Nvidia NX開發全解析

Nvidia Jetson NX 是Nvidia推出的一款運用於嵌入式系統的AI平台，它具有高性能的GPU，豐富的外設接口並且尺寸小巧，適用於各種應用場景，例如智能家居、智能製造、智能安防等。下面，我們將從 Nvidia NX 的開發環境、硬件介紹和應用開發三個方面來全面解析 Nvidia Jetson NX。

一、Nvidia Jetson NX 的硬件介紹

1. CPU/GPU

Nvidia Jetson NX 的 CPU 為6核ARM Cortex-A57（2+4）, 而GPU 則是NVIDIA Volta架構的NVIDIA® GeForce® GTX 1050 Ti GPU。CPU和GPU的強大性能，使得 Nvidia Jetson NX 完美的支持各種高效計算的應用或任務。

2. 存儲/內存

Nvidia Jetson NX 集成了 8GB 128-bit LPDDR4x，128GB/s的內存性能，和16GB eMMC 5.1 Flash。並且還支持 SD 卡，SATA、NVMe 磁盤等多種存儲介質。這些存儲介質的使用能使用戶可以更加靈活地管理和存儲數據。

3. 外設接口

Nvidia Jetson NX 有豐富的外設接口，例如8路GPIO、I2C、PWM、SPI、UART、USB3.0、SATA等設備接口。還有HDMI、DP、 eDP、CSI、DSI等顯像和音頻接口。這些開源接口保證了用戶可以自由的進行個性化的硬件擴展，為用戶的應用提供了更大的靈活性。

二、Nvidia Jetson NX 的開發環境

1. Jetson SDK Manager

Jetson SDK Manager 是一款由 Nvidia 研發的圖形化軟件開發套件，用戶就可以通過它來開發工具鏈、驅動、文件系統等。而且 Jetson SDK Manager 還提供了包括 OpenGL/GLES、CUDA/CUDNN、VisionWorks 和 TensorRT 在內的軟件開發套件和工具箱，可以快速開發和調試 AI 應用，提高應用開發的效率和質量。

2. JetPack

除了 Jetson SDK Manager，Nvidia Jetson NX 還支持 NVIDIA JetPack，JetPack 是一個包含NVIDIA Jetson裝置上所有必要軟件套件和工具的完整軟件解決方案。JetPack 中包含各種軟件包，例如深度學習框架TensorFlow, Pytorch, Mxnet, Caffe 等，還包括了Nvidia 軟件開發工具、Nvidia CUDA™ 工具和Nvidia RTX™ 庫。JetPack簡化了Jetson使用者資料設置過程，並可以在最新的Jetson系統上啟供新軟件更新。

3. NVIDIA Jetson 的開發套件

NVIDIA 專門為 Jetson 平台提供了許多開發套件，例如 Jetson Nano 開箱即用圖像分類樣品、JetPack SDK、TensorRT等。這些開發套件使得用戶的應用開發更加方便和高效，也節省了用戶的時間和精力。

三、Nvidia Jetson NX的應用開發

1. 待辦事項識別應用開發

將 Nvidia NX 作為一個強大的嵌入式AI平台，我們可以運用它來開發各種應用。下面以待辦事項識別為例，簡單闡述 Nvidia Jetson NX的應用開發過程：

import io
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

def preprocess_image(image):
    "圖像預處理"
    a = (np.asarray(image) / 255.0)
    b = cv2.resize(a, (224, 224), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    c = np.expand_dims(b,axis=0)
    d = np.transpose(c, (0, 3, 1, 2)).astype(np.float32)
    return d

def predict_result(image,model):
    '''CG 模型預測'''
    inputs = preprocess_image(image)
    output = model(inputs)
    return output

def load_model(model_path):
    '''模型加載'''
    try:
        import jetson.inference
        import jetson.utils
        model = jetson.inference.imageNet("googlenet", model_path)
    except:
        import deepstreaming_utils
        model = deepstreaming_utils.load_engine(model_path)
    return model

model_path = "./googlenet.onnx"
model = load_model(model_path)

img_path = "./test.png"
image = Image.open(img_path)
output = predict_result(image,model)
label = model.GetClassDesc(output[0])
print(label)

通過以上代碼，我們實現了基於 Nvidia Jetson NX 的待辦事項識別，識別一張圖片的類別，從而可以為用戶提供更多便捷生活服務。

2. 人臉識別應用開發

除了待辦事項識別應用，我們還可以基於 Nvidia Jetson NX 開發人臉識別應用。下面，我們闡述 Nvidia Jetson NX 的人臉識別應用開發過程：

import jetson.inference
import jetson.utils

# 加載檢測模型
net_detect = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5)

# 加載識別模型
net_recognize = jetson.inference.detectNet("facenet", threshold=0.5)

cap = cv2.VideoCapture(0+cv2.CAP_V4L2)

while (cap.isOpened()):
    ret, img = cap.read()
    # 圖像檢測和識別
    detections = net_detect.Detect(img)
    for detection in detections:
        top = int(detection.Top)
        left = int(detection.Left)
        right = int(detection.Right)
        bottom = int(detection.Bottom)

        #人臉識別
        face_origin = img[top:bottom, left:right]
        face = cv2.cvtColor(face_origin,cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.float32)/255.0
        matches = net_recognize.Detect(face)
        if len(matches) > 0:
            print("找到人臉： %i, 置信度：%f" % (matches[0].ClassID,matches[0].Confidence))
        else:
            print("未找到人臉。")

    cv2.imshow('img', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()

通過以上代碼，我們實現了基於 Nvidia Jetson NX 的人臉識別應用，可以檢測出攝像頭錄下的視頻中的人臉信息，方便應用開發者進行人臉數據的採集、識別和處理。

結論

Nvidia Jetson NX 是一款針對於嵌入式AI領域開發的高效計算平台，它不僅擁有強大的 CPU/GPU 計算能力，還支持豐富的外設接口和多種存儲介質。同時 NVIDIA 也專門為 Jetson 平台提供了多種開發套件和工具，使得應用開發更為方便，效率更為提升。因此，基於 Nvidia Jetson NX 平台進行 AI 應用的開發，能夠為用戶提供更好的 AI 體驗和更優秀的產品性能。