jetsonagxxavier算力

❶ 实现人工智能的三要素

数据——人工智能的粮食

实现人工智能的首要因素是数据，数据是一切智慧物体的学习资源，没有了数据，任何智慧体都很难学习到知识。自从有记录以来，人类 社会 发展了数千年，在这期间，人类 社会 不断发展变化，从最早的原始 社会 到奴隶 社会 ，再到封建 社会 、资本主义 社会 、 社会 主义 社会 ，未来还会发展到共产主义 社会 ，在这漫长的发展过程中，都少不了数据做为人类 社会 发展的动力。

人类 社会 之所以发展的越来越高级文明，离不开学习知识，而知识的传播流传越快，则 社会 发展也越快，在封建 社会 以前，知识的传播从口口相传到甲骨文，再到竹简记录，就算是封建 社会 后期的纸质记录，其知识的传播速度也无法和今天的互联网知识的传播速度相提并论。

一般来说，知识的获取来自两种途径，一种是通过他人的经验而获得的知识，也就是他人将知识整理成册，然后供大家学习，这也是目前的主流学习方式；另一种就是通过自己的 探索 而获得的知识，这种学习方式目前只存在高精尖领域的知识学习，由于在已有的开放 社会 资源中，找不到可以学习的知识，只有自我 探索 获取。

无论哪种学习方式，都要通过学习载体来传播知识，无论是面对面讲述，实践操作，还是书本记录，或是电子刊物，亦或者影像资料等，这些都是学习载体，我们都可以称其为数据，学习数据的质量从根本上影响了学习的效果，所以对于人类学习而言，找一个好的老师，有一本好的书籍都是非常重要的学习选择。

既然人类的学习非常依赖于数据的质量，那么AI学习知识的时候，是否也会存在同样的问题呢？答案当然是肯定的，不仅如此，而且AI学习知识的时候对于数据的依赖还要高于人类。人类相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在学习某些具有关联性知识的时候，通过推理联想可以获得更多的知识。从另一角度来讲，在某种特定场景下，即使数据不够完整全面，对于人类的学习影响也不会太大，因为人类会利用推理和想象来完成缺失的知识。而目前AI的推理能力还处于初级研究阶段，更多的难题还等着业内技术人员来攻克。

由此可见，目前AI学习知识大部分基本都是依赖于数据的质量的，在这种情况下，连人工智能专家吴恩达都发出人工智能=80%数据+20%算法模型的感慨，可见人工智能的“粮食安全”问题还是非常紧迫的，如果“粮食”出现了质量安全问题，那么最终将会导致人工智能“生病”。可见数据的好坏基本上大概率的决定了智能化的高低，有人会说，我可以通过提高算法模型来提高效果啊，不幸的是，在数据上稍微不注意造成了质量问题，需要在算法上历尽千辛万苦来提高效果，而且还不一定弥补得上，数据对于人工智能最终的发展结构可见一斑。

算力——人工智能的身体

算力是实现人工智能的另一个重要因素，算力在一定程度上体现了人工智能的速度和效率。一般来说算力越大，则实现更高级人工智能的可能性也更大。算力是依附于设备上的，所以一般谈论算力，都是在说具体的设备，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是属于算力设备，只是他们有各自不同的能力而已。具体介绍可以阅读 《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？实力扫盲——安排!》 一文，介绍相当全面，从APU到ZPU，各种PU全部介绍完了，扫盲是够了。

算力设备除了上面的各种PU之外，每一种设备下面还会分不同的系列，比如英伟达的GPU在PC端有消费级的GeForce系列，专业制图的 Quadro 系列、专业计算的 Tesla系列 等，而GeForce系列细分还可以分为GT、GTX、RTX等，当然每种子系列下还可以继续细分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，还有GTX Titan等更强大的系列，RTX下面也一样包括了更详细的等级划分，具体选择哪个系列要看具体使用场景而定，当然还和自身的消费实力相关，算力性能越强大也意味着更多的真金白银。

下面是RTX20系列的各种显卡的性能对比：

RTX30系列的各种显卡的对比：

此外，英伟达还有嵌入式端的各种显卡系列，比如适用于自主机器AI平台的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些计算资源。同样每种系列还是做了进一步的细分，比如Jetson下面就根据其算力核心数就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款设备。

