百度飞桨AI部署月看NV太欣新材料科技IDIA Jetson平台如何快速部署

　　AI 应用的部署正逐渐从服务器端走向移动终端和边缘端，覆盖了包括交通、医疗、巡检等等多个行业。从自动化业务流程和通过数据分析获得洞察力，AI 正在通过各种方式实现竞争优势。

　　如何让模型落地复杂的软硬件环境，并充分实现最优的推理效果，一直是 AI 从业者们追求和努力的方向。飞桨（PaddlePaddle）以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架太欣新材料科技、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。

　　最近，NVIDIA 解决方案架构师张海军在百度飞桨 AI 部署月活动中发表了关于 NVIDIA Jetson 平台的演讲，接下来就让我们共同探索如何在 NVIDIA Jetson 平台上实现快速部署。

　　NVIDIA Jetson 平台适用于自主机器和其他嵌入式应用程序。该平台包括 Jetson 模组（外形小巧的高性能计算机）、用于加速软件的 NVIDIA JetPack SDK太欣新材料科技，以及包含传感器、SDK、服务和产品的生态系统，从而加快开发速度。Jetson 与其他 NVIDIA 平台上所用的相同 AI 软件和云原生工作流相兼容，并能为客户提供构建软件定义的自主机器所需的性能和能效。

　　借助功能强大的 AI 计算机，打造节能高效的新一代自主机器产品。与上一代相比，性能高达 8 倍，多个并发 AI 推理管道的 275 TOPS 算力，以及支持多个传感器的高速接口，是制造、物流、零售和医疗健康领域应用的理想解决方案。

　　所有的 Jetson 模组均由同一软件堆栈提供支持太欣新材料科技，因此只需一次开发，即可在任意地方部署。Jetson 平台由强大的 Jetson 软件堆栈提供支持，旨在为 AI 应用程序提供端到端加速，并加快上市速度。NVIDIA 提供强大的技术，赋能数据中心和从云到边缘的部署。

　　FastDeploy 是一款覆盖视觉、语言、语音全场景的 AI 推理部署套件，使深度学习推理部署更简单、更高效。FastDeploy 可以针对产业落地场景中的重要 AI 模型，在不同的硬件环境下，支持开发者下载已经预编译好的多种 SDK，开发者参考文档，简单几步即可完成 AI 模型的部署，大幅降低部署难度和时间成本。

　　FastDeploy 的 API 设计为确保不同语言的开发者能够享受到统一的 API 体验，不同语言的代码只都只需要 3 行核心代码，就可以实现预知模型的高性能推理，极大降低了 AI 模型部署难度和工作量。一行命令切换 TensorRT、Paddle Inference、ONNX Runtime、Poros 等不同推理后端和对应硬件，充分利用可推理引擎在 GPU 硬件上的优势。

　　FastDeploy 集成自动压缩工具，在参数量大大减小的同时（精度几乎无损），推理速度大幅提升。使用 CUDA 加速优化预处理和后处理模块，端到端的优化策略，彻底解决 AI 部署落地中的性能难题。

　　每个 NVIDIA Jetson 都是一个完整的系统模组 (SOM)，其中包括 GPU、CPU、内存、电源管理和高速接口等。不同性能、能效和外形规格的组合满足各类行业的客户所需。Jetson 生态系统合作伙伴提供软件、硬件设计服务以及涵盖载板到完整系统的现成兼容产品，因此可以借助 AI 嵌入式边缘设备更快地打入市场。

　　图为科技打造的 AI 边缘计算机系列产品采用图为 T906 边缘计算机和百度算法相结合，构建了多种场景的边缘计算解决方案。图为 T906 是一款基于 NVIDIA Jetson AGX Orin 系列模块的边缘计算机，使用 FastDeploy 在图为 T906 边缘计算机上可实现快速部署，多种算法，超长 MTBF，稳定运行 7x24 小时不间断工作。

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