程。如果把數據當成人工智慧的「糧食」，那麼算力就是撐起人工智慧的「身體」，所有的吃進去的「糧食」都需要「身體」來消化，提取「營養」幫助成長。同樣，人工智慧的數據也是需要經過算力來逐一運算，從而提取數據的特徵來作為智能化程度的標志的。

演算法——人工智慧的大腦

演算法是人工智慧程序與非人工智慧程序的核心區別，可以這么理解，就算有了數據、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是一個看起來比較高大上的資源庫而已，由於沒有演算法的設計，相當於把一大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應用。而演算法就是使得這對資源有效利用的思想和靈魂。

演算法和前兩者比起來，演算法更加的依賴於個人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個演算法工程師配備同樣的數據資料和算力資源，但是無法要求每個演算法工程師設計出來的演算法程序的一致性。而演算法程序的不一致性，也導致了最終智能化的程度千差萬別。

相對於數據是依賴於大眾的貢獻，算力是依賴於機構組織的能力，而演算法更加的依賴於個人，雖然很多公司是演算法團隊，但是真正提出核算演算法思想的也就是那麼一兩個人，毫不誇張的說其他人都是幫助搬磚的，只是這種演算法層面的搬磚相對純軟體工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點和建築設計一樣，很多著名的建築設計，其思想都是來自於一個人或者兩個人，很少見到一個著名的設計其思想是由七八個人想出來的。

由於演算法設計的獨特性，和數據與算力相比，在人工智慧的三個要素中，演算法對人工智慧的影響更大，這是因為在平時的工作當中，只要大家花上時間和費用，基本都可以找到好一些的數據和算力設備，但是演算法由於其獨特性，很多的演算法是有專利或者沒有向外界開源的，這個時候的差異就要在演算法上體現出來了。

現在的大學和培訓機構的人工智慧專業，其學習方向也主要是以演算法為主。因為數據是由大眾產生，又由一些互聯網大廠存儲的，一般個人很少會去做這一塊；而算力設備是由晶元公司控制著的；做為獨立的個人最能夠發揮效力的就在人工智慧的演算法方向了。培養優秀的演算法人才對於人工智慧的發展至關重要。目前市場上關於圖像視覺、語音信號、自然語言、自動化等方向的演算法工程師供不應求，薪資水平也是遠超其他互聯網軟體行業的崗位。

後記：

當前，國內人工智慧發展正處於高速成長期，未來將會進入爆發期，無論從業者是處於人工智慧的數據處理方向，還是人工智慧的算力設備研發方向，或者是人工智慧的演算法研發方向，都將會迎來巨大的行業紅利和豐厚的回報。而人工智慧演算法方向又是學習回報比最高的一個方向，做為沒有背景的個人，是進入人工智慧行業的最佳選擇 。

文/deep man

❺ 21tops算力相當於什麼顯卡

21tops算力相當於英偉達的JetsonXavierNX顯卡。JetsonXavierNX的大小僅相當於一張信用卡，可以為AI工作負載提供21TOPS的算力，而功耗最高僅為15瓦。

❻ Jetson產品線在NVIDIA的定位是怎樣的

NVIDIA® Jetson™ 是世界領先的邊緣 AI 平 台，Jetson是NVIDIA嵌入式計算平 台的總稱，定位是面向各類端用戶的應用需求，根據大家算力，產品設計，外接感測器等需求，打造了不用技術規格的嵌入式計算平 台，為各行業提供低功耗、高性能的AI解決方案。英偉達Jetson產品組合還是蠻多的，有興趣的話可以去了解下。思騰合力就是英偉達精英級的合作夥伴，你可以去咨詢看看，問專業的銷售、客服我覺得會更清楚明白一下。

