机器学习硬件平台正在快速增长并且越来越便宜。 Nvidia Jetson模块使您能够创建高效且价格合理的边缘计算解决方案。 如今，将具有256个Nvidia Cuda图形核心的高性能系统安装到掌上电脑中成为可能。
在本文中，我们将分析什么是Edge Computing，讨论Nvidia Jetson模块，并展示我们能够基于它们开发的解决方案。
边缘计算
边缘计算的概念涉及通过尽可能靠近终端设备转移计算能力来节省资源。
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ---------------------考虑一个真实项目中的一个例子：客户需要识别在远程站点上接近大门的汽车的编号。 大门上方安装了高分辨率数码相机。 与对象的唯一连接是昂贵的移动Internet通道。 以前，客户必须处理视频上的任何移动，并将帧从摄像机发送到服务器以进行识别。 发送的大多数帧都包含误报：人员，动物的活动和天气事件。 这导致移动流量的消耗增加。 随着负担得起的解决方案的出现，Edge Computing使得在机器上本地处理视频流成为可能，使用机器学习将正在行驶的汽车与其他现象区分开，甚至识别其数量。 结果，通过昂贵的Internet通道将数据发送到服务器仅限于发送带有车号的文本字符串。 这样可以减少移动流量的成本。
什么是Nvidia Jetson？
Nvidia Jetson是采用SoM（系统级模块）尺寸形式的嵌入式计算模块系列，致力于创建紧凑且节能的机器学习系统。 Nvidia Jetson模块是紧凑的主板，其中包含功能强大的计算机的所有组件：处理器，视频核心，RAM，USB控制器等。 它们被设计为嵌入其他用于特定任务的板（载板）中。
使用SoM可以极大地简化嵌入式系统的开发，因为特定解决方案的制造商只需要开发外围设备的载板并插入现成的计算模块即可。 这使您可以减少开发复杂主板的成本，并专注于构建质量和其他选项。 对于开发人员来说，这也更容易，因为他们可以使用与评估套件相同的SoM模块，而最终设备尚未准备就绪。 结果，软件开发人员获得了可预测的硬件环境，并且可以确保在将程序传输到最终设备时，他将获得完全相同的性能。 这在开发机器学习系统时尤其重要，当结果高度依赖于熨斗的特性时。
杰森纳米
Nvidia Jetson Nano是Jetson系列中最年轻的模块，旨在嵌入到终端设备中，例如摄像机，DVR，机器人，交互式终端和消费类电子产品。 采用SO-DIMM尺寸设计，可作为笔记本电脑的主板。
特点
处理器 ：四核ARM Cortex-A57 MPCore @ 1.4 GHz
GPU ：具有128个CUDA内核的Maxwell
视频硬件编解码器： 4K @ 30fps编码（H.264 / H.265编解码器）和4K @ 60fps解码
视频输出： HDMI 2.0或DP1.2 | eDP 1.4 | DSI（1×2），同时两个
内存： 4 GB LPDDR4 64位; 25.6 GB /秒
闪存： 16 GB eMMC（用于操作系统）
接口： 1×1/2/4 PCIE，1×USB 3.0、3×USB 2.0，千兆以太网
输入/输出： 1×SDIO / 2×SPI / 6×I2C / 2×I2S / GPIO引脚
操作系统： Linux
尺寸： 69.5×45毫米
连接 ：260针SO-DIMM DDR4连接器
由于Jetson Nano模块的低成本，许多开发人员设法在工作中进行尝试。 甚至在中心上，也已经有几篇关于将其用于机器视觉和模式识别的文章：
Jetson Nano演示猫识别 。 这是用于部署机器学习系统的最经济实惠且最受欢迎的模块。
基于Nvidia Jetson Nano的DVR MIC-710IVA
我们提供了一种多合一的智能视频监控解决方案-
基于 Nvidia Jetson Nano的
MIC-710IVA数字8通道DVR。 它使您可以集成机器视觉系统，而无需构建由多个设备组成的复杂系统。
