Feb 02, 2021

Xavier深度学习性能堪比1080Ti,这就用TA自制一台办公电脑

自Jetson系列产品推出以来,就在不断满足广大开发者和创新者的各种想象。除了可以用于开发,Jetson其实本身就是一个计算性能不错的MINI PC。一个名叫佐佐木的创客做了一件有趣的事情——用Jetson Xavier NX制作了一台笔记本电脑,并成功安装上一批arm64软件。





不止开发,Jetson亦能办公





一个名叫佐佐木的创客做了一件有趣的事情—用Jetson Xavier NX制作了一台笔记本电脑JetBook。这确实是一个不错的idea,因为Jetson Xavier NX本身就是一个计算性能不错的小电脑。


制作过程:


而且由于Nvidia社区开发者对arm64软件生态上的建设,下列软件在Jetson上都可以进行安装。



WPS Office-Linux上最佳的办公软件,免费无广告。安装很简单,可以从 WPS Office for Linux 官网下载arm64的deb包。


QQ-虽说目前安装微信比较困难,但安装QQ却很简单,即通过QQ for Linux官网下载 arm64 的deb包。


VSCode-可以直接执行installVSCode.sh,Jetson系列都能用。

https://github.com/JetsonHacksNano/installVSCode


Vivaldi浏览器-采用Chromium引擎,可定制化程度高,保留了简洁的风格。流程是先从官网页面复制Linux DEB ARM的链接,链接最后是armhf.deb,改成arm64.deb就可以进行下载。




Jetson Xavier深度学习性能堪比1080Ti






Jetson Xavier NX模组不仅节能,尺寸比信用卡(70x45mm)更小,可提供21TOPS(15w时)或高达14 TOPS(10w时)的服务器级性能。它可以并行运行多个神经网络,并处理来自多个高分辨率传感器的数据,符合完整AI系统的要求。



下图为Jetson Xavier、Jetson TX2、1080(Ti)、2080在VGG16深度学习模型运行性能的对比

FP32(单精度)格式数据,batchsize=32,数据为吞吐量(img/s)



可以看出来Jetson Xavier虽然有一定的差距,但是随着模型层数(复杂度)的增加,其和1080ti的差距越来越小,因此具有一定的实用性。


注:Xavier使用的为TensorRT框架,其预先为开发者做了大量繁重的准备工作,使他们能充分利用GPU中的Tensor Core(张量计算核心)和DLA单元(Deep Learning Accelerator,深度学习加速器),所以当你使用自己训练的TensorFlow模型或者caffe模型,需要进行转换一下,然后才可以运行,当然你也可以直接安装TensorFlow,但是这样你就有可能舍弃了张量核和DLA,开发板的性能有可能得不到充分的发挥。



Jetson行业化定制

宽泛科技提供专业支持






目前Jetson全系开发者套件和模组,宽泛科技旗下品牌Cloudhin®云轩均可以按实际落地需求配套提供



无论对于大型企业、中小型企业还是研究机构而言,Jetson 系列模块都可以提供可满足特定性能和预算需求的解决方案。


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专业勤修,锐意进取。云轩技术工程师毕业于NVIDIA深度学习研究所,丰富经验,值得信赖。




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