❼ 從計算機硬體設計的角度分析如何提供更為豐富的算力

自上世紀90年代互聯網技術誕生以來，移動互聯網、雲計算、大數據、人工智慧等新一代信息技術的不斷發展和逐步成熟，並日益深入的滲透到經濟社會的各個領域，2020年全球范圍內爆發的新冠疫情又進一步加速了這一趨勢，數字經濟已經成為世界經濟發展的新階段，即世界經濟發展已經進入數字經濟時代。
黨中央、國務院和各級政府高度重視數字經濟的發展。從2015年《中國製造2025》、《促進大數據發展行動綱要》等政策出台以來，中央和各級地方陸續以推出系列數字經濟發展的措施，並支持雄安新區、浙江、福建等六個地區建設國家數字經濟創新發展試驗區，支持北京、上海、深圳、西安等地建設國家新一代人工智慧創新發展試驗區。2020年國家進一步提出加強新型基礎設施建設，並明確將數據作為一種新型生產要素寫入政策文件，這些將為數字經濟的發展奠定更加堅實的基礎。
農業經濟時代，土地、水源和工具是關鍵資源。工業經濟時代，能源、原材料、機器設備和生產工藝等是關鍵資源。那數字經濟時代的關鍵資源是什麼呢？數字經濟時代的關鍵資源是數據、算力和演算法。數據是數字經濟時代的原材料，各種經濟活動中都在源源不斷的產生的數據，越來越多的組織也將數據當作一種資產，在政策層面數據已經成為一種新型生產要素。算力相當於數字經濟時代的機器設備和生產力，面向各種場景的數據產品或應用都離不開算力的加工和計算，而且對算力的需求和要求也越來越高。演算法是數字經濟時代的生產工藝，面向圖像、語音、自然語言處理等不同的應用場景和領域的演算法也層出不窮，演算法的提升和改進可以提高算力的效率和更多的挖掘數據價值。
本文重點分析算力方面內容，介紹算力市場總體情況，當前算力發展的特點和趨勢，以及重點算力供應方式等。
一、算力需求快速增長，算力投資具有多重經濟價值
算力即計算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各類晶元，具體由計算機、伺服器、高性能計算集群和各類智能終端等承載。數字經濟時代，數據的爆炸式增長，演算法的復雜程度不斷提高，對算力需求越來越高。算力是數字經濟發展的基礎設施和核心生產力，對經濟發展具有重要作用，根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。
隨著數字經濟的不斷發展，人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等數字經濟的關鍵領域對算力的需求也將呈爆炸式增長。根據華為發布的《泛在算力：智能社會的基石》報告，預計到2030年人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等總共對算力的需求將達到3.39萬EFLOPS，並且將共同對算力形成隨時、隨地、隨需、隨形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智慧算力將超過1.6萬EFLOPS，接近整體算力需求的一半。OpenAI開發的GPT-3模型涉及1750億個參數，對算力的需求達到3640PFLOPS，目前國內也有研究團隊在跟進中文GPT-3模型的研究。
算力投資具有多重經濟價值，不僅直接帶動伺服器行業及上游晶元、電子等行業的發展，而且算力價值的發揮將帶動各行業轉型升級和效率提升等，帶來更大的間接經濟價值。根據《泛在算力：智能社會的基石》報告，每投入1美元算力即可以帶動晶元、伺服器、數據中心、智能終端、高速網路等領域約4.7美元的直接產業產值增長；在傳統工廠改造為智能化工廠的場景下，每1美元的算力投入，可以帶動10美元的相關產值提升。
二、算力發展的特點及趨勢
隨著數據規模的增加和演算法復雜度的提升，以及應用多樣性的不斷豐富，對算力提出的要求也越來越高，當前算力發展呈現出三方面的特點，一是多種架構百花齊放的狀態，二是中心化的算力與邊緣終端算力快速發展，三是專用算力日漸成勢。
近年來多種算力架構並存並快速發展。曾經x86架構的算力占絕對優勢，英特爾和AMD基本壟斷了X86算力架構市場，海光信息通過跟AMD合作獲得x86架構的授權；如今基於ARM架構的算力份額不斷擴大，特別是在移動端ARM架構算力成為主流，華為海思等主要產品是基於ARM架構，另外天津飛騰的產品也是基於ARM架構。隨著人工智慧等算力需求的不斷增加，GPU算力的需求不斷增加，英偉達在GPU算力市場佔有絕對優勢，AMD也分了一杯羹，疊加比特幣挖礦算力需求，導致市場上GPU卡供不應求。近幾年國內也出現幾個GPU方面的創業團隊，如寒武紀、登臨科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一體化架構、類腦架構等算力也不斷涌現，不過這些算力剛剛起步，在應用生態等方面還需要一定較長的培育過程。
中心化算力和邊緣終端算力快速發展。隨著7nm製程日漸成熟，基於7nm製程的CPU、GPU等算力性能得到極大提升，目前7nm製程算力主要是中心化算力，移動端智能手機的處理器算力部分也已經採用7nm製程。台積電的7nm製程已經實現規模化，並開始攻關3nm工藝製程；中芯國際7nm工藝製程仍在技術攻關當中。隨著5G及物聯網應用的不斷增加，邊緣終端算力的需求日益增加，特別是自動駕駛、智慧安防、智慧城市等領域算力需求。地平線自動駕駛晶元已經量產，英偉達jetson產品在嵌入式終端產品應用廣泛，其他針對特定領域專用邊緣終端晶元創業公司層出不窮。
