你好，朋友们！如果你经常读我的科技文章，你可能已经听说过NVIDIA的Jetson平台。它是一个很好的平台，用于应用程序原型设计，并将AI推向边缘。
我真是太幸运了，搞到了这款最新且非常划算的Jetson Orin Nano。
今天，我们将从开箱这款小宝贝开始，再到用人工智能模型测试其性能，从头到尾探索这一切。看看是什么让这个设备如此酷炫，准备好一起开始了吗？那就让我们开始吧！
如果你想看这个评论的视频，可以点这里就是。
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盒子里头是什么？
第一印象真的很重要，Orin Nano的包装简单直接，正符合预期。你将得到的包括：
- 配备欧洲和美国通用插座的稳定电源。
- 一本快速上手的指南（差不多就是这个意思）
- 当然，还有今天的明星：Jetson Orin Nano。
你确实需要买一张SD卡，因为它并没有自带一张。
这款设备简洁、轻便且充满潜力、。它配备了HDMI、USB、以太网、GPIO和视频输入端口。无论是制作AI机器人还是构建计算机视觉系统，这款设备都能满足你的需求，无所不包。（我知道我也会这么做）。
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规格介绍：为什么叫“树莓派的强化版”
这是NVIDIA Jetson Orin Nano的图片
我们来聊一聊硬件吧，看看这个小巧的设备里装了些什么。
- CPU ：六核ARM Cortex 64位处理器（ARM Cortex六核64位处理器更常见）。
- GPU ：NVIDIA安培架构，专为AI工作负载设计。
- RAM ：8 GB高速内存。
- 连接性 ：支持以太网和无线连接（保持原样，但可以考虑更口语化表达，如‘内置以太网和无线连接功能’）。
- 存储选项 ：支持NVMe，满足所有AI模型的需求。
把它想象成一个增强版的树莓派，特别注重人工智能。
设置起来：好的一面，棘手的一面，以及有回报的一面
让 Orin Nano 运转起来并不是即插即用，但这也不难。以下是我的经历：
- 固件更新：开始之前，我将固件更新到了36.x版本。这一步需要临时安装Jetpack 5.1.3。然后从这里更新固件。（小贴士：别错过这一步。你需要新的固件和Jetpack）
- Jetpack 6.1 安装：固件更新完成后，我安装了Jetpack 6.1，这是NVIDIA为Jetson系列定制的操作系统，简称Jetpack。它操作流畅，界面直观，特别适合AI任务的优化。
如果你要买这个设备，烧写SD卡和刷固件不应该是个难题。
性能表现：它在处理AI模型时表现如何？
这里才真正开始好玩了——我用Ollama平台测试了Orin Nano与AI模型的配合，该平台专门用于运行大规模语言模型（LLM）。
我发现如下：
- 10亿参数模型：运行非常顺畅！非常适合用于聊天机器人或实时应用。
- 30亿参数模型：依然表现不错，但加载时间稍微长一些。
- 70亿参数模型：问题来了！在这里，Orin Nano达到了极限，偶尔会卡住或死机。
虽然它不是专门为大规模模型设计的，但考虑到这个价格，这种性能已经相当不错了。
你可以看我在视频里做的那些详细性能测试。
优缺点：事实真相
我喜欢的
- 紧凑且轻便：非常适合空间有限的边缘AI应用。
- 出色的性能：仅需250美元，你就能获得物超所值的性能。
- 静音运行：即使在负载下也保持静音，这在家庭项目中是一个很大的优点。
- 用户友好的操作系统：Jetpack操作系统直观易用，功能强大。
哪些地方需要改进：
- 大型模型的限制：这不是一个严重的问题，但不要期望它能舒适地处理超过70亿参数的模型。
- 偶尔的故障：偶尔的卡顿，以及一个奇怪的“由于过流导致系统被限制”的错误。我正在调查这个问题。虽然可以处理，但仍然需要注意。
最终结论：值得吗？
绝对是。对于探索边缘计算中的AI或开发创新解决方案原型的开发者来说，NVIDIA Jetson Orin Nano是一个非常好的选择
这款产品不是为处理重型生产任务而设计的，但考虑到只需要250美元，它的性价比和潜力都非常高。
下一步是什么？
我将在未来的项目中更深入地探索Orin Nano的功能，所以敬请期待。如果你对边缘人工智能感兴趣，或想尝试大语言模型，这款设备是很好的开始。
有疑问或测试建议吗？在评论区留言或通过社交媒体联系我。咱们来看看这小玩意儿究竟能干啥！
尽情实验吧！🚀
您可以在以下地方订购NVIDIA Jetson Orin Nano。尽管目前无货，敬请期待！
有问题、想法或需要更多细节？来找我!
本教程的视频版本：
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