來源：新浪VR

英偉達(dá)（NVIDIA）憑借其GPU架構(gòu)在人工智能（AI）領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位，該GPU架構(gòu)隨著訓(xùn)練和推理AI工作負(fù)載的需求不斷增長而不斷發(fā)展。

最新的Ampere架構(gòu)通過新架構(gòu)提供了性能上的巨大飛躍，該架構(gòu)還允許將GPU劃分為七個(gè)獨(dú)立的推理引擎。英偉達(dá)自己的基于DGX A100服務(wù)器的超級計(jì)算機(jī)Selene在TOP500超級計(jì)算機(jī)中排名第五，在Green500超級計(jì)算機(jī)中排名第一。此外，超過70%的TOP500使用Nvidia GPU。

但是，NVIDIA不僅僅專注于極限計(jì)算，正如其提議收購Arm所證明的那樣。即使沒有收購Arm，NVIDIA也一直將AI的邊界推向低功耗和小型應(yīng)用。

其最新的用于汽車應(yīng)用的Orin處理器可縮小至僅5W。 Jetson系列產(chǎn)品可縮小至相似的功率水平，并為教育，產(chǎn)品開發(fā)甚至生產(chǎn)系統(tǒng)提供了一個(gè)全面的平臺。Jetson平臺包括生產(chǎn)模塊和開發(fā)人員套件。Jetson Nano，這是Jetson家族的最新成員。有兩個(gè)Jetson Nano開發(fā)人員套件，一個(gè)與生產(chǎn)的Jetson Nano模塊一樣具有4GB內(nèi)存，另一個(gè)具有2GB。

這些都具有四個(gè)Arm Cortex-A57內(nèi)核，高效內(nèi)核級別中Arm內(nèi)核的更高性能以及具有128個(gè)CUDA內(nèi)核的Maxwell GPU。Maxwell GPU是Pascal架構(gòu)之前的一代。Nanos也有16GB的存儲空間。除了內(nèi)存大小以外，開發(fā)人員套件之間的唯一真正區(qū)別是I / O端口的數(shù)量和價(jià)格。

在端口方面，4GB版本具有HDMI，顯示端口，四個(gè)Type-A USB端口，一個(gè)微型USB端口，一個(gè)以太網(wǎng)端口和一個(gè)40針GPIO擴(kuò)展連接器。 4GB版本還具有一個(gè)直流電源插孔。 2GB版本將DC電源插孔替換為USB-C端口，并且省去了顯示端口和Type-A USB端口之一。

盡管使用了較舊的GPU架構(gòu)，Nano在多功能性和功能方面絲毫不減，這說明了GPU架構(gòu)的兼容性和Nvidia工具的強(qiáng)大功能。