Jetson家族横向对比：如何选择你的边缘计算设备
一、边缘计算设备选型核心维度
在选择Jetson平台前，需明确以下关键指标：
- 算力需求：TOPS(INT8) / FP16精度
- 功耗限制：被动散热/主动散热
- 接口扩展：CSI摄像头数量/PCIe通道
- 内存容量：模型大小与多任务需求
- 价格区间：从$99到$699不等
二、Jetson全系参数对比表
| 型号 | Jetson Nano | Jetson TX2 | Jetson Xavier NX | Jetson AGX Orin |
|---|---|---|---|---|
| GPU架构 | Maxwell | Pascal | Volta | Ampere |
| CUDA核心 | 128 | 256 | 384 | 2048 |
| INT8算力(TOPS) | 0.47 | 1.3 | 21 | 275 |
| 内存 | 4GB LPDDR4 | 8GB LPDDR4 | 8/16GB LPDDR4x | 32GB LPDDR5 |
| 功耗 | 5-10W | 7.5-15W | 10-20W | 15-60W |
| 视频编解码 | 4K30 | 4K60 | 6x4K30 | 8x8K30 |
三、典型应用场景匹配指南
1. 教育/原型开发场景
推荐型号：Jetson Nano
优势：
- 最低入门成本
- 完整CUDA生态支持
- 兼容Raspberry Pi周边生态
案例：
- 学生AI教学实验
- OpenCV视觉原型验证
2. 智能摄像头/无人机
推荐型号：Jetson Xavier NX
关键考量：
- 21TOPS算力满足实时目标检测
- 支持6路摄像头输入
- 模块化设计（尺寸仅70×45mm）
性能实测：
YOLOv5s推理速度：
- Nano：8FPS
- Xavier NX：58FPS
3. 工业级AI网关
推荐型号：Jetson AGX Orin
不可替代性：
- 支持多传感器融合（雷达+视觉）
- 32GB内存运行大型Transformer模型
- 工业温度范围（-25°C to 80°C）
部署案例：
- 智能工厂缺陷检测系统
- 自动驾驶边缘计算节点
四、选购决策流程图
五、隐藏成本提醒
散热方案：AGX Orin需定制散热器（+$50）
存储扩展：工业应用建议NVMe SSD（+$100）
电源适配器：大功率型号需专用电源（如TX2的12V/5A）
六、实战建议
-
灵活升级策略：
从Nano开始验证算法 → Xavier NX部署 → Orin量产
-
性能榨取技巧：
- 使用TensorRT加速推理
- 启用DLA(Deep Learning Accelerator)
- 内存超频（需散热支持）
 A-D题解)
