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NVIDIA Jetson AGX Orin 系列
NVIDIA® Jetson AGX Orin TM 系列提供服务器级性能，可为自主系统提供高达 275 TOPS 的 AI 性能。Jetson AGX Orin 系列包括 Jetson AGX Orin 64GB 和 Jetson AGX Orin 32GB 模块。这些节能的系统级模块 (SOM) 与 Jetson AGX Xavier TM 外形尺寸和引脚兼容，可提供高达 8 倍的 AI 性能。Jetson AGX Orin 模块采用 NVIDIA Orin SoC，配备 NVIDIA Ampere 架构 GPU、Arm® Cortex®-A78AE CPU、下一代深度学习和视觉加速器以及视频编码器和视频解码器。高速 IO、204 GB/s 内存带宽和 32GB 或 64GB DRAM 使这些模块能够为多个并发 AI 应用程序管道提供支持。借助 SOM 设计，NVIDIA 完成了围绕 SoC 的大量设计工作，不仅提供计算和 I/O，还提供电源和内存设计。有关更多详细信息，请参阅我们的 Jetson AGX Orin 系列数据表 1 。
纽约证券交易所的投资者：AGX 2024年12月
本演讲中的所有陈述不是历史的陈述是1934年《证券交易法》第21e条的含义。这种前瞻性陈述可以通过诸如“相信”，“打算”，“期望”，“五月”，“可能”，“会”，“威尔”，“应该”，“应该”，“计划”，“项目”，“考虑”，“预期”或类似陈述的单词来识别。由于这些陈述反映了Argan，Inc。（“ Argan”或“ Company”）关于未来事件的当前观点，因此这些前瞻性陈述符合风险和不确定性。Argan的实际结果可能与这些前瞻性陈述中预期的结果有很多不同，这是许多因素的结果，这些因素在Argan向美国证券交易委员会提交的10-K表格中的标题“风险因素”中描述。ARGAN没有义务在本演讲中公开更新任何前瞻性陈述。
投资者演讲纽约证券交易所：AGX 2023年9月
本演讲中的所有陈述不是历史的陈述是1934年《证券交易法》第21e条的含义。这种前瞻性陈述可以通过诸如“相信”，“打算”，“期望”，“五月”，“可能”，“会”，“威尔”，“应该”，“应该”，“计划”，“项目”，“考虑”，“预期”或类似陈述的单词来识别。由于这些陈述反映了Argan，Inc。（“ Argan”或“ Company”）关于未来事件的当前观点，因此这些前瞻性陈述符合风险和不确定性。Argan的实际结果可能与这些前瞻性陈述中预期的结果有很多不同，这是许多因素的结果，这些因素在Argan向美国证券交易委员会提交的10-K表格中的标题“风险因素”中描述。ARGAN没有义务在本演讲中公开更新任何前瞻性陈述。
CES 2025：ARM和NVIDIA ADVAND AUTOMOTIVE AI带有NVIDIA DRIVE AGX THOR
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在 Jetson AGX Xavier 开发套件上刷入 20.09 Jetson CUDA-X AI 开发者预览版的步骤
sudo dpkg -i libnvinfer7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-dev_7.2.0.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo sudo sudo dpkg -i libnvinfer-plugin7.7.7.7.7.7.7.7.2.0-110.110.110.20.110.110.110.2 -plugin-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvonnxparsers7_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo sudo dpkg -i dpkg -i 2.0-1+cuda10.2_arm64.deb libnvparsers-dev_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-bin_7.2.0-1+cuda10.2_arm64.deb sudo dpkg -i libnvinfer-doc_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb sudo dpkg -i libnvinfer-samples_7.2.0-1+cuda10.2_all.deb
用于微调深度学习模型的计算分析的车辆边缘云框架
摘要：合作，连接和自动化的移动性（CCAM）基础设施在理解和增强在复杂的城市环境中驾驶的自动驾驶汽车（AVS）的环境感知方面起着关键作用。但是，CCAM基础架构的部署需要有效地选择计算处理层和机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的部署，以在复杂的Urban环境中实现AV的更大性能。在本文中，我们提出了一个计算框架，并分析了定制训练的DL模型（Yolov8）的有效性（YOLOV8）时，当部署在车辆边缘云层层面体系结构的不同设备和设置中时。我们的主要重点是了解DL模型在分层框架上部署过程中DL模型的准确性和执行时间之间的相互作用和关系。因此，我们通过在计算框架的每一层上通过Yolov8模型的部署过程来研究准确性和时间之间的权衡。我们考虑CCAM基础架构，即每一层的感觉设备，计算和通信。调查结果表明，部署的DL模型的性能指标结果（例如，0.842 map@0.5）保持一致，无论跨框架的任何层中的设备类型如何。但是，我们观察到，当DL模型遭受不同的环境条件时，对象检测任务的推理时间往往会减少。例如，Jetson AGX（非GPU）通过将推理时间减少72％来优于Raspberry Pi（non-GPU），而Jetson AGX Xavier（GPU）优于将Jetson AGX ARMV8（non-GPU）减少90％。在论文中提供了转移时间，预处理时间和设备的总时间Apple M2 Max，Intel Xeon，Tesla T4，Nvidia A100，Tesla V100等。我们的发现指示研究人员和从业人员选择最合适的设备类型和环境，以部署生产所需的DL模型。
我们准备好在自动驾驶中进行实时激光雷达语义细分吗？
摘要 - 在自动移动和机器人系统的感知框架内，对Lidars通常生成的3D点云的语义分析是许多应用程序的关键，例如对象检测和识别以及场景重建。场景语义分割可以通过将3D空间数据与专门的深神经网络直接整合在一起来实现。尽管这种类型的数据提供了有关周围环境的丰富几何信息，但它也提出了许多挑战：其非结构化和稀疏性质，不可预测的规模以及苛刻的计算要求。这些特征阻碍了实时半分析，尤其是在资源受限的硬件 - 构造方面，构成了许多机器人应用的主要计算组件。因此，在本文中，我们研究了各种3D语义分割方法，并分析了其对嵌入式NVIDIA JETSON平台的资源约束推断的性能和能力。我们通过标准化的培训方案和数据增强进行了公平的比较，为两个大型室外数据集提供了基准的结果：Semantickitti和Nuscenes。
预见宣布NVIDIA JETSON ORIN的集成...
以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。 合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。 NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。 NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。 这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。 满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。 通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。使用可见光和热长波红外摄像机都可以在各种且具有挑战性的条件下，包括弱光环境，浓雾和极端天气情况，实现了全面的环境感知。该技术为需要可靠和