大家好,我是虎哥,经过一段时间的整理,针对TX1/TX2这些看起来已经落伍的产品,如何找到合适的应用场景,我也整体上做了一些了解好调研。现在由于资料很多都比较老了,有些表述也有些前后表述不一,所以这里重点介绍和对比一下Jetson TX1 和JetsonTX2。

目录

一、为什么边缘计算和终端智能将会成为未来的一个重点方向

二、Jetson TX1 /TX2 介绍

2.1 Jetson 平台的优势

2.2什么是Jetson tx1

2.3 Jetson tx1的前身

2.4 tx1的进化

2.5 Jetson tx2 升级

三、Jetson TX1 /TX2 对比


一、为什么边缘计算和终端智能将会成为未来的一个重点方向

  • 第一点是带宽的问题。据英伟达统计,到2020年,全球会有10亿的摄像头,每天将会由海量的数据,无论对于因特网还是存储来说,都是不可承受的压力。最好的解决办法就是在前端,在靠近摄像头的地方,或者在摄像头里面,把那些需要的信息就提取出来。最好的办法就是把垃圾信息过滤掉,只保留有效的数据。

  • 第二点是延迟。相比于人工智能,这一点对于机器人、自动化更为重要。控制机器人所做的反应的时间经常是毫秒级的,如果时间很长,比如把前面看到的东西,通过图像传输到云,然后再来一个返回的话,整个过程经常在200毫秒以上。这对于工业产线来说是不可用的。

  • 第三点,就是私密性。以医疗为例,病人都不希望自己的信息被散播出去,尽人皆知。一般来说,在医疗网络的建设当中,只会考虑私有云或者本地存储。那么在这种情况下,远程的医疗辅助如何开展?如果信息放在因特网上,随后可能被人黑掉,整个系统都可能崩溃。这种情况下,就可以利用人工智能的方式先把中间的一些结果提取出来,加密后传输过去。这样会保证私密性。

  • 第四点,是可行性的问题。我们在传一个1080P的图像,反复压缩之后,传输时也得8Mbps的带宽。我想看到前端无人机运行的情况,或者机器人运行的状况,就必须达到8Mbps的带宽。然而,目前全球有人居住的地区,50%以上的地区网络带宽都在8Mbps以下。在大多数没人的地方,连3G的网络都没有。在最基本的8Mbps带宽也达不到的时候,怎么办呢?可以让终端的机器人智能化起来,让它自己处理一些简单的事情,把有用的信息拿回来,然后再做处理。

由此可见,终端(或前端)的智能化是非常重要的。Jetson系列在应用层面上,也有很多经典的用例。比如思科的电视电话会议系统(人脸识别、语音识别)、法拉赫的工厂自动化(智能识别、零部件的分拣)、丰田的服务机器人等等 。

二、Jetson TX1 /TX2 介绍

2.1 Jetson 平台的优势

Jetson是一款开放式平台,配备非常齐全,开发者的准入门槛进一步降低,对于涉足AI业务的企业、创业公司、普通开发者,任何人都能利用其开发终端应用的人工智能解决方案。TX1/TX2主要部署在终端应用上,包括智能化的工厂机器人、商用无人机和智能摄像头等等。Jetson系列也都是为了推动终端的智能化。

2.2什么是Jetson tx1

tx1是一款基于NVIDIATegraX1平台的嵌入式计算机。它是NVIDIA公司推出的一款人工智能超级计算模块,拥有256CUDA核心和4GBLPDDR4内存。tx1支持多达6路摄像头输入和多种通信接口,如USB、Ethernet、HDMI等,可以广泛应用于人工智能图像识别、机器人、自动驾驶、无人机、VR/AR等领域。

2.3 Jetson tx1的前身

tx1是NVIDIA推出的嵌入式计算模块系列产品之一。其前身可以追溯到2014年推出的TegraK1芯片,该芯片采用了NVIDIA独有的Kepler架构,使用28nm工艺,安防多包含192个CUDA核心,Jetson TK1 (Tegra K1) 算力为: 326 GFLOPS (此为最大值且于自带风扇下运作)。后来,NVIDIA推出了基于TegraK1芯片的JetsonTK1开发板,这是一款嵌入式计算机,内置TegraK1SoC、2GLPDDR3 RAM和16GeMMC存储,还有多个接口和扩展结构,便于开发和应用。JetsonTK1开发板在机器人视觉、自动驾驶、医疗诊断等领域得到了广泛应用。

2.4 tx1的进化

tx1是基于JetsonTK1的进化版,采用了NVIDIA自主安防的TegraX1芯片,该芯片使用20nm工艺,拥有更高的能效比和更强的计算性能。tx1不仅是一款超级计算模块,也是一套完整的智能开发平台,包括TX1模块、JetsonCarrier板、Linux操作系统及开发工具等。它不仅可以满足复杂计算需求,而且还能方便地连接各种传感器和周边设备,打造智能计算生态系统。Jetson TX1 GPU模块的单精度浮点运算能力更是提升到了达到1 Teraflops。也有说法,起浮点算法其实只有472 GFLOPS (FP16)

2.5 Jetson tx2 升级

TX2所提供的性能是tx1的2倍,也就是说能够以2倍以上的功效运行,且功率低于7.5瓦。这样的性能可让TX2在终端应用上运行更庞大、更深度的神经网络,让终端设备更加智能化,同时在执行图像分类、导航和语音识别等任务时在更短的时间内达到更高的精度。有效算力为:单精度浮点数计算能力达到1.26TFlops 。那性能为什么说比TX1提升2倍?其实说的是综合功率效能,下面有个测试比对:

Jetson TX2 执行 GoogLeNet 推理的速度高达 33.2 图像/秒/瓦,效率几乎是 Jetson TX1 的两倍,比英特尔至强效率高近 20 倍。Jetson TX2与TX1大小一样,接口也一致,可以直接用Jetson TX2替换掉Jetson TX1,进行升级。

三、Jetson TX1 /TX2 对比

处理器方面,TX2由TX1的Tegra X1升至Tegra Parker处理器,该处理器由16nm工艺制造,6核心设计,CPU部分由2个丹佛+4个A57核心共同组成,GPU则采用Pascal架构,拥有256 个CUDA,浮点性能为1.3TeraFLOPS,相比老款Tegra X1的 GPU性能提高约50%。除此之外,配备有CAN、UART、SPI、I2C、I2S、GPIOs等多种接口,性能强大,外形小巧,非常适合低能耗和高计算性能的应用场景。

所以,TX1和TX2的差异其实体现在以下几个方面:

  • 存储RAM:TX1 的RAM 只有4G,而TX2升级到了8G

  • 存储EMMC:TX1 的EMMC只有16G,而TX2提升到了32G

  • CPU:TX1是个4核心A57 ,而TX2除了4核心A57,还有额外的2个Denver2 (dual-core) @ 2GHz,所以他们的CPU算力基本持平

  • GPU:TX1采用的是256-core Maxwell GPU,而TX2采用的256-core NVIDIA Pascal™ GPU ,所以浮点算力大约提升50%,其实不到50%

  • 外设接口CAN:TX1没有CAN控制器,而TX2具备2路CAN接口

  • 外设接口PCIE:TX1只有PCIE 1X4+1X1接口,而TX2可以设备PCIE为2X1+1X2

咨询和技术服务联系方式:helphavefuntec@163.com

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