本文目录
- agx xavier如何进bios
- nvidia jetson agx xavier连不上手机热点
- NVIDIA Jetson Xavier支持nvcuvid硬件视频编解码库吗
- 英伟达在自动驾驶领域圈地：拿出超算力芯片还收获了两家中国公司
- L4级别自动驾驶 小鹏P7将搭载最新NVIDIA Xavier芯片
- 英伟达显卡A100推理性能如何
agx xavier如何进bios
1、agxxavier通过读取开机画面信息，进入BIOS。2、按Esc键，在开机进入logon画面时会出现PressEsctoenterSETUP这个提示，意思就是按下Esc键即可进入biox设置。
nvidia jetson agx xavier连不上手机热点
连不上手机热点有以下原因这个情况请确认开热点的手机数据网络是否开启了，如果没有开启数据网络那么连接该热点的手机肯定是无法上网的，所以分享热点的手机必须要将数据网络功能开启。
NVIDIA Jetson Xavier支持nvcuvid硬件视频编解码库吗
另外这个开发套件可以最多支持3个显示器，要如何接呢？自己想想吧！ Jetson Xavier包... 1个视觉处理器和1个视频处理器，每秒可执行30万亿次操作。为了打造它，Nvidia足足耗
英伟达在自动驾驶领域圈地：拿出超算力芯片还收获了两家中国公司
为了处理不同等级自动驾驶的工作负载，英伟达将采用专门为边缘应用打造的基于Ampere构架的各种产品和解决方案，对于完全实现自动驾驶的L5级别无人驾驶出租车，英伟达将制造出每瓦算力 100TOPS 的产品。
文丨AutoR智驾 诺一
英伟达初创加速计划已成为英伟达在AI领域发展中重要的一环。
12月15日，英伟达GTC中国大会在线上举办，GTC大会上英伟达发布了更快的AI芯片、与JDL京东物流打造全球首座“智能配送城”以及全球第一代400Gb/s网速的端到端网络解决方案NVIDIA? Mellanox? 400G InfiniBand。
作为这次GTC重要的一部分，英伟达在大会期间对从英伟达初创企业展示报名中100余家企业里脱颖而出的12家初创企业进行了视频展示。
入选的企业覆盖领域涵盖会话人工智能、智慧医疗/零售、消费者互联网/行业应用、深度学习应用/加速数据科学、自主机器/IOT/工业制造、自动驾驶汽车。
在自动驾驶汽车领域踏歌智行与宏景智驾率先获得英伟达以及行业的认可，这其中英伟达将提供包括技术、营销、融资等方面的支持。
作为一家矿区全栈式无人运输解决方案的自动驾驶初创公司，踏歌智行在2019年初实现了无人驾驶矿用卡车多编组作业，今年实现了无人夜班作业与驾驶室无人值守，开始规模化工程部署。
为了能够快速实际技术的落地，踏歌智行借助NVIDIA Jetson TX2i及NVIDIA Jetson AGX Xavier计算平台开发了露天矿无人驾驶运输解决方案“矿谷”。
矿谷包括了车载系统睿控、地面系统御疆和云控系统天枢，系统以露天矿为主要应用场景，解决矿区工作中由高粉尘、道路边界模糊等工况环境导致的感知痛点问题。
此外，自研的车载硬件计算平台M-box已经完成第三次大版本迭代，集成了5G通信模组，通过了中国计量院针对环境、可靠性和EMC在内的多项车规级检测认证，是国内最早一批集成了5G + C-V2X通信、支持高性能并行计算、高安全决策控制，并通过车规认证的车载域控制器。
作为一家初创公司，踏歌智行在2019年签订了超亿元的商业合同，其中，与包钢集团白云鄂博铁矿签订的矿用卡车无人驾驶项目已于今年10月完成第二阶段验收。
与国家电投南露天煤矿的无人驾驶项目合同是国内首个公开招标的煤矿无人驾驶运输项目，已于今年6月完成交付验收。
与国内最大的煤矿EPC中环协力的200台无人驾驶宽体车合同已交付3个作业编组，在中环协力的鄂尔多斯永顺煤矿实现24小时连续运营。
据悉，POC项目向商业订单的转化率超80%，后续订单超过3亿元。
另一家自动驾驶初创公司宏景智驾成立于2018年，该公司主要研发车规级自动驾驶系统解决方案，主要产品是软硬一体自动驾驶计算平台（ADCU – Autonomous Driving Computing Unit）。
这是目前中国市场上唯一支持高阶自动驾驶（L3和L4级）的通用型平台解决方案，整合了算法软件、架构设计、车规安全和芯片，可以达到高效优化、安全冗余、成本和功耗可控的目的，能满足大规模前装量产的需求。
在GTC大会期间，宏景智驾计划在2021年第四季度与主机厂合作量产L1\L2级自动驾驶乘用车，提供包括自动泊车、AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航控制）在内的高级辅助驾驶功能。
同时，宏景智驾在其L3+的高级别自动化辅助驾驶系统中采用了NVIDIA Xavier GPU，在高速干线物流、智慧公交、出行等领域实现落地。