对于厂家而言，产品分的越细，越利于宣传和推广，对于消费者而言，可选择性也大大增加，但是也对消费者的基本知识也有了要求，如果不清楚各种产品的差异，那么就很容易选择错误，而现在的显卡市场就是如此，需要一些专业的知识才能够选对自己所需的显卡类型。希望大家经过科普后都能够选对自己的显卡型号，是打 游戏 、制图、还是计算，心里要有一个对应的系列型号才行，不然可要陷入选择困难症中了。

以目前人工智能主流技术深度学习为例，它的学习过程就是将需要学习的数据放在在算力设备上运行，经过神经网络亿万次的计算和调整，得到一个最优解的过程。如果把数据当成人工智能的“粮食”，那么算力就是撑起人工智能的“身体”，所有的吃进去的“粮食”都需要“身体”来消化，提取“营养”帮助成长。同样，人工智能的数据也是需要经过算力来逐一运算，从而提取数据的特征来作为智能化程度的标志的。

算法——人工智能的大脑

算法是人工智能程序与非人工智能程序的核心区别，可以这么理解，就算有了数据、有了算力，但是如果没有核心算力，也只能算是一个看起来比较高大上的资源库而已，由于没有算法的设计，相当于把一大堆的资源堆积了起来，而没有有效的应用。而算法就是使得这对资源有效利用的思想和灵魂。

算法和前两者比起来，算法更加的依赖于个人的思想，在同一家公司里，公司可以给每个算法工程师配备同样的数据资料和算力资源，但是无法要求每个算法工程师设计出来的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也导致了最终智能化的程度千差万别。

相对于数据是依赖于大众的贡献，算力是依赖于机构组织的能力，而算法更加的依赖于个人，虽然很多公司是算法团队，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一两个人，毫不夸张的说其他人都是帮助搬砖的，只是这种算法层面的搬砖相对纯软件工程的搬砖，技能要求要更高而已。这点和建筑设计一样，很多著名的建筑设计，其思想都是来自于一个人或者两个人，很少见到一个著名的设计其思想是由七八个人想出来的。

由于算法设计的独特性，和数据与算力相比，在人工智能的三个要素中，算法对人工智能的影响更大，这是因为在平时的工作当中，只要大家花上时间和费用，基本都可以找到好一些的数据和算力设备，但是算法由于其独特性，很多的算法是有专利或者没有向外界开源的，这个时候的差异就要在算法上体现出来了。

现在的大学和培训机构的人工智能专业，其学习方向也主要是以算法为主。因为数据是由大众产生，又由一些互联网大厂存储的，一般个人很少会去做这一块；而算力设备是由芯片公司控制着的；做为独立的个人最能够发挥效力的就在人工智能的算法方向了。培养优秀的算法人才对于人工智能的发展至关重要。目前市场上关于图像视觉、语音信号、自然语言、自动化等方向的算法工程师供不应求，薪资水平也是远超其他互联网软件行业的岗位。

后记：

当前，国内人工智能发展正处于高速成长期，未来将会进入爆发期，无论从业者是处于人工智能的数据处理方向，还是人工智能的算力设备研发方向，或者是人工智能的算法研发方向，都将会迎来巨大的行业红利和丰厚的回报。而人工智能算法方向又是学习回报比最高的一个方向，做为没有背景的个人，是进入人工智能行业的最佳选择 。

文/deep man

❷ 散装jetson什么区别

区别如下：
1、Jetson Nano——低成本的 AI 计算机，具备的性能和能效可以运行现代 AI 工作负载，并行运行多个神经网络，以及同时处理来自多个高清传感器的数据。
2、Jetson TX2——适用于边缘设备 AI 应用的 Jetson TX2 嵌入式模块现在有三个版本：Jetson TX2 (8GB)、Jetson TX2i 和 Jetson TX2 4GB。
3、Jetson AGX Xavier——该计算机具有六个计算机主板，用于处理传感器数据和运行自主机器软件，并可以提供完全自主机器所需的性能和能效。
4、Jetson Xavier NX——外形小巧的模块，可为边缘提供性能高达 21 TOPs 的加速 AI 计算。它能并行运行多个现代神经网络，处理来自多个高分辨率传感器的数据，进而满足完整 AI 系统的需求。Jetson Xavier NX 是一款生产就绪产品，支持所有热门 AI 框架。
5、Jetson TX1 ——针对机器学习和边缘设备 AI 而设计的第一代 Jetson 模块，目前用于许多车载系统中。但是，新设计利用了Jetson TX2 4GB 的优势，是一个兼容 PIN 和成本的模块，而且性能提高了 2 倍。
6、Jetson TK1——首款针对嵌入式系统的移动超级计算机。该平台围绕NVIDIA Tegra K1 SOC 打造 ，采用NVIDIA Kepler GPU。可提供一个全功能 NVIDIA CUDA平台，让开发者能够快速开发和部署用于计算机视觉、机器人以及医学等领域的计算密集型系统。