針對圖像、語音等特定領域的專用算力日漸成勢。一方面是晶元工藝製程越來越逼近摩爾定律的極限，另一方面是物聯網智能終端對功耗的要求等，針對特定領域的專用晶元層出不窮，並且越來越多的巨頭參與其中。谷歌的TPU專為機器學習定製的算力，阿里平頭哥的含光NPU專為神經網路定製的算力，賽靈思的FPGA算力，網路研發針對語音領域的鴻鵠晶元以及雲知聲、思必馳、探境科技等也推出智能語音相關的晶元，北京君正、雲天勵飛、依圖科技和芯原微電子等推出針對視覺和視頻處理相關的專用晶元。
三、算力供應以公有雲和自建算力為主，多種方式相補充
當前的算力供給主要包括公有雲、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有雲和自建算力中心是算力的主要來源方式，超算中心及地方算力中心等多種方式相互補充。
規模化的算力供應通常通過數據中來承載，新建數據中心的不斷增加，將帶動未來算力資源的供應不斷擴大。據中國電子信息產業發展研究院統計數據，2019年中國數據中心數量大約為7.4萬個，大約能佔全球數據中心總量的23%，其中大型數據中心佔比12.7%；在用數據中心機架規模達到265.8萬架，同比增長28.7%；在建數據中心機架規模約185萬架，同比增加約43萬架。2020年國家大力支持「新基建」建設以來，數據中心作為「新基建」的重要內容，京津冀、長三角和珠三角等算力需求地區，以及中西部能源資源集中的區域，如內蒙、山西等，均在推進新的大中型數據中心的建設。
公有雲以其穩定和易用等特點，成為許多企業特別是中小企業的算力首選方式。據不完全統計，阿里雲伺服器總數接近200萬台，騰訊雲伺服器總數超過110萬台，華為雲、網路雲、京東雲、AWS等雲廠商伺服器總數未找到確切數據，保守估計各類雲廠商伺服器總數之和也超過500萬台。而且在國家宣布大力支持「新基建」建設之後，騰訊宣布未來五年將投資5000億元用於雲計算、數據中心等新基建項目的進一步布局，阿里雲宣布未來三年阿里將投2000億元用於面向未來的數據中心建設及重大核心技術研發攻堅，網路宣布預計到2030年網路智能雲伺服器台數將超過500萬台。各大雲廠商仍在繼續加大算力投入，公有雲算力供應將會更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特點，成為政府、大企業及其他關注安全的組織的算力首選方式。政府、銀行及高校和央企等，通常通過自建或租賃數據中心的方式自建算力，滿足自身各項業務的算力需求。許多互聯網公司在剛開始時選擇使用公有雲服務，但規模發展到一定程度時通常都會開始自建或租賃數據中心的方式自建算力。其他有部分各種類型的企業，出於安全、商業機密和隱私等方面的考慮，不意願把數據和業務等放到阿里雲等公有雲上，往往選擇託管伺服器的方式自建算力，規模更小企業直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投資100億元自建數據中心，計劃部署30萬台伺服器，位元組跳動等大型互聯網公司都在不斷加大數據中心的建設。
超算中心和地方算力中心作為算力供應有效的補充方式，適合於大規模計算需求的應用領域。截至2020年，科技部批准建立的國家超級計算中心共有八所，分別是國家超級計算天津中心、廣州中心、深圳中心、長沙中心、濟南中心、無錫中心、鄭州中心和崑山中心。超算中心主要的算力資源以CPU為主，新建的超算中心及更新升級過程中超算中心逐步增加了異構GPU算力資源。超算中心較好的滿足和彌補了高校科研中算力資源的需求，特別是在工業模擬、生物信息、新材料、氣象、海洋等科學計算領域。國內主要省市地區基本都投資建設了當地算力中心，重點服務本地科研和產業發展的需求，如太原、蘇州、福建等地，目前通常地方算力中心的規模並不大，計算節點數在200-500之間居多，主要服務於當地氣象、工業模擬和生物信息等領域計算需求。此外，2020年以來，武漢、南京、珠海、許昌等地區正在建設人工智慧計算中心，將在一定程度上彌補當前規模化AI算力不足的情況。
結語
算力作為數字經濟的基礎設施，也是數字經濟時代的生產力和引擎，越來越成為數字經濟時代國家競爭力的體現。根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，中國和美國的算力建設在全球處於領先地位，美國的算力無論在規模、效率、應用水平等方面都領先於中國。此外，從算力晶元供應角度看，美國的英特爾、AMD、英偉達等企業幾乎佔了全球的絕大部分的市場份額。可見，中國在算力建設和發展仍然需要加大投入和加強研發等，發揮優勢的同時彌補不足，從而為數字經濟長期發展奠定更加堅實的基礎。

❽ 英偉達開發板功能

英偉達開發板功能：Jetson Nano 是一款功能強大的人工智慧(AI)開發板，可助你快速入門學習 AI 技術，並將其應用到各種智能設備。

它搭載四核Cortex-A57處理器，128核Maxwell GPU及4GB LPDDR內存，擁有足夠的AI算力，可以並行運行多個神經網路，適用於需要圖像分類、目標檢測、分割、語音處理等功能的AI應用。

英偉達開發板功能介紹

它支持NVIDIA JetPack，其中包括用於深度學習，計算機視覺，GPU計算，多媒體處理，CUDA，cuDNN和TensorRT等軟體庫，以及其他一系列流行的AI框架和演算法，比如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等。