Jetson Orin Nano Super
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NVIDIA Jetson 平台将强大的人工智能带入紧凑、便携的机器人
NVIDIA 正在推广其 Jetson 平台用于边缘人工智能和机器人技术，强调其紧凑的尺寸和强大的功能。人工智能投资者 Sarah Guo 展示了 Jetson Orin Nano Super，演示了它如何装入手提包并为自动驾驶和语音助手等人工智能应用提供动力。该平台专为开发人员、学生和研究人员设计，用于在边缘构建和部署智能机器人和人工智能项目，例如自动驾驶玩具车和设备上的语音助手。
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新的EdgeZSAD系统可在边缘设备上实现实用的零样本异常检测
研究人员开发了EdgeZSAD，一个用于边缘设备零样本异常检测的实用系统，解决了大型基础模型的局限性。该系统利用了一个紧凑的TinyViT-21M-512骨干网络、一个非对称全局-局部读出（EdgeGLR）和一个可复现的训练方法（Real-IAD-DR）。EdgeZSAD在工业基准测试中取得了强劲的性能，同时可部署在Jetson Orin Nano Super和RB5 Gen2等硬件上，展示了在不同部署设置下最小的性能漂移。
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Bonsai LM 模型在 Jetson Orin Nano Super 上进行基准测试
最近的一项基准测试在 Jetson Orin Nano Super 上测试了 Bonsai LM 的 1 位和 1.58 位模型，参数范围从 1.7B 到 8B。测试使用 llama.cpp CUDA，重点关注不同功耗模式（7W、15W、25W、MAXN）下的性能。主要发现表明，对于高达 4B 参数的模型，25W 是能效最优选择，而对于 8B 模型，15W 是更节能的选择。未观察到热节流，峰值温度远低于硬件限制。