Jetson Orin-Serie

Als Anbieter von Open-Source-Lösungen hat das Firefly-Team auf Grundlage jahrelanger Entwicklungserfahrung eine Reihe von Produkten entwickelt, die SoM-Module der NVIDIA Jetson Nano-Serie enthalten. Diese sind:

• AI-Server (bis zu 10 Rechenknoten können konfiguriert werden; unterstützt das lokale Bereitstellungsframework für große Modelle von Ollama und die private Bereitstellung moderner Mainstream-KI-Modelle; konfiguriert das intelligente Verwaltungssystem aBMC; unterstützt Mainstream-Netzwerkmodelle und die Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren; unterstützt die Docker-Containerisierung und die schnelle Bereitstellung von Algorithmusanwendungen).
• Edge Computing Mini-PC (unterstützt alle aktuellen KI-Modelle, implementiert größere und komplexere tiefe neuronale Netzwerke, realisiert Objekterkennung, Zielerkennung und -verfolgung, Spracherkennung und andere visuelle Entwicklungsfunktionen und erfüllt die Anforderungen weiterer Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz).
• Embedded PC der AIBOX-Serie (wird häufig in Szenarien wie intelligenter Überwachung, KI-Unterricht, Computerdiensten, Edge Computing, privater Bereitstellung großer Sprachmodelle, Datensicherheit und Datenschutz usw. verwendet).

Das System-on-Modul der NVIDIA Jetson Nano Developer Kit -Serie ist eine leistungsstarke Edge-Computing-Plattform auf Basis der Ampere-Architektur. Die Rechenleistung ist 6-8-mal höher als die der NVIDIA Jetson Xavier-Serie. Jetson Orin führt das modulare Konzept der NVIDIA Jetson-Serie fort und legt Wert auf Hardwarekompatibilität und schnelle Bereitstellung. Es übernimmt das standardmäßige Jetson-Trägerboard-Design und unterstützt den schnellen Anschluss von Peripheriegeräten wie Kameras, Sensoren und Netzwerkmodulen. Es umfasst drei Produkte:

• NVIDIA Jetson AGX Orin (32–275 TOPS, 12-Core-CPU, unterstützt mehrere Sensoren, geeignet für autonomes Fahren und industrielle KI);
• NVIDIA Jetson Orin NX (14–26 TOPS, kompaktes Design, ideal für Roboter und Drohnen);
• NVIDIA Jetson Orin Nano (20–40 TOPS, sehr geringer Stromverbrauch, für Bildung und leichte KI-Anwendungen).