AWS IoT Greengrass助力 NVIDIA Jetson在邊緣設備端實現人工智能的無縫部署。

NVIDIA 今日宣 布與亞馬遜 AWS IoT 展開合作，讓 NVIDIA? Jetson?助力用戶在數百萬臺連接設備上部署 人工智能與深度學習。

這一聯合解決方案能夠在 AWS 上輕松創建、訓練并優化模型，并使用 AWS IoT Greengrass 將模型部署至采用 Jetson 的邊緣設備。

NVIDIA Jetson 平臺可提供高性能且高能效的計算，能夠實現邊緣人工智能。其應用領域 包括零售、制造、農業等行業的自主機器和智能攝像頭。

AWS IoT Greengrass 能夠將 AWS 無縫擴展至邊緣設備，包括機器學習推理，使其能夠在 本地處理生成的數據，同時仍使用云端進行管理、分析和持久存儲。采用 Jetson 的設備 可近乎實時地使用 AWS IoT Greengrass 在邊緣實現推理。隨后將數據返回至機器學習服務（例如 Amazon SageMaker），以提高模型的準確性。

Jetson 提供了一套包括 NVIDIA JetPack?的全套軟件工具和開發包（SDK）。它還支持MXNet、Caffe、TensorFlow 和 PyTorch 等多種框架，開發者可使用這些算法快速部署實際應用。

NVIDIA 副總裁兼自主機器事業部總經理 Deepu Talla 表示：“Jetson 是一款高性能計算機，它采用了與全球最快的超級計算機相同的架構和統一軟件。我們提供一系列的產品包括全新 Jetson Nano 到 Jetson AGX Xavier，使如今的物聯網設備能夠從小型物聯網設備 擴展至強大的物聯網網關。”

有了 Jetson 和 AWS IoT Greengrass，就能夠輕松部署經優化后可在物聯網設備端運行的 機器學習模型。客戶可直接在采用 Jetson 的設備端運行近乎實時的推理，以節約帶寬和 成本，而無需先將數據發送至云端。

各類用例變得更加智能

Jetson 讓各種曾經無法想象的應用實現了人工智能。在高精準農業領域，采用 Jetson 的 攝像頭運行于 AWS IoT Greengrass 上，即可近乎實時地定位雜草，捕捉到之前難以察覺的雜草，將異常情況上傳至云端，并快速重新進行模型訓練和部署。這種強大的技術組合使農業變得更加智能，能夠更高效地滿足地球不斷增長人口的糧食需求。

在自動化光學檢測領域，產品缺陷可在工廠車間內被快速識別，以避免制造裝配線的延誤。這樣就能提高生產率并降低損失，從而提高整體運營效率。

在零售業中，采用 Jetson 的設備可使用 AWS IoT Greengrass 來部署經訓練的神經網絡，在邊緣就能監控庫存、客戶行為和結賬以及處理數據。這樣能實現高效運營并惠及整個零售業。