隨著邊緣計(jì)算和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，性能強(qiáng)大的嵌入式AI開發(fā)板成為開發(fā)者和企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。NVIDIA近期推出的Jetson Orin Nano 8GB開發(fā)套件，憑借其40 TOPS算力、高效的Ampere架構(gòu)GPU以及出色的邊緣AI能力，引起了廣泛關(guān)注。本文將從配置性能、運(yùn)行YOLOv5算法實(shí)測(cè)，以及與樹莓派系列（Raspberry Pi 4B、Raspberry Pi 5）的橫向?qū)Ρ热齻€(gè)維度，全面解析Jetson Orin Nano的實(shí)際表現(xiàn)，幫助開發(fā)者深入了解其在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)等AI任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。

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一、NVIDIA Jetson Orin Nano 介紹

NVIDIA Jetson Orin? Nano 開發(fā)者套件 是一款尺寸小巧且性能強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)，重新定義了小型邊緣設(shè)備上的生成式 AI。它采用了性能強(qiáng)大的Orin架構(gòu)模塊，在體積小巧的同時(shí)提供高達(dá)40 TOPS的AI算力，能夠無縫運(yùn)行各種生成式 AI 模型，包括視覺變換器、大語言模型、視覺語言模型等，為開發(fā)者、學(xué)生和創(chuàng)客提供了一個(gè)高性價(jià)比且易于訪問的平臺(tái)。

圖注：NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 開發(fā)套件實(shí)物，包含帶散熱風(fēng)扇的Orin Nano模塊和底板，提供豐富的接口。

NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 的主要規(guī)格參數(shù)如下：

參數(shù)	NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 開發(fā)套件規(guī)格
GPU	NVIDIA Ampere架構(gòu) GPU，1024個(gè)CUDA核心 + 32個(gè)Tensor核心
CPU	6核 Arm Cortex-A78AE 64位 CPU，1.5MB L2 + 4MB L3緩存，最高主頻1.5GHz
內(nèi)存	8GB 128-bit LPDDR5 內(nèi)存，帶寬68 GB/s
存儲(chǔ)	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；支持多并發(fā)AI模型運(yùn)行
功耗范圍	可配置功耗模式7W～15W（典型）
尺寸	模塊尺寸69.6 × 45 mm；開發(fā)套件尺寸約100 × 79 × 21 mm（含模塊和散熱器）

同時(shí)，NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 開發(fā)套件提供了非常豐富的連接接口，方便外設(shè)拓展：

類別	描述
USB接口	4× USB 3.2 Gen2 Type-A接口；1× USB Type-C接口（僅數(shù)據(jù)，用于設(shè)備模式連接）
網(wǎng)絡(luò)	1× 千兆以太網(wǎng) RJ45 接口；板載支持802.11ac Wi-Fi和Bluetooth無線模塊（M.2 E插槽，已預(yù)裝無線網(wǎng)卡）
顯示	1× DisplayPort 1.2 接口（支持4K30輸出）
擴(kuò)展插槽	2× M.2 Key M 插槽（PCIe Gen3 x4，每槽可連接NVMe SSD）；1× M.2 Key E插槽（PCIe x1，用于WiFi/BT模塊等）
GPIO引腳	40針擴(kuò)展頭（GPIO/UART/SPI/I2C/I2S等引腳，兼容樹莓派引腳布局）
其他	12針功能針座（電源按鈕、恢復(fù)模式等）；4針風(fēng)扇接口；DC電源插孔（支持9~19V供電，標(biāo)配19V電源適配器）

上述強(qiáng)大的硬件配置使得 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 在邊緣設(shè)備上能夠運(yùn)行復(fù)雜的AI計(jì)算任務(wù)，為機(jī)器人、無人機(jī)、智能攝像頭等應(yīng)用提供了扎實(shí)的平臺(tái)基礎(chǔ)。

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二、NVIDIA Jetson Orin Nano 運(yùn)行AI算法

得益于CUDA GPU和Tensor核心，NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 可以在本地高效運(yùn)行深度學(xué)習(xí)推理。下面我們以目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv5為例，展示在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上的運(yùn)行方法和性能測(cè)試。

首先，確保已在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上安裝好PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架（JetPack系統(tǒng)自帶支持CUDA的PyTorch環(huán)境）。然后可以使用Ultralytics提供的YOLOv5模型倉(cāng)庫(kù)。在Python中運(yùn)行以下代碼，可完成模型加載和推理測(cè)試：

import torch, cv2, time# 加載預(yù)訓(xùn)練的YOLOv5s模型（COCO數(shù)據(jù)集訓(xùn)練）
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 讀取待檢測(cè)的圖像
img = cv2.imread('input.jpg')  # 將 'input.jpg' 換成實(shí)際圖像文件路徑
# 執(zhí)行推理并計(jì)時(shí)
start = time.time()
results = model(img)  # 模型將自動(dòng)推理圖像中的目標(biāo)
end = time.time()
print(f"檢測(cè)完成，耗時(shí) {end - start:.2f} 秒")
# 輸出識(shí)別結(jié)果
results.print()  # 打印識(shí)別到的目標(biāo)信息

