NVIDIA发布Jetson TX2超级计算平台，目标瞄准终端人工智能

北京时间3月8日，人工智能计算公司NVIDIA宣布推出旗下嵌入式人工智能超级计算平台Jetson家族新一代产品Jetson TX2，计算同时还带来了为Jetson平台提供支持的平台软件开发包的最新版本JetPack 3.0。

实际上，目标瞄准在Jetson TX2以及Jetpack 3.0发布之前，终端智NVIDIA北京总部的人工资深系统架构师李铭博士便向雷锋网介绍了新产品的相关细节信息。

新硬件Jetson TX2是发布嵌入式人工智能超级计算平台，可以在终端上部署人工智能计算能力，超级同时提供了JetPack SDK全套软件的计算支持。NVIDIA此前已经发布了Jetson TK1以及Jetson TX1两款产品。平台

具体到Jetson TX2的目标瞄准主要参数方面，或许和上一代产品进行对比时更能看出差异：

显而易见，相比前一代，发布TX2的GPU和CPU都进行了升级，内存增加、存储增加，支持Wifi和蓝牙，编解码支持H.265，体型同样小巧。

套件方面有USB接口、SD卡接口、HDMI接口等，连接上鼠标、键盘以及显示器，实际就是一台电脑，可以进行人工智能开发或者日常使用。李铭博士告诉雷锋网，目前TX2在向上以及向下兼容两方面都做得比较好，所以以往使用TX1的用户转移到TX2上完全没有转移成本。

据NVIDIA官方介绍，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。

而在软件开发包的更新方面，NVIDIA推出JetPack 3.0，此前该软件包已经有2.1和2.3版本。据雷锋网了解，NVIDIA 2015年推出2.1版本，针对人工智能提供了10倍的能效比；2016年9月推出2.3版本，在人工智能的表现上效果翻倍；而这一次的3.0则有2倍的系统性能的提升。

更新之后的软件Stack的具体架构如下：

Jetson TX2的配备非常齐全，开发者的准入门槛降低，开发难度大大下降。开发者只要拿到Module以及开发套件之后，第一天就能进行人工智能的开发。

李铭博士告诉雷锋网，在NVIDIA端到端的人工智能计算模型中，Jetson平台处于以下的状态：

首先是通过DGX-1超级计算机训练海量数据，构建神经网络，一方面可以将其放到数据中心中去；另一方面便是放入到Jetson平台，也就是人工智能终端，包括无人机、摄像头以及汽车。而且，这个过程是不断演进、自我学习深化的。

随着人工智能的不断发展，NVIDIA的GPU技术在其中发挥着越来越重要的作用。而且，李铭博士表示，NVIDIA也坚信终端的人工智能化会是未来的重点。

至于其中的原因，李铭总结称：

第一是带宽问题。未来，全球会有超过10亿个摄像头在各地收集相关数据，而这意味着海量的数据量。Jetson要做的就是在终端上进行数据的筛选，将垃圾信息过滤掉，再将其返回至数据中心。

第二是延迟问题。因为现在人工智能的反应速度要求是毫秒级别的，如果按照以往计算能力，这个速度要慢至200毫秒，显然无法满足工业界的要求。

第三是私密性问题。这个在医疗行业尤为明显，在保证病人信息的私密性方面，医疗网络的构建都通过私有云或者本地化来实现。如果要进行远端的医疗服务，那么数据必须连上因特网，而这就意味着被黑掉的风险，甚至系统都会崩溃。而用人工智能的方法先把中间的一些结构提取出来，再加密将其传输出去，私密性便得到保证。

最后是可行性。目前所知，全球有人居住的地区，网络带宽都在8Mbps以下，很多网络不发达的地区连3G网络都没有。当带宽不足时，很多终端就需要能自己处理一些简单的信息，进行传输和反馈。

而Jetson平台便是在这样的大环境下应运而生。而且，据李铭博士介绍，全球到2019年将会有40%的终端具备人工智能化的能力，Jetson的市场也非常广阔。

事实上，Jetson在业界也有很多经典的应用。

比如思科的电视电话会议系统（人脸识别、智能识别）、法拉赫的工厂自动化（零部件的分拣）、丰田的服务类机器人以及个人救援、工业检测、便携式医疗设备、高校的GPU课程等等。

目前，Jetson TX2开发者套件的零售价格599美元，教育版本价格299美元，在欧洲和美国可进行预订，3月14日开始发货，亚太区则在4月份。Jetson TX2模块将于第二季度通过NVIDIA及其全球的经销商网络开始供货，价格为399美元（订购数量达到1000及以上时）。

现在，开发者可以购买开发者套件进行预先开发。

据悉，Jetson TX1将会降价至499美元继续出售，从开始发售时算起，卖满5年之后便会停售，这也是NVIDIA产品销售的规律。不过，官方未透露上一代产品的销售情况。