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英偉達再發邊緣AI計算設備:僅信用卡大小,性能比TX2強15倍

2019-11-09| 來源:互聯網| 查看: 317| 評論: 0

摘要: 原標題:英偉達再發邊緣AI計算設備:僅信用卡大小,性能比TX2強15倍曉查發自凹非寺量子位報道|公眾號QbitAI英偉......

原標題:英偉達再發邊緣AI計算設備:僅信用卡大小,性能比TX2強15倍

曉查發自凹非寺

量子位報道|公眾號QbitAI

英偉達最近發布了JetsonXavierNX,這是一個用于在無人機、汽車和機器人等邊緣設備上的AI系統模塊。

JetsonXavierNX的大小僅相當于一張信用卡,可以為AI工作負載提供21TOPS的算力,而功耗最高僅為15瓦。

JetsonXavierNX將于明年3月開始發售,價格399美元。

規格參數

CPU:6核NVIDIACarmel64位ARMv8.2,主頻1400MHz(6MB二級緩存+4MB三級緩存)GPU:384核NVIDIAVolta,主頻1100MHz,48個張量核心內存:8GB128位LPDDR4x,主頻1600MHz,讀寫速度51.2GB/s存儲:16GBeMMC5.1顯示:(2x)DP1.4/eDP1.4/HDMI2.0a/b@4Kp60PCIe:(2x)PCIeGen3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解碼接口與尺寸:260針腳SODIMM,70x45mm電源:10W/15W,5V輸入機器學習性能

與全尺寸JetsonAGXXavier相比,JetsonXavierNX的應用場景主要是小型商用機器人、無人機、高分辨率傳感器、光學檢測、網絡錄像機、便攜式醫療設備以及其他工業物聯網系統。

在這些案例中,進行邊緣推理計算會受到空間和功耗的限制。

JetsonXavierNX基于相同的XavierSoC,仍使用Volta架構GPU,并擁有NVDLA機器學習加速核心。因此,對于推理任務,JetsonXavierNX比JetsonNano和JetsonTX2產品要快得多。

JetsonXavierNX的性能與JetsonTX2相比高出15倍,功率相同,尺寸減少了25%。

在JetsonXavierNX和JetsonAGXXavier上,NVDLA引擎和GPU都以INT8精度同時運行,而在JetsonNano和JetsonTX2上,GPU則以FP16精度運行。

JetsonXavierNX中具有張量核心的VoltaGPU最多可提供12.3TOPS的算力,而每個深度學習加速引擎最多可提供4.5TOPS的算力。

—完—

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