边缘 AI 设备是部署在现场端（机器人、工厂、车辆）的 AI 处理器。它们在功耗受限和无数据中心连接的环境下运行 AI 推理。NVIDIA Jetson 是这一领域的领导者。
NVIDIA Jetson 全系列对比
| 系列 | 代表型号 | AI 算力 | GPU 架构 | 显存 | 功耗 | 适用 |
|---|
| Jetson Orin Nano 8GB Super | Orin Nano 8GB | 67 TOPS | Ampere | 8GB LPDDR5 | 7-25W | 入门边缘 |
| Jetson Orin NX 8GB | Orin NX 8GB | 117 TOPS | Ampere | 8GB LPDDR5 | 10-25W | 紧凑边缘 |
| Jetson Orin NX 16GB | Orin NX 16GB | 157 TOPS | Ampere | 16GB LPDDR5 | 10-25W | 中等边缘 |
| Jetson AGX Orin 32GB | AGX Orin 32GB | 200 TOPS | Ampere | 32GB LPDDR5 | 15-60W | 高性能边缘 |
| Jetson AGX Orin 64GB | AGX Orin 64GB | 275 TOPS | Ampere | 64GB LPDDR5 | 15-60W | 高端边缘 |
| Jetson T4000 (Thor) | AGX Thor T4000 | 1,200 FP4 TFLOPS | Blackwell | 64GB LPDDR5X | 40-70W | 下一代 |
| Jetson T5000 (Thor) | AGX Thor T5000 | 2,070 FP4 TFLOPS | Blackwell | 128GB LPDDR5X | 40-130W | 人形机器人 |
Jetson Orin vs Thor
| 指标 | AGX Orin 64GB | AGX Thor T5000 | 提升 |
|---|
| AI 算力 | 275 TOPS (INT8) | 2,070 FP4 TFLOPS | 7.5× |
| 显存 | 64 GB LPDDR5 | 128 GB LPDDR5X | 2× |
| 带宽 | 204.8 GB/s | 273 GB/s | 1.3× |
| GPU 架构 | Ampere | Blackwell | 新代 |
| 功耗 | 15-60W | 40-130W | 略高 |
| LLM 推理 | 7B-13B | 70B+ | 突破 |
关键特性
Jetson Orin
- 完整 CUDA 生态：与服务器 GPU 同一软件栈
- NVDLA + PVA：辅助深度学习与视觉加速
- JetPack SDK：统一开发平台
- Orin Nano Super：软件升级，40 → 67 TOPS
Jetson Thor (2025)
- Blackwell 边缘：与数据中心同代
- 128GB 内存：70B+ LLM 单机可载
- Holoscan Sensor Bridge：实时多传感器融合
- 人形机器人专用：Isaac GR00T
选型建议
按应用
- 人形机器人 / 自主移动机器人：Jetson Thor T5000
- 工业视觉：Jetson AGX Orin / Orin NX
- 智能摄像头：Jetson Orin Nano
- 无人机 / 边缘 AI：Jetson Orin NX
- 入门嵌入式：Jetson Orin Nano 8GB
按预算
- $249：Jetson Orin Nano 8GB Super Developer Kit
- $1,000+：Jetson AGX Orin 64GB
- $3,000+：Jetson AGX Thor T5000 Developer Kit
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