NVIDIA Jetson Edge-Computing

NVIDIA Jetson ist eine leistungsstarke eingebettete KI-Computing-Plattform, die für hochleistungsfähige Edge-Anwendungen entwickelt wurde. Sie ermöglicht Echtzeit-KI-Inferenz direkt auf dem Gerät und unterstützt Lösungen wie Industrieroboter, autonome Maschinen, mobile Roboter (AMRs), Drohnen, intelligente Kameras und industrielle IoT-Systeme.

Durch die lokale Verarbeitung von Bild-, Sprach- und KI-Modellen am Rand des Netzwerks anstatt in der Cloud bietet NVIDIA Jetson geringe Latenzzeiten, hohe Zuverlässigkeit und verbesserte Datensicherheit. Damit eignet sich NVIDIA Jetson ideal für missionskritische Anwendungsfälle in den Bereichen Industrieautomation, Robotik, Transportwesen, Eisenbahnsysteme, Automobilanwendungen und intelligente Infrastruktur.

NVIDIA Jetson System-on-Modules (SoMs) bilden die Grundlage für leistungsstarkes Edge-Computing kommen in einer Vielzahl von realen Anwendungen zum Einsatz. Entwickler und Unternehmen nutzen NVIDIA Jetson, um fortschrittliche Robotersysteme, autonome Maschinen und intelligente industrielle Automatisierungslösungen zu entwickeln. Diese Plattformen unterstützen Echtzeit-Computervision, Sensorfusion, Kartierung und Navigation sowie multimodale KI-Workloads direkt auf dem Gerät, ohne auf Cloud-Verarbeitung angewiesen zu sein.

Mit NVIDIA Jetson können Sie innovative Projekte wie industrielle und mobile Roboter, intelligente Drohnen, automatisierte Gabelstapler, KI-gestützte Inspektions- und Qualitätskontrollsysteme, intelligente Verkehrs- und Bahnanalysen sowie autonome mobile Roboter (AMRs) realisieren. Die GPU-Beschleunigung von Jetson und der NVIDIA JetPack-Software-Stack ermöglichen es Entwicklern, komplexe KI-Modelle auszuführen, Computer Vision und Inferenz am Edge einzusetzen und mehrere Sensoren in kompakte, energieeffiziente Geräte zu integrieren.

NVIDIA Jetson- und x86-basierte Edge-Computer erfüllen unterschiedliche Aufgaben am Netzwerkrand. NVIDIA Jetson-Plattformen wurden speziell für GPU-beschleunigtes KI-Computing entwickelt und eignen sich daher besonders gut für Workloads wie Computer Vision, Deep-Learning-Inferenz, Wahrnehmung und Robotik. Dank CUDA-fähiger GPU-Architekturen bietet NVIDIA Jetson eine hohe KI-Leistung pro Watt, was für kompakte, thermisch begrenzte, batteriebetriebene oder mobile Anwendungen unerlässlich ist.

Im Gegensatz dazu zeichnen sich x86-Edge-Systeme durch eine starke Allzweck-CPU-Leistung und ein ausgereiftes Software-Ökosystem aus. Dadurch eignen sich x86-Plattformen besonders gut für industrielle Steuerungsaufgaben, die Unterstützung älterer Software, die Verarbeitung von Protokollen, SPS-ähnliche Echtzeit-Workloads und Anwendungen, die deterministisches Verhalten oder eine hohecore erfordern. Darüber hinaus bieten x86-Systeme in der Regel eine langfristige Form-, Passform- und Funktionsstabilität, sodass Upgrades ohne größere Hardware-Neukonstruktionen möglich sind.

In der Praxis wird NVIDIA Jetson in der Regel für KI-gesteuerte, GPU-intensive Edge-Anwendungen bevorzugt, während x86 nach wie vor die bessere Option für CPU-zentrierte Workloads, Legacy-Umgebungen und Systeme ist, die auf etablierten Industriestandards basieren. Viele Industrieprojekte evaluieren beide Architekturen, und Syslogic bietet robuste, produktionsreife Plattformen sowohl für NVIDIA Jetson als auch für x86, sodass Kunden die für sie am besten geeignete Technologie auf der Grundlage von Leistungszielen, Umgebungsbedingungen und Lebenszyklusanforderungen auswählen können.

NVIDIA Jetson Embedded-PCs und Edge-KI-Computer laufen unter Jetson Linux (früher bekannt als Linux for Tegra, L4T), einem Linux-basierten Betriebssystem, das speziell für die Jetson-Plattform entwickelt wurde. Jetson Linux bietet den core , NVIDIA-Treiber, einen Bootloader, Flash-Dienstprogramme und ein optimiertes Root-Dateisystem, um das volle Potenzial der NVIDIA Jetson-Hardware auszuschöpfen. 

Jetson Linux basiert auf Ubuntu und unterstützt GPU-Beschleunigung, KI-Beschleuniger, Multimedia-APIs und ein breites Spektrum an Entwicklungstools. Damit bildet es die Grundlage für die Bereitstellung von Echtzeit-Computervision, KI-Inferenz und Edge-Workloads auf NVIDIA Jetson-Geräten. 

Das Betriebssystem wird über das JetPack SDK von NVIDIA vertrieben und gewartet, das Jetson Linux mit CUDA, TensorRT, cuDNN und anderen Bibliotheken bündelt, um Deep-Learning-, Robotik- und industrielle Automatisierungsanwendungen auf NVIDIA Jetson-Plattformen zu unterstützen.

Ja, die NVIDIA Jetson-Plattform, einschließlich der Thor- und Orin-Module, ist in der Lage, generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) lokal am Rand auszuführen. Die verbesserte GPU- und Speicherkapazität von Jetson Thor macht es besonders leistungsfähig für Echtzeit-Inferenz, Bildverarbeitungsmodelle und komplexe KI-Workflows, ohne auf eine Cloud-Infrastruktur angewiesen zu sein.

Die NVIDIA Jetson-Produktreihe umfasst eine Familie skalierbarer Edge-AI-System-on-Modules (SoMs), die für unterschiedliche Leistungs- und Energieanforderungen in Embedded-, Industrie- und Robotikanwendungen ausgelegt sind. Durch die Auswahl des richtigen NVIDIA Jetson-Moduls können Entwickler die KI-Rechenleistung, den Stromverbrauch, die Speicherkonfiguration und die Schnittstellenunterstützung an spezifische Anwendungsfälle anpassen – von kompakten Bildverarbeitungsgeräten bis hin zu hochwertigen industriellen KI-Systemen.

Die NVIDIA Jetson-Module reichen von Einstiegsmodellen, die für geringen Stromverbrauch und grundlegende KI-Aufgaben optimiert sind, bis hin zu Hochleistungsplattformen für fortschrittliche Robotik und komplexe autonome Workloads.