MIC-710IVA结合了：- 带有存储系统的数字录像机
- 128个CUDA内核的计算模块，用于实时视频处理
- 8端口PoE交换机，可直接连接摄像机
- 数字量输入/输出块，用于控制继电器，簧片开关，警报器等
机器学习已迅速成为视频监控的趋势。 它使您能够自动化一个人以前要做的事情，例如，识别人，汽车，自然现象的异常行为，检测事故，分析物体的工作量等。 您不再需要依赖调度程序的专心。 零售，安全中心，运输中心都需要这种系统。
- 基于NVIDIA Jetson Nano构建
- 摄像机8个PoE端口
- 能够安装两个3.5英寸硬盘
- Linux操作系统
- 低功耗
- 支持H.264 / H.265视频编解码器
- RS-485接口和8位数字输入/输出
DVR MIC-710IVA的后面板DVR
MIC-710IVA允许
您实时执行初始视频处理，而无需将整个流广播到远程数据中心。 这样可以减少网络上的负载，并且无需将敏感数据传输给第三方。
Jetson积分x2
Jetson Tegra是产品线中较老的模块，生产率几乎是Jetson Nano的三倍。 它是通过夹层板的形状制成的，也就是说，它是通过特殊的400针连接器插入另一块板中的。 还有一个TX2i版本，具有扩展的工作温度范围。
特点
处理器 ：四核ARM Cortex-A57 MPCore +双核NVIDIA Denver 2 64位CPU
GPU ：256个NVIDIA Pascal内核+ 256个NVIDIA CUDA内核
内存： 8或4 GB LPDDR4 64位; 59.7 GB /秒
连接方式 ：400针
该模块面向专业开发人员，价格比Jetson Nano高四倍。 Jetson TX2模块设计用于更强大的计算。 它用于机器人技术，工业，飞机等。
MIC-720AI基于具有完全被动冷却
功能的Jetson TX2平台，设计用于机器视觉，生产和移动物体的工业系统中的安装。 无风扇设计可提供完整的无噪音运行，并允许您在尘土飞扬的房间中使用计算机而无需维护。
PoE端口的存在使您可以将以太网摄像机直接连接到计算机，而无需使用进样器和中间设备。
MIC-720AI技术规格- 基于Nvidia Tegra X2
- 全被动冷却
- 2个USB 3.0、1个USB 2.0 OTG /主机
- 以太网端口，支持802.3af PoE
- Linux操作系统
- 温度范围广
计算机背面是USB 2.0端口，能够在OTG和主机之间切换模式。 在OTG模式下，计算机可以作为USB驱动器连接到另一台计算机以进行数据传输和软件更新。
MIC-720AI适用于建筑生产控制系统和高精度视频流分析。
杰森·泽维尔
Jetson Xavier是该系列中生产力最高的模块。 设计用于安装在具有大量视频数据流的汽车，飞机和其他系统中。 以夹层板的尺寸制成。 Jetson Xavier的性能是Jetson TX2的20倍，并且具有512个Nvidia Volta内核。 在这种情况下，模块的功耗高达30W。
MIC-730AI计算机是在
Jetson Xavier的基础上构建的，旨在安装在需要处理大量数据的高性能生产系统中。 与
MIC-720AI一样 ，冷却系统完全由无源组件制成，不使用风扇。 通过iModule MIC-75M20扩展模块连接两个PCIe x8 / x4板，可以扩展计算机配置。
MIC-730AI技术规格基于Nvidia Xavier
被动冷却
两个USB 3.0，两个USB 2.0
2个以太网端口
能够连接两个PCIe板（通过iModule MIC-75M20）
能够连接1个MiniPCIe和1个M.2（PCIex4 NVMe）
两个串口RS-485 / 232
预装Linux OS Ubuntu 18.04
低功耗
结论
机器学习正变得可用于许多行业。 在研华，我们相信当今的机器学习技术可以显着提高工作效率并使流程自动化，而这在以前无需人工干预就无法想象。 我们希望我们的硬件解决方案能够使客户更轻松地将机器学习集成到他们的工作中。