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在开始操作前，先检查设备和环境是否符合要求，这是部署成功的关键，入门者优先确认硬件和系统版本即可。

无需复杂配置！Jetson全系列部署Cosmos Reason 2B（vLLM加速+实时视觉推理）

接下来，我想快速展示一张图表，它对比介绍了 ​AGX Thor、IGX Thor 和 DGX Spark​ 这三款产品。

【解密Jetson Thor系列3】你的边缘AI项目该用哪款？AGX Thor、IGX Thor、DGX Spark 适用场景大揭秘

Jetson 的一大优势在于它是一个开放平台，并不绑定某一家特定的人工智能公司、供应商或模型提供商。

【解密Jetson Thor系列2】开放生态重构AI推理边界——零日支持、7倍性能飞跃与机器人革命

如今，物理AI正成为现实——它指通过模型理解物理世界规律，并智能互动的技术。在物理AI新时代，核心挑战是：如何构建高智能模型，并将其部署到数据产生的边缘端，实现实时响应。但解决问题的路径并非从边缘开始，而是从云端起步。

【解密Jetson Thor系列1】从边缘到通用智能：英伟达为何打造Jetson Thor？

在哈佛医学院的一间实验室里，Bernardo Sabatini 教授正盯着显微镜下的一小片脑组织。这片组织中，数以千计的神经元正默默工作着，有些兴奋，有些抑制，彼此交织成一张精密的神经网络。

DGX Spark 桌面超算如何点亮癫痫研究的神经密码——一个科学家与“迷你超级计算机”的真实故事​

在开箱文正式开始之前，先解释一下ASUS Ascent GX10与NVDIA DGX Spark究竟是什么关系？

【开箱解密】ASUS Ascent GX10：DGX Spark公版基因下的工业美学蜕变

迈克尔·克利夫（Michael Clive）的办公室里挂着一张泛黄的土星环照片——那是他二十年前参与火箭研发时，从肯尼迪航天中心控制室偷拍的。如今身为英伟达高级经理的他，虽在AI芯片战场厮杀，却总在深夜对着窗外发呆。"爸爸，为什么星星不会眨眼睛？"三岁女儿的问题像一颗流星，击中了他记忆深处某个角落。

"Spark"点燃星空：英伟达工程师如何用DGX Spark把后院变成太空观测站

本文整理NVIDIA的直播视频《DGX Spark Live: Developer Q&A》

深度解析：DGX Spark如何重构AI开发者的工作流与生态边界

随着NVIDIA DGX Spark与NVIDIA Jetson Thor两款设备的推出，开发者在处理复杂AI模型，尤其是大型语言模型（LLM）时，面临了新的选择。这两款设备均配备了高达128GB的统一系统内存，为处理大规模数据集和复杂模型提供了坚实的硬件基础。然而，在价格上，DGX Spark以3999美金的定价略高于Jetson Thor的3499美金。那么，对于需要处理大语言模型的开发者而言，究竟该如何在这两款设备中做出选择呢？本文将从芯片制程、功耗、架构设计、内存带宽以及缓存一致性等五个关键信号出发，对这两款设备的性能进行深入分析，以期为开发者提供有价值的参考。

NVIDIA双雄对决：DGX Spark与Jetson Thor，谁才是大语言模型开发的“性能王者”？

当您拿起它的瞬间，Jetson AGX Thor便展现出坚固耐用的质感与精工细作的构造。这款设备将工作站级的强大性能浓缩于极致紧凑且便携的形态中，既保障了专业算力需求，又实现了移动场景下的高效部署。

NVIDIA Jetson AGX Thor开发套件开箱和刷机体验

现介绍Jetson计算模块系列中的Jetson T5000模块——此模块为当前Jetson AGX Thor开发者套件的核心组件。现透露一则关键信息：NVIDIA将推出T4000模块。

深度揭秘Jetson Thor：从2000TFLOPS算力到Orin Nano JetPack7支持时间表

北京时间1月7日早上10点30，NVIDIA黄仁勋身穿新皮衣等上CES的讲台，发表CES开幕演讲。将近1个小时40分钟的演讲里，黄仁勋再次给大家描述了人工智能未来发展蓝图。

为什么说NVIDIA 黄仁勋 CES演讲引领人工智能未来五年发展方向？

例如我们前面搭建的Llamaspeak语音智能助手项目中，并非单纯地选择不同大语言模型来作为智能核心就完成了，我们还需要结合很多其他配套技术，包括音频输入/输出的websocket或usb/i2s技术、数据传输技术（gRPC）、语音识别技术（RIVA ASR）、语音合成技术（Piper TTS）等等。

在Jetson上玩转大模型Day17：NanoLLM开发平台(6)：AI Agent功能

前面使用NanoLLM的vision.video功能来分析视频或摄像头画面，是一种非常轻便的方法，但是互动性不足，主要是演示视频处理的能力。

在Jetson上玩转大模型Day16：NanoLLM开发平台(5)：视觉数据库分析助手

上一篇文章里，我们使用NanoLLM所提供的nano_llm.agents.web_chat智能体，调用Llama-3-8B-Instruct模型，并修改ASR与TTS调用的档来支持中文的输入与输出，非常轻松地搭建Llamaspeak语音助手。

在Jetson上玩转大模型Day14：NanoLLM开发平台(3)：多模态语音助手

前面已经简单介绍过在Jetson AI Lab所提供的NanoLLM开发平台上的API基本内容，使用这些API可以非常轻松地开发并整合比较复杂的应用，现在就用一个比较具有代表性的Llamaspeak对话机器人项目，做个简答的比较。

在Jetson上玩转大模型Day12：NanoLLM开发平台(2)：语音对话助手

我們在前面所介紹的各項應用，包括SAM、OWL-Vit、Text-Generation-Webui、stable-diffusion-webui等等，都是基於個別項目環境去搭建，目的是讓讀者比較輕鬆地掌握不同技能的知識。但是這種方式對於要開發一個實用的應用系統來說，就顯得過於零碎，並且難以整合，這又不符合我們一開始所設定的目標，因此提供一套更有系統的開發環境，就變得非常重要。

在Jetson上玩转大模型Day12：NanoLLM開發平臺(1)：Python API接口說明

有经验的人都很清楚这四种算法之间的差异与所需的对应算力之间的关系。事实上，在医疗、工程、航天、自动驾驶等很多使用价值高的应用场景中，对于分割技术的需求是非常明显的。

在Jetson上玩转大模型Day11：SAM2应用

做过机器视觉模型训练的人都知道，最耗时费力的阶段，就是对图片集进行标注的环节，这通常必须交由人力来进行，很难交给计算机去自动化标注，因此这个阶段也是除了采购设备之外，成本最高的环节。

在Jetson上玩转大模型Day10：OWL-ViT应用

雖然DCNN深度卷積神經網絡在2010年代爲視覺AI技術開創新格局，但實用性受到很大的限制。後來受到NLP在Transformer技術的突破，對視覺技術產生非常大的衝擊，於是Google在2021年提出的ViT（Vision Transform）技術，對機器視覺上的圖片分類、物體檢測、語義分割等應用，產生非常大的變化，不僅在效能上有所突破，並且爲視覺與大語言模型相結合的多模態技術，開創新的格局。

在Jetson上玩转大模型Day9：建立EffectiveViT测试环境

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