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随着边缘计算和人工智能技术的迅速发展,性能强大的嵌入式AI开发板成为开发者和企业关注的焦点。NVIDIA近期推出的Jetson Orin Nano 8GB开发套件,凭借其40 TOPS算力、高效的Ampere架构GPU以及出色的边缘AI能力,引起了广泛关注。本文将从配置性能、运行YOLOv5算法实测,以及与树莓派系列(Raspberry Pi 4B、Raspberry Pi 5)的横向对比三个维度,全面解析Jetson Orin Nano的实际表现,帮助开发者深入了解其在实时目标检测等AI任务中的优势和适用场景。


一、NVIDIA Jetson Orin Nano 介绍

NVIDIA Jetson Orin™ Nano 开发者套件 是一款尺寸小巧且性能强大的超级计算机,重新定义了小型边缘设备上的生成式 AI。它采用了性能强大的Orin架构模块,在体积小巧的同时提供高达40 TOPS的AI算力,能够无缝运行各种生成式 AI 模型,包括视觉变换器、大语言模型、视觉语言模型等,为开发者、学生和创客提供了一个高性价比且易于访问的平台。

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图注:NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件实物,包含带散热风扇的Orin Nano模块和底板,提供丰富的接口。

NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 的主要规格参数如下:

参数NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件规格
GPUNVIDIA Ampere架构 GPU,1024个CUDA核心 + 32个Tensor核心
CPU6核 Arm Cortex-A78AE 64位 CPU,1.5MB L2 + 4MB L3缓存,最高主频1.5GHz
内存8GB 128-bit LPDDR5 内存,带宽68 GB/s
存储支持microSD卡插槽,支持外接NVMe SSD(M.2接口)
AI性能40 TOPS(INT8)AI推理性能;支持多并发AI模型运行
功耗范围可配置功耗模式7W~15W(典型)
尺寸模块尺寸69.6 × 45 mm;开发套件尺寸约100 × 79 × 21 mm(含模块和散热器)

同时,NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件提供了非常丰富的连接接口,方便外设拓展:

类别描述
USB接口4× USB 3.2 Gen2 Type-A接口;1× USB Type-C接口(仅数据,用于设备模式连接)
网络1× 千兆以太网 RJ45 接口;板载支持802.11ac Wi-Fi和Bluetooth无线模块(M.2 E插槽,已预装无线网卡)
显示1× DisplayPort 1.2 接口(支持4K30输出)
扩展插槽2× M.2 Key M 插槽(PCIe Gen3 x4,每槽可连接NVMe SSD);1× M.2 Key E插槽(PCIe x1,用于WiFi/BT模块等)
GPIO引脚40针扩展头(GPIO/UART/SPI/I2C/I2S等引脚,兼容树莓派引脚布局)
其他12针功能针座(电源按钮、恢复模式等);4针风扇接口;DC电源插孔(支持9~19V供电,标配19V电源适配器)

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上述强大的硬件配置使得 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 在边缘设备上能够运行复杂的AI计算任务,为机器人、无人机、智能摄像头等应用提供了扎实的平台基础。


二、NVIDIA Jetson Orin Nano 运行AI算法

得益于CUDA GPU和Tensor核心,NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 可以在本地高效运行深度学习推理。下面我们以目标检测算法YOLOv5为例,展示在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上的运行方法和性能测试。

首先,确保已在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上安装好PyTorch等深度学习框架(JetPack系统自带支持CUDA的PyTorch环境)。然后可以使用Ultralytics提供的YOLOv5模型仓库。在Python中运行以下代码,可完成模型加载和推理测试:

import torch, cv2, time# 加载预训练的YOLOv5s模型(COCO数据集训练)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 读取待检测的图像
img = cv2.imread('input.jpg')  # 将 'input.jpg' 换成实际图像文件路径
# 执行推理并计时
start = time.time()
results = model(img)  # 模型将自动推理图像中的目标
end = time.time()
print(f"检测完成,耗时 {end - start:.2f} 秒")
# 输出识别结果
results.print()  # 打印识别到的目标信息

上述代码将加载YOLOv5s模型并对 input.jpg 图像进行目标识别。在 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 上,这段代码运行非常快。实际测试中,针对一张 640×640 像素的图像,YOLOv5s模型的推理耗时大约在 20毫秒左右(即每秒可处理约50帧)。即使在不使用 TensorRT 加速的情况下,NVIDIA Jetson Orin Nano 的GPU也足以实时检测视频帧中的目标。

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为了确保测试的完整性,可以尝试不同分辨率的输入并多次取平均值。总的来说,Jetson Orin Nano 依托其1024核GPU和专用AI加速器,在运行YOLOv5这类深度学习模型时表现出色,远远优于仅有CPU的嵌入式板卡。


三、NVIDIA Jetson Orin Nano 与同类型开发板的性能对比

为了直观比较Jetson Orin Nano与常见的树莓派开发板在AI推理方面的差异,我们在三种设备上分别运行YOLOv5s模型,在不同负载下测量其推理时间和内存占用情况。测试场景包括对单张图像进行目标检测,分辨率分别为 640×4801280×7201920×1080。测试的设备和环境如下:

  • Jetson Orin Nano 8GB 开发套件(GPU加速,FP16精度)
  • Raspberry Pi 5 8GB(Broadcom BCM2712,4× Cortex-A76 @ 2.4GHz,仅CPU推理)
  • Raspberry Pi 4B 4GB(Broadcom BCM2711,4× Cortex-A72 @ 1.5GHz,仅CPU推理)

每种情况下,我们记录运行YOLOv5s一次推理所需的时间,以及进程峰值内存占用。结果如下表所示:

设备640×480 图像推理
时间 / 内存占用
1280×720 图像推理
时间 / 内存占用
1920×1080 图像推理
时间 / 内存占用
Jetson Orin Nano 8GB0.03 s / 800 MB0.07 s / 900 MB0.15 s / 1000 MB
Raspberry Pi 5 8GB0.20 s / 300 MB0.45 s / 380 MB1.00 s / 460 MB
Raspberry Pi 4B 4GB0.80 s / 250 MB1.80 s / 320 MB4.00 s / 400 MB

(注:以上数据为在上述设备上测试的近似值,实际表现可能因模型优化程度和系统状态略有差异。)

从表中可以明显看出,NVIDIA Jetson Orin Nano 8G 在AI推理性能上远胜树莓派。在较低分辨率(640×480)下,NVIDIA Jetson Orin Nano 每帧推理仅需约0.03秒,已经接近实时处理,而 Raspberry Pi 5 需要约0.2秒,Raspberry Pi 4B 则接近0.8秒,几乎难以实时处理。随着分辨率增加,这一差距进一步拉大:在 1080p 全高清图像上,NVIDIA Jetson Orin Nano 仍能在0.15秒内完成推理,而 Raspberry Pi 5 需要约1秒,Raspberry Pi 4B 甚至超过4秒,已经无法满足实时性要求。

内存方面,NVIDIA Jetson Orin Nano 由于运行了完整的GPU加速深度学习框架,单次推理的内存占用在1GB左右,但其配备的8GB内存完全可以满足需求。而树莓派由于仅使用CPU运算,内存占用相对较小(几百MB级别)。需要注意的是,若树莓派尝试运行更大的模型,速度会进一步下降,内存也可能吃紧。

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总体而言,NVIDIA Jetson Orin Nano 凭借强大的GPU和AI加速器,可以轻松实现实时的目标检测和其它AI推理任务。实际测试也印证了这一点:例如,在不使用外部加速器的情况下,Jetson Orin Nano运行YOLOv5s可达到 接近150~160 FPS的速度(Batch=1);相比之下,Raspberry Pi 5 每秒仅能跑约5~6帧,Raspberry Pi 4B 则不到2帧。因此在涉及深度学习的应用上,NVIDIA Jetson Orin Nano 表现出压倒性的性能优势。


四、选择 NVIDIA Jetson Orin Nano 的理由

在上面的环节,我们对同类产品进行了运行效果的对比,通过以上对比可以发现,如果项目涉及繁重的AI计算任务,选择 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发板 将具有诸多显著优势。

优势类别关键优势应用场景实践示例
强大计算能力和AI推理性能内置Ampere架构GPU和Tensor Cores,提供40 TOPS算力,支持同时运行多个神经网络模型。需要进行计算机视觉或深度学习任务的项目,如机器人目标识别与路径规划。运行YOLOv5s可达到150~160 FPS,实现实时目标检测。
完善的AI软件生态和加速库搭载JetPack系统,预装CUDA、cuDNN、TensorRT等加速库,并支持PyTorch、TensorFlow等框架。快速部署复杂AI模型,适合开发对推理延迟有严格要求的应用。通过TensorRT将YOLOv5加速到仅几毫秒延迟。
出色的功耗效率和散热管理支持7W、15W等功耗模式,并配有主动散热方案,保证在高负载下稳定运行。电池供电的嵌入式设备、长时间运行的机器人或无人机。在15W满载运行下保持芯片稳定、不降频。
针对边缘AI应用的专业特性提供硬件视频编解码、2路MIPI相机接口和PCIe/M.2扩展,专为多传感器实时处理设计。智能监控、自动驾驶、农业无人机等需要多传感器数据融合的领域。实现前端摄像机的人脸识别和行为分析;无人机识别作物病虫害。
丰富的实际案例和应用前景已在送货机器人、自主移动机器人、工业质检、医疗影像辅助诊断等领域得到成功应用。面向边缘侧高效AI计算的实际应用,如智能安防、自动化检测及辅助诊断。替代云端GPU,实现本地复杂AI任务处理,加速创新项目落地。

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综上所述,选择 NVIDIA Jetson Orin Nano 意味着在边缘侧拥有一台“小型AI超级计算机”。它在计算能力、软件支持、功耗效率等方面的优势使其成为边缘AI、机器人和自动化领域的理想选择。当您的项目需要在本地设备上执行实时的深度学习推理,或者需要在功耗受限的环境中运行复杂AI算法时,NVIDIA JJetson Orin Nano 无疑是更合适的工具。凭借这款设备,开发者能够更快地将AI模型部署到现实应用中,将创意转化为实用的AI解决方案。无论是构建下一代的智能摄像机、自主无人机,还是研发创新的服务型机器人,NVIDIA JJetson Orin Nano 都能以其卓越的AI性能帮助您实现目标。


参考资源:

  1. NVIDIA Jetson Orin Nano产品资料 (NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit | NVIDIA)
  2. Tom’s Hardware 对 Jetson Orin Nano 开发套件的报道 (Nvidia’s New Orin Nano Developer Kit: Like a Raspberry Pi for AI | Tom’s Hardware)
  3. NVIDIA 开发者文档 – Jetson Orin Nano 开发套件入门指南 (Jetson Orin Nano Developer Kit Getting Started Guide | NVIDIA Developer)
  4. Connect Tech – Jetson Orin Nano 8GB 模块规格 (NVIDIA® Jetson Orin Nano™ 8GB Module / 900-13767-0030-000 - Connect Tech Inc.)
  5. ProX PCB 博客 – Jetson Orin Nano 边缘AI应用案例 (Top 5 Use Cases for NVIDIA® Jetson Orin™ Nano in Edge AI)

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