AI

AI 边缘主机

RK3588

Posted by LXG on July 22, 2025

英伟达 Jetson 系列

NVIDIA 产品矩阵图

NVIDIA 主题领域

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AI 边缘硬件

名称 平台芯片 算力（TOPS） 系统支持 网络接口 特色 / 适用场景
Jetson Orin NX NVIDIA Orin NX 70–100 Ubuntu + JetPack 2× 千兆 + 可选 Wi-Fi 强力推理 / 多模型并发 / 工业机器人
Jetson Xavier NX NVIDIA Xavier NX ~21 Ubuntu + JetPack 千兆 ×1 + Wi-Fi 可选 中高算力需求，生态好
RK3588 主板 Rockchip RK3588 ~6 Android / Ubuntu / Debian 双千兆 国产低成本，适合轻量化图像/文字识别
魔方派3（RUBIK Pi 3） Qualcomm QCS6490 ~30 Android / Qualcomm Linux 双千兆 商用安卓场景，语音+视觉并发应用
HPM6850 模组主板 兆易创新 + NPU 6~8 RTOS / Linux Lite 千兆 ×1 国产中低功耗边缘视觉任务
RK3576 主板 Rockchip RK3576 ~12 Android 14 / Linux 双千兆 RK3588 升级版，支持 LPDDR5
鸿鹄 920-AI 开发板 华为海思 + NPU ~8–10 LiteOS / HarmonyOS 千兆 ×1 IoT 视频类分析，国产化平台

NVIDIA Jetson Orin Nano

NVIDIA Jetson Orin Nano™ 开发者套件

NVIDIA Jetson Orin Nano™ 超级开发者套件是一款紧凑而强大的计算机，它重新定义了小型边缘设备的生成式 AI。它提供高达 67 TOPS 的 AI 性能，较上一代提升 1.7 倍，可无缝运行最流行的生成式 AI 模型，例如视觉转换器、大型语言模型、视觉语言模型等。它仅售 249 美元，凭借NVIDIA AI 软件和广泛的 AI 软件生态系统的支持，为开发者、学生和创客提供最经济实惠且易于访问的平台。现有的 Jetson Orin Nano 开发者套件用户只需升级软件即可体验性能提升，因此现在每个人都可以通过生成式 AI 解锁新的可能性。

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Jetson Orin Nano 架构与规格

项目 说明
CPU 架构 6 核 ARM Cortex-A78AE（64 位）
GPU 架构 NVIDIA Ampere 架构 GPU（最多 1024 CUDA 核心）
AI 加速单元 Ampere 架构 Tensor Core，支持 INT8 / FP16 / FP32
内存 最大 8GB LPDDR5，128-bit 带宽
算力（INT8） 20 TOPS（4GB 版本） / 40 TOPS（8GB 版本）
接口支持 PCIe、USB 3.2、CSI 摄像头接口、GPIO、I2C、SPI 等
操作系统 Ubuntu 20.04 + JetPack SDK
开发支持 TensorRT、CUDA、cuDNN、PyTorch、TensorFlow、ONNX 等

RK3588 vs Jetson Orin Nano AI 推理对比表

对比维度 RK3588 Jetson Orin Nano
架构类型 ARM Cortex-A76 + A55 + 独立 NPU ARM Cortex-A78AE + Ampere GPU + Tensor Core
推理算力（INT8） 6 TOPS 20~40 TOPS（4GB/8GB）
AI 加速方式 专用 NPU 加速器 GPU + Tensor Core 协同推理
支持精度 INT8，部分支持 FP16 INT8 / FP16 / FP32 全支持
模型格式支持 RKNN（由 ONNX/TFLite 转换） 原生支持 ONNX / TFLite / PyTorch / TF
工具链生态 RKNN Toolkit / rknpu2 JetPack SDK / TensorRT / CUDA
部署流程 需预转换、手动配置 RKNN 可直接部署主流 AI 框架模型
性能表现（YOLOv5s） 约 20–30 FPS 约 90–120 FPS
成本（主板） ￥800–1200 ￥1500–3500
适合场景 国产化部署 / 成本敏感应用 高性能 AI 推理 / 模型开发实验

RK3588 在 AI 推理领域的主要竞品

竞品名称 芯片厂商 AI 算力（INT8 TOPS） 架构类型 生态/框架支持 典型应用场景
RK3588 Rockchip ~6 TOPS ARM + 独立 NPU RKNN Toolkit，支持 ONNX/TFLite 边缘计算、智能监控、机器人
Snapdragon 8cx Gen3 Qualcomm 15-20 TOPS ARM + Hexagon DSP/NPU Qualcomm SNPE，支持多框架 轻薄本、平板、边缘AI
MediaTek Dimensity 9200 MediaTek ~20 TOPS ARM + APU MediaTek APU SDK 手机、智能设备
NVIDIA Jetson Orin Nano NVIDIA 20~40 TOPS ARM + GPU + Tensor Core JetPack SDK，TensorRT 工业AI、机器人、无人机
Huawei Ascend 310 华为 16 TOPS 专用 AI 加速器 MindSpore，CANN 云端和边缘AI