❸ 21tops算力相当于什么显卡

21tops算力相当于英伟达的JetsonXavierNX显卡。JetsonXavierNX的大小仅相当于一张信用卡，可以为AI工作负载提供21TOPS的算力，而功耗最高仅为15瓦。

❹ 英伟达显卡A100推理性能如何

GPU云端推理性能最高是CPU的237倍
过去几年，云端AI训练市场英伟达拥有绝对优势，云端AI推理市场被英特尔赚取了大部分利润是事实。这让不少人都产生了GPU更适合训练而CPU更适合推理的认知，但MLPerf最新的推理测试结果可能会改变这一观点。
MLPerf Inference V0.7的测试结果显示，在数据中心OFFLINE（离线）测试模式下，赛灵思U250和英特尔Cooper Lake在各个测试模型下与英伟达T4的差距不大，但A100对比CPU、FPGA和自家的T4就有明显的性能差距。
A100 GPU的优势也在边缘推理中也十分明显。在单数据流（Singel-Stream）测试中，A100对比英伟达T4和面向边缘终端的英伟达Jetson AGX Xavier有几倍到十几倍的性能优势。在多数据流（Multi-Stream）测试中，A100对比另外两款自家产品在不同AI模型中有几倍到二十多倍的性能优势。

❺ nvidia jetson agx xavier连不上手机热点

连不上手机热点有以下原因
这个情况请确认开热点的手机数据网络是否开启了，如果没有开启数据网络那么连接该热点的手机肯定是无法上网的，所以分享热点的手机必须要将数据网络功能开启。

❻ 英伟达在自动驾驶领域圈地：拿出超算力芯片还收获了两家中国公司

对于完全实现自动驾驶的L5级别无人驾驶出租车，英伟达将制造出每瓦算力100TOPS的产品。

简单总结就是，获得英伟达初创企业展示的企业，可以通过最直接的渠道获得英伟达提供的不仅限AI技术的能力，而是是高性价比。

GregEstes在采访中透露，“英伟达计划项目已覆盖全球近7000家AI初创公司，英伟达希望通过英伟达初创企业展示可在产品开发、原型设计和部署的关键阶段助力初创企业发展，每家成员企业都能够持续获得为其量身定做的助力权益，这为初创企业的发展提供了基本工具。”

当前，自动驾驶技术正处长快速发展期，经过上半场的融资、技术融合，自动驾驶下半场必将进入技术落地阶段，初创公司如何能够在新一轮技术爆发中快速突围，除了拥有过硬的自身技术实力之外，更需要英伟达这样的成熟的AI公司进行赋能。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

❼ NVIDIA这款自动驾驶芯片有多强

一句话：量产最强

NVIDIA DRIVE AGX Xavier是在Xavier SoC上搭建的一个Level 2+自动驾驶及以上的AI计算平台。Xavier拥有比以往更快地利用巨大的性能，因为Xavier使用NVLink互连技术，以高达20GB / s的速度与专用GPU配对，比之前的PCI Express连接快10倍。

规格参数CPU：6核NVIDIA Carmel 64位 ARMv8.2，主频1400MHz (6MB二级缓存 + 4MB三级缓存)GPU：384核NVIDIA Volta，主频1100MHz，48个张量核心内存：8GB 128位 LPDDR4x，主频1600MHz，读写速度51.2GB/s存储：16GB eMMC 5.1显示：(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深度学习模块：双NVIDIA深度学习加速引擎（NVDLA）视频：2×4K30fps编码，2×4K60fps解码接口与尺寸：260针脚SODIMM, 70x45mm电源：10W/15W， 5V输入