NVIDIA TX2—一款强大的嵌入式AI计算平台

一、性能概览

NVIDIA TX2是一款搭载了256核GPU和64位ARM CPU的嵌入式计算平台，拥有超高的计算性能和低功耗特性，是开发AI算法的理想选择。相比于前一代TX1，TX2的性能有了显著提升。

TX2的GPU采用了Pascal微架构，拥有256个CUDA核心，主频高达1.3GHz，运算能力可达1.3TFLOPS，比上一代TX1提升了2.5倍。同时，TX2还拥有8GB 128-bit LPDDR4内存、32GB eMMC 5.1闪存、支持802.11ac Wi-Fi和蓝牙4.1，以及多种I/O接口，包括USB 3.0、USB 2.0、千兆以太网、HDMI和DP等，保证了高效的数据传输和通信。此外，TX2的功耗也得到了优化，标称TDP为15W，在保证性能的同时还有很低的能耗。

二、开发环境

TX2采用Ubuntu 18.04作为操作系统，开发环境支持CUDA、cuDNN、TensorRT、OpenCV等常见深度学习框架和库。此外，NVIDIA还提供了JetPack工具包，简化了安装和配置的过程，方便开发者快速搭建开发环境。JetPack 4.5版本新增了ROS2支持，进一步拓展了应用范围。借助这些工具，开发者可以快速搭建强大的AI计算平台，并进行深度学习和机器视觉算法的研究和应用。

三、应用案例

TX2已经在智能驾驶、机器人、医疗影像等多个领域得到广泛应用。以下是其中几个案例的简要介绍。

1. 智能驾驶

针对自动驾驶算法需要进行实时计算、低延迟等高要求，TX2以其高性能和低功耗的特点成为了自动驾驶领域的研究和开发的理想平台。例如，一款自主泊车车辆使用了NVIDIA Drive PX 2车载计算平台，在进行路况感知、车辆控制等任务的同时，实现了AI引导泊车等较高级的功能。

2. 机器人

TX2为机器人技术和研究带来了新的突破。例如，某姿态计算机器人采用TX2作为控制单元，精准地计算出机械臂各关节的姿态，实现高效准确的自主控制。另一方面，使用TX2进行深度学习和计算机视觉算法的训练和调试，可以对机器人进行智能化升级，实现更加精准和高效的工作。

3. 医疗影像

医疗影像分析是一项非常具有挑战性和复杂性的任务。TX2搭载的强大GPU和ARM CPU可以实现高效的图像处理和机器学习算法，帮助医生和研究人员快速准确地对医疗图像进行分析和诊断。例如，一款基于TX2的智能口腔医疗系统可以对病人口腔内的病变区域进行快速检测和识别，辅助医生进行诊断和治疗。

四、TX2代码示例

#include <iostream>
#include <npp.h>

int main(){
    const size_t width = 640;
    const size_t height = 480;
    const size_t numPixels = width * height;
    const size_t numBytes = numPixels * sizeof(unsigned char);

    // 分配输入设备数据缓冲区
    unsigned char* inDev = nullptr;
    cudaMalloc((void**)&inDev, numBytes);

    // 分配输出设备数据缓冲区
    unsigned char* outDev = nullptr;
    cudaMalloc((void**)&outDev, numBytes);

    // 生成测试数据
    unsigned char* inHost = new unsigned char[numBytes];
    unsigned char* outHost = new unsigned char[numBytes];
    memset(inHost, 127, numBytes);

    // 数据从主机复制到设备
    cudaMemcpy(inDev, inHost, numBytes, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 进行图像处理
    NppStatus status = nppiThresholdBinary_8u_C1R(inDev, width, outDev, width, {128}, NPP_CMP_LESS);

    // 数据从设备复制到主机
    cudaMemcpy(outHost, outDev, numBytes, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // 释放缓冲区
    cudaFree(inDev);
    cudaFree(outDev);
    
    // 输出结果
    for(size_t i = 0; i < 10; ++i){
        std::cout << outHost[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}