CUDA 核心 和 Tensor 核心

  1. 图像预处理（Resize、Color Convert）：
    → 使用 CUDA 核心（OpenCV GPU模块 或 NPP）

  2. 深度神经网络推理（如 YOLOv8）：
    → 使用 Tensor 核心（通过 TensorRT 推理加速）

📦 Jetson Orin Nano 核心参数概览

型号 CUDA 核心数量 Tensor 核心数量 GPU 架构 最大 AI 性能
Orin Nano 4GB 512 16 Ampere 20 TOPS（INT8）
Orin Nano 8GB 1024 32 Ampere 40 TOPS（INT8）

🎯 作用对比：CUDA 核心 vs Tensor 核心（在 Jetson Orin Nano 上）

项目 CUDA 核心 Tensor 核心
功能 处理通用 GPU 运算：图像处理、计算机视觉、视频解码等 处理 AI 推理（尤其是卷积、矩阵乘加）
主要用途 OpenCV 加速、图像预处理、视频转码、渲染等 TensorRT、Deep Learning（PyTorch、ONNX） 推理
数据类型支持 FP32（主）、FP16、INT32 INT8、FP16、TensorFloat32（TF32）
如何使用 用 CUDA/C++ 编写、OpenCV GPU 模块等 使用 TensorRT / DeepStream / PyTorch + TensorCore 支持
可控性 更灵活编程和调度 自动由框架调用加速，用户不直接编程

📦 Jetson Orin Nano 在物流分拣中心的应用

场景 作用 使用模块
📦 快递包裹识别 识别快递单、二维码、条码 摄像头 + Orin Nano + OCR模型
🎯 自动分拣引导 判断包裹目标区域或滑槽 目标检测模型（如 YOLO）
🧠 尺寸/体积估算 结合深度摄像头进行体积判断 Depth Camera + 推理 + OpenCV
🏷️ 标签/面单缺陷检测 检测是否缺少或损坏 图像分类/检测模型
🤖 与PLC/机械臂协同 下发控制信号 GPIO/串口/CAN 通信
🕸️ 边缘网关 + 云端协同 仅上传识别结果，降低网络压力 MQTT/HTTP + 云平台 API

国内高校学习AI常用平台

平台 主要特点 使用情况
NVIDIA Jetson 系列 生态成熟，支持深度学习全套工具，适合视觉、机器人等课程 多数高校AI、机器人、嵌入式方向主力教学平台
华为昇腾（Ascend）系列 国产AI芯片，配合MindSpore框架，注重云边协同 部分重点高校及科研院所引入，尤其AI基础研究
寒武纪（Cambricon） 国产AI芯片，强调神经网络推理，部分高校实验室使用 AI芯片教学、国产软硬件实践项目
英特尔 Movidius + OpenVINO 轻量级视觉AI加速，适合低功耗嵌入式实验 AI视觉课题与低功耗设备教学
Google Coral Edge TPU 低功耗，适合TensorFlow Lite教学 部分高校做嵌入式AI入门
通用云平台（阿里云、腾讯云、华为云） 云端AI训练与推理，配合线上教学 大量高校课程采用云端资源进行大规模模型训练

Jetson Orin Nano 学习必备技术基础清单

技术领域 是否必须 建议水平 说明
Python 编程 ✅ 必须 中级 用于调用 AI 框架、运行推理脚本、处理图像等
Linux 操作系统 ✅ 必须 中级 Jetson 运行 Ubuntu；需掌握命令行、软件安装、权限管理等
深度学习基础 ✅ 必须 入门-中级 了解 CNN、模型结构、推理与训练的区别，模型格式（如 ONNX）等
AI 框架（PyTorch / TensorFlow） ✅ 必须 入门 能使用基本框架加载模型并运行推理
OpenCV / 图像处理 🟡 建议 入门 摄像头读取、图像预处理、可视化
Jetson 平台知识 🟡 建议 可学习 JetPack SDK、CUDA、TensorRT、硬件接口配置等
嵌入式开发基础 🟠 可选 初步了解 GPIO、I2C、SPI 等，适用于机器人、自动化等场景
C++ 编程 🟠 可选 初步了解 如果使用 C++ 示例或对性能有要求时可选
模型优化知识（TensorRT / INT8 / FP16） 🟠 可选 可后学 部署到产品中时提升推理速度、降低功耗
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