Jetson TX2

NVIDIA Jetson TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端，具备不错的GPU性能，可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持，因此，完全可以在桌面端训练好模型，然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理，这样可以达到生产落地的效果。

各种情况的硬件：

https://developer.nvidia.com/embedded/develop/hardware

高性能低功耗NVIDIA®Jetson™系统可在边缘端提供用户最需要的实时人工智能（AI）性能，可以在机载小型节能设备上完成复杂数据的处理，因此，可以在网络受限的环境中能够快速和准确地进行推理。

NVIDIA Jetson TX2 开发套件和模块与NVIDIA JetPack SDK一起，提供了使用一个统一的软件体系结构为多种用例开发和部署应用程序所需的一切，显著地降低了软件开发成本，并为自动机提供了可扩展的AI策略。边缘端的AI释放了从医疗保健到制造业再到农业等所有领域的巨大潜力。

技术指标：

JetPack 4.2.2 for Jetson AGX Xavier, Jetson TX2 and Jetson Nano is available now。

Jetson TX2 Module

https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-tx2

Jetson TX2是一款人工智能超级计算机模块并采用NVIDIA Pascal™架构。Jetson TX2是最快，最节能的嵌入式AI计算设备。这台7.5瓦超级计算机将真正的AI计算带到了边缘端。它基于NVIDIA Pascal™系列GPU构建，并集成8GB内存和59.7GB / s的内存带宽。它集成多种标准硬件接口，可轻松将其集成到各种产品中。

技术指标：

GPU	256-core NVIDIA Pascal™ GPU with 256 NVIDIA CUDA cores 一块有256个CUDA核心的GPU
CPU	Dual-Core NVIDIA Denver 2 64-Bit CPU 双核丹佛2 64位CPU集群（提高单线程性能） Quad-Core ARM® Cortex®-A57 MPCore 四核心ARM CortexA57集群（适合于多线程应用程序）
Memory	8GB 128-bit LPDDR4 Memory  8G 128位内存控制器，提供高带宽LPDDR4支持 1866 MHx - 59.7 GB/s 内存带宽
Storage	32GB eMMC 5.1闪存
Power	7.5W / 15W
WI-FI	Wifi和蓝牙

为了让开发者快速上手，Jetson TX2 预先搭载了 JetPack 3.0。开发者可以在云端、数据中心或是个人计算机上使用最新的 NVIDIA DIGITS™ 5.0 接口训练深度学习模型，然后运用 JetPack 最新版本搭载的高性能推理引擎 TensorRT™ 1.0 将训练完成的模型部署到 Jetson TX2。

Jetson TX2提供两种运行模态：一种是MAX Q，能效比能达到最高，是上一代的TX1的2倍，功耗在7.5W以下；另一种是MAX P，性能可以做到最高，能效比同样可以做到前一代的2倍，功耗则在15W以下。

和TX1的对比：

自带的软件包配置JetPack 3.0

这款功能强大的开发者套件能够使主板的硬件功能和接口充分发挥效用，预装 Linux 开发环境。同时，它还支持 NVIDIA Jetpack SDK，包括 BSP、深度学习库、计算机视觉、GPU 计算、多媒体处理等众多功能。

JetsonDevelopment Pack(JetPack) 是一个按需提供的一体化软件包，捆绑并安装了适用于 NVIDIA Jetson 嵌入式平台的所有开发用软件工具。NVIDIA JetPack SDK是构建AI应用程序的最全面的解决方案。它捆绑了所有Jetson平台软件，包括TensorRT，cuDNN，CUDA工具包，VisionWorks，Streamer和OpenCV，这些都是基于LTS Linux内核的L4T。

JetPack 包括：

深度学习： TensorRT、cuDNN、NVIDIADIGITS™ 工作流程；

计算机视觉： NVIDIA VisionWorks、OpenCV；

GPU 计算： NVIDIA CUDA、CUDA 库；

多媒体： ISP 支持、摄像头图像、视频 CODEC；

同时，它还包括 ROS 兼容性、OpenGL、高级开发者工具等等。

VisionWorks：

VisionWorks是用于计算机视觉（CV）和图像处理的软件开发包。VisionWorks™实现并扩展了Khronos OpenVX标准，并针对具有CUDA功能的GPU和SOC进行了优化，使开发人员能够在可扩展的灵活平台上实现CV应用程序。它包括VPI（视觉编程接口），这是CUDA开发人员使用的一组优化的CV原语。NVX库允许直接访问VPI，OVX库允许通过OpenVX框架间接访问VPI。VisionWorks的核心功能是针对以下方面的解决方案而设计的：机器人和无人机，自动驾驶，智能视频分析，增强现实。

OpenCV：

OpenCV是计算机视觉，图像处理和机器学习领域的领先开源库，现在提供GPU加速以实现实时操作。OpenCV被广泛的应用，包括：街景图像拼接，自动检查和监视，机器人和无人驾驶的汽车导航和控制，医学图像分析，视频/图像搜索和检索，电影–3D，交互艺术设备。

其他有用的超级连接如此下：

https://developer.nvidia.com/embedded/learn/getting-started-jetson

https://developer.nvidia.com/embedded/learn/tutorials

https://developer.nvidia.com/embedded/faq