上述代碼將加載YOLOv5s模型并對(duì) input.jpg 圖像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。在 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 上，這段代碼運(yùn)行非?？?。實(shí)際測(cè)試中，針對(duì)一張 640×640 像素的圖像，YOLOv5s模型的推理耗時(shí)大約在 20毫秒左右（即每秒可處理約50幀）。即使在不使用 TensorRT 加速的情況下，NVIDIA Jetson Orin Nano 的GPU也足以實(shí)時(shí)檢測(cè)視頻幀中的目標(biāo)。

為了確保測(cè)試的完整性，可以嘗試不同分辨率的輸入并多次取平均值?？偟膩碚f，Jetson Orin Nano 依托其1024核GPU和專用AI加速器，在運(yùn)行YOLOv5這類深度學(xué)習(xí)模型時(shí)表現(xiàn)出色，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于僅有CPU的嵌入式板卡。

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三、NVIDIA Jetson Orin Nano 與同類型開發(fā)板的性能對(duì)比

為了直觀比較Jetson Orin Nano與常見的樹莓派開發(fā)板在AI推理方面的差異，我們?cè)谌N設(shè)備上分別運(yùn)行YOLOv5s模型，在不同負(fù)載下測(cè)量其推理時(shí)間和內(nèi)存占用情況。測(cè)試場(chǎng)景包括對(duì)單張圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，分辨率分別為 640×480、1280×720 和 1920×1080。測(cè)試的設(shè)備和環(huán)境如下：

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

每種情況下，我們記錄運(yùn)行YOLOv5s一次推理所需的時(shí)間，以及進(jìn)程峰值內(nèi)存占用。結(jié)果如下表所示：

設(shè)備	640×480 圖像推理 時(shí)間 / 內(nèi)存占用	1280×720 圖像推理 時(shí)間 / 內(nèi)存占用	1920×1080 圖像推理 時(shí)間 / 內(nèi)存占用
Jetson Orin Nano 8GB	0.03?s / 800?MB	0.07?s / 900?MB	0.15?s / 1000?MB
Raspberry Pi 5 8GB	0.20?s / 300?MB	0.45?s / 380?MB	1.00?s / 460?MB
Raspberry Pi 4B 4GB	0.80?s / 250?MB	1.80?s / 320?MB	4.00?s / 400?MB

（注：以上數(shù)據(jù)為在上述設(shè)備上測(cè)試的近似值，實(shí)際表現(xiàn)可能因模型優(yōu)化程度和系統(tǒng)狀態(tài)略有差異。）

從表中可以明顯看出，NVIDIA Jetson Orin Nano 8G 在AI推理性能上遠(yuǎn)勝樹莓派。在較低分辨率(640×480)下，NVIDIA Jetson Orin Nano 每幀推理僅需約0.03秒，已經(jīng)接近實(shí)時(shí)處理，而 Raspberry Pi 5 需要約0.2秒，Raspberry Pi 4B 則接近0.8秒，幾乎難以實(shí)時(shí)處理。隨著分辨率增加，這一差距進(jìn)一步拉大：在 1080p 全高清圖像上，NVIDIA Jetson Orin Nano 仍能在0.15秒內(nèi)完成推理，而 Raspberry Pi 5 需要約1秒，Raspberry Pi 4B 甚至超過4秒，已經(jīng)無法滿足實(shí)時(shí)性要求。

內(nèi)存方面，NVIDIA Jetson Orin Nano 由于運(yùn)行了完整的GPU加速深度學(xué)習(xí)框架，單次推理的內(nèi)存占用在1GB左右，但其配備的8GB內(nèi)存完全可以滿足需求。而樹莓派由于僅使用CPU運(yùn)算，內(nèi)存占用相對(duì)較小（幾百M(fèi)B級(jí)別）。需要注意的是，若樹莓派嘗試運(yùn)行更大的模型，速度會(huì)進(jìn)一步下降，內(nèi)存也可能吃緊。

總體而言，NVIDIA Jetson Orin Nano 憑借強(qiáng)大的GPU和AI加速器，可以輕松實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測(cè)和其它AI推理任務(wù)。實(shí)際測(cè)試也印證了這一點(diǎn)：例如，在不使用外部加速器的情況下，Jetson Orin Nano運(yùn)行YOLOv5s可達(dá)到 接近150~160 FPS的速度（Batch=1）；相比之下，Raspberry Pi 5 每秒僅能跑約5~6幀，Raspberry Pi 4B 則不到2幀。因此在涉及深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用上，NVIDIA Jetson Orin Nano 表現(xiàn)出壓倒性的性能優(yōu)勢(shì)。

