jetsonagxxavier算力

❶ 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

❷ 散裝jetson什麼區別

區別如下：
1、Jetson Nano——低成本的 AI 計算機，具備的性能和能效可以運行現代 AI 工作負載，並行運行多個神經網路，以及同時處理來自多個高清感測器的數據。
2、Jetson TX2——適用於邊緣設備 AI 應用的 Jetson TX2 嵌入式模塊現在有三個版本：Jetson TX2 (8GB)、Jetson TX2i 和 Jetson TX2 4GB。
3、Jetson AGX Xavier——該計算機具有六個計算機主板，用於處理感測器數據和運行自主機器軟體，並可以提供完全自主機器所需的性能和能效。
4、Jetson Xavier NX——外形小巧的模塊，可為邊緣提供性能高達 21 TOPs 的加速 AI 計算。它能並行運行多個現代神經網路，處理來自多個高解析度感測器的數據，進而滿足完整 AI 系統的需求。Jetson Xavier NX 是一款生產就緒產品，支持所有熱門 AI 框架。
5、Jetson TX1 ——針對機器學習和邊緣設備 AI 而設計的第一代 Jetson 模塊，目前用於許多車載系統中。但是，新設計利用了Jetson TX2 4GB 的優勢，是一個兼容 PIN 和成本的模塊，而且性能提高了 2 倍。
6、Jetson TK1——首款針對嵌入式系統的移動超級計算機。該平台圍繞NVIDIA Tegra K1 SOC 打造 ，採用NVIDIA Kepler GPU。可提供一個全功能 NVIDIA CUDA平台，讓開發者能夠快速開發和部署用於計算機視覺、機器人以及醫學等領域的計算密集型系統。

❸ 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。

❹ 英偉達顯卡A100推理性能如何

GPU雲端推理性能最高是CPU的237倍
過去幾年，雲端AI訓練市場英偉達擁有絕對優勢，雲端AI推理市場被英特爾賺取了大部分利潤是事實。這讓不少人都產生了GPU更適合訓練而CPU更適合推理的認知，但MLPerf最新的推理測試結果可能會改變這一觀點。
MLPerf Inference V0.7的測試結果顯示，在數據中心OFFLINE（離線）測試模式下，賽靈思U250和英特爾Cooper Lake在各個測試模型下與英偉達T4的差距不大，但A100對比CPU、FPGA和自家的T4就有明顯的性能差距。
A100 GPU的優勢也在邊緣推理中也十分明顯。在單數據流（Singel-Stream）測試中，A100對比英偉達T4和面向邊緣終端的英偉達Jetson AGX Xavier有幾倍到十幾倍的性能優勢。在多數據流（Multi-Stream）測試中，A100對比另外兩款自家產品在不同AI模型中有幾倍到二十多倍的性能優勢。

❺ nvidia jetson agx xavier連不上手機熱點

連不上手機熱點有以下原因
這個情況請確認開熱點的手機數據網路是否開啟了，如果沒有開啟數據網路那麼連接該熱點的手機肯定是無法上網的，所以分享熱點的手機必須要將數據網路功能開啟。

❻ 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。

❼ NVIDIA這款自動駕駛晶元有多強

一句話：量產最強

NVIDIA DRIVE AGX Xavier是在Xavier SoC上搭建的一個Level 2+自動駕駛及以上的AI計算平台。Xavier擁有比以往更快地利用巨大的性能，因為Xavier使用NVLink互連技術，以高達20GB / s的速度與專用GPU配對，比之前的PCI Express連接快10倍。

規格參數CPU：6核NVIDIA Carmel 64位 ARMv8.2，主頻1400MHz (6MB二級緩存 + 4MB三級緩存)GPU：384核NVIDIA Volta，主頻1100MHz，48個張量核心內存：8GB 128位 LPDDR4x，主頻1600MHz，讀寫速度51.2GB/s存儲：16GB eMMC 5.1顯示：(2x) DP 1.4 / eDP 1.4 / HDMI 2.0 a/b @ 4Kp60PCIe：(2x) PCIe Gen 3控制器, 5路 | 1×1 + 1×1/2/4深度學習模塊：雙NVIDIA深度學習加速引擎（NVDLA）視頻：2×4K30fps編碼，2×4K60fps解碼介面與尺寸：260針腳SODIMM, 70x45mm電源：10W/15W， 5V輸入