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以下是英偉達(dá) Jetson AGX Orin、Orin NX、Orin Nano、TX2 及 Xavier 系列的核心參數(shù)對比與應(yīng)用場景分析：

一、性能與硬件對比

1、Jetson AGX Orin

算力：275 TOPS（INT8），旗艦級性能，支持多傳感器融合。

GPU：Ampere 架構(gòu)，2048 CUDA 核心 + 64 Tensor 核心，支持高并行計(jì)算。

CPU：12 核 Arm Cortex-A78AE，主頻 2.2 GHz。

內(nèi)存：32GB/64GB LPDDR5，帶寬 204.8 GB/s。

功耗：15-60W，適用于工業(yè)級場景（如自動(dòng)駕駛、智慧城市）。

2、Jetson Orin NX

算力：70-100 TOPS（INT8），中端性能，適合緊湊型設(shè)備。

GPU：Ampere 架構(gòu)，1536 CUDA 核心 + 48 Tensor 核心。

CPU：8 核 Arm Cortex-A78AE，主頻 2.0 GHz45。

內(nèi)存：8GB/16GB LPDDR5，帶寬 102.4 GB/s5。

功耗：10-25W，適用于無人機(jī)、智能攝像頭等。

3、Jetson Orin Nano

算力：40 TOPS（INT8），入門級性能，是 Jetson Nano 的 80 倍。

GPU：Ampere 架構(gòu)，1024 CUDA 核心 + 32 Tensor 核心。

CPU：6 核 Arm Cortex-A78AE，主頻 1.5 GHz。

內(nèi)存：8GB LPDDR5，帶寬 68 GB/s。

功耗：7-15W，適合輕量級 AI 開發(fā)與教育用途。

4、Jetson Xavier 系列

Jetson AGX Xavier：32 TOPS（INT8），Volta 架構(gòu) GPU（512 CUDA 核心 + 64 Tensor 核心），8 核 Carmel CPU，功耗 10-30W，用于工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛。

Jetson Xavier NX：21 TOPS（INT8），Volta 架構(gòu) GPU（384 CUDA 核心 + 48 Tensor 核心），6 核 Carmel CPU，功耗 10-15W，適合實(shí)時(shí)視頻分析。

5、Jetson TX2

算力：1.3 TFLOPS（FP16），Pascal 架構(gòu) GPU（256 CUDA 核心），CPU 為 4 核 A57 + 2 核 Denver。

內(nèi)存：8GB LPDDR4，帶寬 59.7 GB/s。

功耗：7.5-15W，適用于中等復(fù)雜度的無人機(jī)導(dǎo)航和機(jī)器人控制

二、架構(gòu)與技術(shù)差異

1、GPU 架構(gòu)

Orin 系列：Ampere 架構(gòu)（2022 年后推出），支持更多 CUDA 核心與 Tensor 核心，提升 AI 推理效率。

Xavier 系列：Volta 架構(gòu)（2018 年推出），性能較舊但仍在工業(yè)場景中廣泛應(yīng)用。

TX2：Pascal 架構(gòu)（2017 年推出），無 Tensor 核心，依賴傳統(tǒng) CUDA 加速。

2、AI 加速

Orin 系列支持 NVDLA（深度學(xué)習(xí)加速器）和 PVA（視覺加速器），而 Xavier 系列僅部分型號配備 PVA。

3、視頻處理

AGX Orin 支持 8K30 解碼與多路 4K60 編碼，遠(yuǎn)超 Xavier 和 TX2 的 4K 處理能力

三、應(yīng)用場景定位

1、Jetson AGX Orin：面向超高性能需求，如自動(dòng)駕駛（多傳感器融合）、工業(yè)機(jī)器人、智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施。

2、Jetson Orin NX：適用于緊湊型高性能設(shè)備，如醫(yī)療影像分析、無人機(jī)實(shí)時(shí)避障。

3、Jetson Orin Nano：入門級 AI 開發(fā)與教育，適合輕量級視覺檢測、IoT 設(shè)備。

4、Jetson Xavier 系列：工業(yè)自動(dòng)化、AGV 導(dǎo)航，逐步被 Orin 系列替代。

Jetson TX2：舊款中端設(shè)備，仍用于傳統(tǒng)機(jī)器人控制與邊緣計(jì)算項(xiàng)目

四、軟件與生態(tài)支持

1、JetPack SDK：Orin 系列支持最新 JetPack 6，Xavier 和 TX2 僅支持 JetPack 4/56。

AI 模型適配：Orin 系列優(yōu)化了生成式 AI（如 Stable Diffusion、LLM），而 Xavier 和 TX2 需依賴 TensorRT 等工具適配

五、總結(jié)與選型建議                                 

升級建議：新項(xiàng)目優(yōu)先選擇 Orin 系列，舊項(xiàng)目可沿用 Xavier/TX2。