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

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，2048 CUDA 核心 + 64 Tensor 核心，支持高并行計算。

CPU：12 核 Arm Cortex-A78AE，主頻 2.2 GHz。

內存：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，適合緊湊型設備。

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

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

內存：8GB/16GB LPDDR5，帶寬 102.4 GB/s5。

功耗：10-25W，適用于無人機、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，1024 CUDA 核心 + 32 Tensor 核心。

CPU：6 核 Arm Cortex-A78AE，主頻 1.5 GHz。

內存：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 GPU（512 CUDA 核心 + 64 Tensor 核心），8 核 Carmel CPU，功耗 10-30W，用于工業(yè)機器人、自動駕駛。

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

5、Jetson TX2

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

內存：8GB LPDDR4，帶寬 59.7 GB/s。

功耗：7.5-15W，適用于中等復雜度的無人機導航和機器人控制

二、架構與技術差異

1、GPU 架構

Orin 系列：Ampere 架構（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（2018 年推出），性能較舊但仍在工業(yè)場景中廣泛應用。

TX2：Pascal 架構（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（深度學習加速器）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，遠超 Xavier 和 TX2 的 4K 處理能力

三、應用場景定位

1、Jetson AGX Orin：面向超高性能需求，如自動駕駛（多傳感器融合）、工業(yè)機器人、智慧城市基礎設施。

2、Jetson Orin NX：適用于緊湊型高性能設備，如醫(yī)療影像分析、無人機實時避障。

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

4、Jetson Xavier 系列：工業(yè)自動化、AGV 導航，逐步被 Orin 系列替代。

Jetson TX2：舊款中端設備，仍用于傳統(tǒng)機器人控制與邊緣計算項目

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、總結與選型建議                                 

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