Nvidia Jetson NX 是Nvidia推出的一款运用于嵌入式系统的AI平台，它具有高性能的GPU，丰富的外设接口并且尺寸小巧，适用于各种应用场景，例如智能家居、智能制造、智能安防等。下面，我们将从 Nvidia NX 的开发环境、硬件介绍和应用开发三个方面来全面解析 Nvidia Jetson NX。
一、Nvidia Jetson NX 的硬件介绍
1. CPU/GPU
Nvidia Jetson NX 的 CPU 为6核ARM Cortex-A57（2+4）, 而GPU 则是NVIDIA Volta架构的NVIDIA® GeForce® GTX 1050 Ti GPU。CPU和GPU的强大性能，使得 Nvidia Jetson NX 完美的支持各种高效计算的应用或任务。
2. 存储/内存
Nvidia Jetson NX 集成了 8GB 128-bit LPDDR4x，128GB/s的内存性能，和16GB eMMC 5.1 Flash。并且还支持 SD 卡，SATA、NVMe 磁盘等多种存储介质。这些存储介质的使用能使用户可以更加灵活地管理和存储数据。
3. 外设接口
Nvidia Jetson NX 有丰富的外设接口，例如8路GPIO、I2C、PWM、SPI、UART、USB3.0、SATA等设备接口。还有HDMI、DP、 eDP、CSI、DSI等显像和音频接口。这些开源接口保证了用户可以自由的进行个性化的硬件扩展，为用户的应用提供了更大的灵活性。
二、Nvidia Jetson NX 的开发环境
1. Jetson SDK Manager
Jetson SDK Manager 是一款由 Nvidia 研发的图形化软件开发套件，用户就可以通过它来开发工具链、驱动、文件系统等。而且 Jetson SDK Manager 还提供了包括 OpenGL/GLES、CUDA/CUDNN、VisionWorks 和 TensorRT 在内的软件开发套件和工具箱，可以快速开发和调试 AI 应用，提高应用开发的效率和质量。
2. JetPack
除了 Jetson SDK Manager，Nvidia Jetson NX 还支持 NVIDIA JetPack，JetPack 是一个包含NVIDIA Jetson装置上所有必要软件套件和工具的完整软件解决方案。JetPack 中包含各种软件包，例如深度学习框架TensorFlow, Pytorch, Mxnet, Caffe 等，还包括了Nvidia 软件开发工具、Nvidia CUDA™ 工具和Nvidia RTX™ 库。JetPack简化了Jetson使用者资料设置过程，并可以在最新的Jetson系统上启供新软件更新。
3. NVIDIA Jetson 的开发套件
NVIDIA 专门为 Jetson 平台提供了许多开发套件，例如 Jetson Nano 开箱即用图像分类样品、JetPack SDK、TensorRT等。这些开发套件使得用户的应用开发更加方便和高效，也节省了用户的时间和精力。
三、Nvidia Jetson NX的应用开发
1. 待办事项识别应用开发
将 Nvidia NX 作为一个强大的嵌入式AI平台，我们可以运用它来开发各种应用。下面以待办事项识别为例，简单阐述 Nvidia Jetson NX的应用开发过程：
import io
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
def preprocess_image(image):
"图像预处理"
a = (np.asarray(image) / 255.0)
b = cv2.resize(a, (224, 224), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
c = np.expand_dims(b,axis=0)
d = np.transpose(c, (0, 3, 1, 2)).astype(np.float32)
return d
def predict_result(image,model):
'''CG 模型预测'''
inputs = preprocess_image(image)
output = model(inputs)
return output
def load_model(model_path):
'''模型加载'''
try:
import jetson.inference
import jetson.utils
model = jetson.inference.imageNet("googlenet", model_path)
except:
import deepstreaming_utils
model = deepstreaming_utils.load_engine(model_path)
return model
model_path = "./googlenet.onnx"
model = load_model(model_path)
img_path = "./test.png"
image = Image.open(img_path)
output = predict_result(image,model)
label = model.GetClassDesc(output[0])
print(label)
通过以上代码，我们实现了基于 Nvidia Jetson NX 的待办事项识别，识别一张图片的类别，从而可以为用户提供更多便捷生活服务。
2. 人脸识别应用开发
除了待办事项识别应用，我们还可以基于 Nvidia Jetson NX 开发人脸识别应用。下面，我们阐述 Nvidia Jetson NX 的人脸识别应用开发过程：
import jetson.inference
import jetson.utils
# 加载检测模型
net_detect = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5)
# 加载识别模型
net_recognize = jetson.inference.detectNet("facenet", threshold=0.5)
cap = cv2.VideoCapture(0+cv2.CAP_V4L2)
while (cap.isOpened()):
ret, img = cap.read()
# 图像检测和识别
detections = net_detect.Detect(img)
for detection in detections:
top = int(detection.Top)
left = int(detection.Left)
right = int(detection.Right)
bottom = int(detection.Bottom)
#人脸识别
face_origin = img[top:bottom, left:right]
face = cv2.cvtColor(face_origin,cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.float32)/255.0
matches = net_recognize.Detect(face)
if len(matches) > 0:
print("找到人脸： %i, 置信度：%f" % (matches[0].ClassID,matches[0].Confidence))
else:
print("未找到人脸。")
cv2.imshow('img', img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
通过以上代码，我们实现了基于 Nvidia Jetson NX 的人脸识别应用，可以检测出摄像头录下的视频中的人脸信息，方便应用开发者进行人脸数据的采集、识别和处理。
结论
Nvidia Jetson NX 是一款针对于嵌入式AI领域开发的高效计算平台，它不仅拥有强大的 CPU/GPU 计算能力，还支持丰富的外设接口和多种存储介质。同时 NVIDIA 也专门为 Jetson 平台提供了多种开发套件和工具，使得应用开发更为方便，效率更为提升。因此，基于 Nvidia Jetson NX 平台进行 AI 应用的开发，能够为用户提供更好的 AI 体验和更优秀的产品性能。