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四、選擇 NVIDIA Jetson Orin Nano 的理由

在上面的環(huán)節(jié)，我們對(duì)同類產(chǎn)品進(jìn)行了運(yùn)行效果的對(duì)比，通過以上對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，如果項(xiàng)目涉及繁重的AI計(jì)算任務(wù)，選擇 NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 開發(fā)板 將具有諸多顯著優(yōu)勢(shì)。

優(yōu)勢(shì)類別	關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)	應(yīng)用場(chǎng)景	實(shí)踐示例
強(qiáng)大計(jì)算能力和AI推理性能	內(nèi)置Ampere架構(gòu)GPU和Tensor Cores，提供40 TOPS算力，支持同時(shí)運(yùn)行多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。	需要進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺或深度學(xué)習(xí)任務(wù)的項(xiàng)目，如機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別與路徑規(guī)劃。	運(yùn)行YOLOv5s可達(dá)到150~160 FPS，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。
完善的AI軟件生態(tài)和加速庫(kù)	搭載JetPack系統(tǒng)，預(yù)裝CUDA、cuDNN、TensorRT等加速庫(kù)，并支持PyTorch、TensorFlow等框架。	快速部署復(fù)雜AI模型，適合開發(fā)對(duì)推理延遲有嚴(yán)格要求的應(yīng)用。	通過TensorRT將YOLOv5加速到僅幾毫秒延遲。
出色的功耗效率和散熱管理	支持7W、15W等功耗模式，并配有主動(dòng)散熱方案，保證在高負(fù)載下穩(wěn)定運(yùn)行。	電池供電的嵌入式設(shè)備、長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的機(jī)器人或無人機(jī)。	在15W滿載運(yùn)行下保持芯片穩(wěn)定、不降頻。
針對(duì)邊緣AI應(yīng)用的專業(yè)特性	提供硬件視頻編解碼、2路MIPI相機(jī)接口和PCIe/M.2擴(kuò)展，專為多傳感器實(shí)時(shí)處理設(shè)計(jì)。	智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、農(nóng)業(yè)無人機(jī)等需要多傳感器數(shù)據(jù)融合的領(lǐng)域。	實(shí)現(xiàn)前端攝像機(jī)的人臉識(shí)別和行為分析；無人機(jī)識(shí)別作物病蟲害。
豐富的實(shí)際案例和應(yīng)用前景	已在送貨機(jī)器人、自主移動(dòng)機(jī)器人、工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療影像輔助診斷等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。	面向邊緣側(cè)高效AI計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用，如智能安防、自動(dòng)化檢測(cè)及輔助診斷。	替代云端GPU，實(shí)現(xiàn)本地復(fù)雜AI任務(wù)處理，加速創(chuàng)新項(xiàng)目落地。

綜上所述，選擇 NVIDIA Jetson Orin Nano 意味著在邊緣側(cè)擁有一臺(tái)“小型AI超級(jí)計(jì)算機(jī)”。它在計(jì)算能力、軟件支持、功耗效率等方面的優(yōu)勢(shì)使其成為邊緣AI、機(jī)器人和自動(dòng)化領(lǐng)域的理想選擇。當(dāng)您的項(xiàng)目需要在本地設(shè)備上執(zhí)行實(shí)時(shí)的深度學(xué)習(xí)推理，或者需要在功耗受限的環(huán)境中運(yùn)行復(fù)雜AI算法時(shí)，NVIDIA JJetson Orin Nano 無疑是更合適的工具。憑借這款設(shè)備，開發(fā)者能夠更快地將AI模型部署到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為實(shí)用的AI解決方案。無論是構(gòu)建下一代的智能攝像機(jī)、自主無人機(jī)，還是研發(fā)創(chuàng)新的服務(wù)型機(jī)器人，NVIDIA JJetson Orin Nano 都能以其卓越的AI性能幫助您實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

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參考資源：

1. NVIDIA Jetson Orin Nano產(chǎn)品資料 (NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit | NVIDIA)
2. Tom’s Hardware 對(duì) Jetson Orin Nano 開發(fā)套件的報(bào)道 (Nvidia’s New Orin Nano Developer Kit: Like a Raspberry Pi for AI | Tom’s Hardware)
3. NVIDIA 開發(fā)者文檔 – Jetson Orin Nano 開發(fā)套件入門指南 (Jetson Orin Nano Developer Kit Getting Started Guide | NVIDIA Developer)
4. Connect Tech – Jetson Orin Nano 8GB 模塊規(guī)格 (NVIDIA? Jetson Orin Nano? 8GB Module / 900-13767-0030-000 - Connect Tech Inc.)
5. ProX PCB 博客 – Jetson Orin Nano 邊緣AI應(yīng)用案例 (Top 5 Use Cases for NVIDIA? Jetson Orin? Nano in Edge AI)