Feb 02, 2021

Xavier深度学习性能堪比1080Ti，这就用TA自制一台办公电脑

自Jetson系列产品推出以来，就在不断满足广大开发者和创新者的各种想象。除了可以用于开发，Jetson其实本身就是一个计算性能不错的MINI PC。一个名叫佐佐木的创客做了一件有趣的事情——用Jetson Xavier NX制作了一台笔记本电脑，并成功安装上一批arm64软件。

不止开发，Jetson亦能办公

一个名叫佐佐木的创客做了一件有趣的事情—用Jetson Xavier NX制作了一台笔记本电脑JetBook。这确实是一个不错的idea，因为Jetson Xavier NX本身就是一个计算性能不错的小电脑。

制作过程：

而且由于Nvidia社区开发者对arm64软件生态上的建设，下列软件在Jetson上都可以进行安装。

WPS Office-Linux上最佳的办公软件，免费无广告。安装很简单，可以从 WPS Office for Linux 官网下载arm64的deb包。

QQ-虽说目前安装微信比较困难，但安装QQ却很简单，即通过QQ for Linux官网下载 arm64 的deb包。

VSCode-可以直接执行installVSCode.sh，Jetson系列都能用。

https://github.com/JetsonHacksNano/installVSCode

Vivaldi浏览器-采用Chromium引擎，可定制化程度高，保留了简洁的风格。流程是先从官网页面复制Linux DEB ARM的链接，链接最后是armhf.deb，改成arm64.deb就可以进行下载。

Jetson Xavier深度学习性能堪比1080Ti

Jetson Xavier NX模组不仅节能，尺寸比信用卡（70x45mm）更小，可提供21TOPS（15w时）或高达14 TOPS（10w时）的服务器级性能。它可以并行运行多个神经网络，并处理来自多个高分辨率传感器的数据，符合完整AI系统的要求。

下图为Jetson Xavier、Jetson TX2、1080(Ti)、2080在VGG16深度学习模型运行性能的对比

FP32（单精度）格式数据，batchsize=32，数据为吞吐量（img/s）

可以看出来Jetson Xavier虽然有一定的差距，但是随着模型层数（复杂度）的增加，其和1080ti的差距越来越小，因此具有一定的实用性。

注：Xavier使用的为TensorRT框架，其预先为开发者做了大量繁重的准备工作，使他们能充分利用GPU中的Tensor Core（张量计算核心）和DLA单元（Deep Learning Accelerator，深度学习加速器），所以当你使用自己训练的TensorFlow模型或者caffe模型，需要进行转换一下，然后才可以运行，当然你也可以直接安装TensorFlow，但是这样你就有可能舍弃了张量核和DLA，开发板的性能有可能得不到充分的发挥。

Jetson行业化定制

宽泛科技提供专业支持

目前Jetson全系开发者套件和模组，宽泛科技旗下品牌Cloudhin®云轩均可以按实际落地需求配套提供。