宏景智驾也在与数家头部主流商用车厂和科技公司合作，研发L3级自动驾驶卡车，以帮助物流公司节省人力、降低油耗、提高驾驶安全性。按照计划，其L3级卡车可以节油5%、减少一半的人力成本、极大降低事故率。
英伟达企业市场兼开发者计划全球副总裁Greg Estes发表演讲中称，“这些能够在自动驾驶驾驶领域能够快速落地，也得力于英伟达在投资、营销和技术上的支持。”
首先，英伟达允许他们访问英伟达的技术资源，他们可以与英伟达建立个人联系，这一点对于初创公司非常重要，通过与技术人员的沟通要远远好于查阅文档。
其次，初创公司希望能够扩大自己的规模，我们知道许多初创公司一开始使用的是本地GPU，之后便希望能扩展到云端。
因此，英伟达能为他们提供相应的程序，大大提升了GPU的可用性，英伟达提供补助计划和折扣价，帮助他们起步，并逐渐发展成熟。
最后，很重要的一项就是知名度。
英伟达帮助他们开展营销计划，与初创公司一起打造成功案例，依靠英伟达的营销资源提升初创公司的知名度。
Greg Estes表示，“在很多时候，其中的部分工作是与风投机构进行专门的沟通，英伟达为风投机构和初创公司之间进行牵线搭桥，再次提升初创公司的知名度。”
在自动驾驶技术方面，英伟达也做出了创新。
首先，在自动驾驶端到端数据采集方面，英伟达会通过大量的传感器设备进行数据收集，在大型DGX SuperPOD上的数据中心训练模型，生成经过训练的神经网络模型，以便部署到汽车中。
在将这些模型部署到汽车之前，英伟达要通过硬件在环的仿真模拟对其进行仿真测试。
英伟达会利用运行这些模型的汽车中的实际AI硬件来模拟合成这些模型看到的信息，包含能够使用所有传感器感知汽车周围环境的感知组件以、规划组件和预测组件。
这些组件可以预测场景其他汽车、行人以及其他交通参与者的行为以便根据其他交通参与者可能出现的行为方式进行提前规划。
为了处理不同等级自动驾驶的工作负载，英伟达将采用专门为边缘应用打造的基于Ampere构架的各种产品和解决方案。
针对辅助驾驶功能，则可使用基于Ampere构架提供每秒10万亿次运算，并且能耗仅为5瓦的嵌入式芯片来处理该任务。
对于L2级别自动驾驶，因为可提供45瓦能耗并且每秒200 TOPS的Orin来处理该工作负载。
对于完全实现自动驾驶的L5级别无人驾驶出租车，英伟达将制造出每瓦算力 100TOPS 的产品。
简单总结就是，获得英伟达初创企业展示的企业，可以通过最直接的渠道获得英伟达提供的不仅限AI技术的能力，而是是高性价比。
Greg Estes在采访中透露，“英伟达计划项目已覆盖全球近7000家AI初创公司，英伟达希望通过英伟达初创企业展示可在产品开发、原型设计和部署的关键阶段助力初创企业发展，每家成员企业都能够持续获得为其量身定做的助力权益，这为初创企业的发展提供了基本工具。”
当前，自动驾驶技术正处长快速发展期，经过上半场的融资、技术融合，自动驾驶下半场必将进入技术落地阶段，初创公司如何能够在新一轮技术爆发中快速突围，除了拥有过硬的自身技术实力之外，更需要英伟达这样的成熟的AI公司进行赋能。
L4级别自动驾驶 小鹏P7将搭载最新NVIDIA Xavier芯片
日前，小鹏汽车宣布将与NVIDIA继续合作，下一代智能纯电车型将继续搭载NVIDIA AI自动驾驶计算平台。值得一提的是，4月27日将上市的小鹏P7，将成为首款搭载NVIDIA DRIVE AGX Xavier自动驾驶平台的量产车型。
据官方介绍，NVIDIA Xavier处理器被定义为人工智能超级计算机SoC，采用台积电16nm工艺制造，集成70亿个晶体管，内置NVIDIA自主设计的八个ARM CPU核心，搭配512个Volta架构的CUDA GPU核心，并拥有新的计算视觉加速器、双8K HDR视频处理器，可硬件编解码8K视频。
而搭载在小鹏P7上的NVIDIA DRIVE AGX Xavier芯片，具备L4级的自动驾驶计算能力，可实现每秒30万亿次运算，而功耗仅30 瓦，能效是上一代架构的15倍。
英伟达显卡A100推理性能如何
GPU云端推理性能最高是CPU的237倍过去几年，云端AI训练市场英伟达拥有绝对优势，云端AI推理市场被英特尔赚取了大部分利润是事实。这让不少人都产生了GPU更适合训练而CPU更适合推理的认知，但MLPerf最新的推理测试结果可能会改变这一观点。MLPerf Inference V0.7的测试结果显示，在数据中心OFFLINE（离线）测试模式下，赛灵思U250和英特尔Cooper Lake在各个测试模型下与英伟达T4的差距不大，但A100对比CPU、FPGA和自家的T4就有明显的性能差距。A100 GPU的优势也在边缘推理中也十分明显。在单数据流（Singel-Stream）测试中，A100对比英伟达T4和面向边缘终端的英伟达Jetson AGX Xavier有几倍到十几倍的性能优势。在多数据流（Multi-Stream）测试中，A100对比另外两款自家产品在不同AI模型中有几倍到二十多倍的性能优势。