基于人工智能计算的操作系统提供了优化的可视化功能，可将视频和其他视觉传感器组合到*个统*的查看器应用程序中，随后可用于机器人的同步定位和测绘。
这为更直观的应用奠定了基础，例如用于训练机器人跟踪轨迹的人体姿态估计，*终可用于自主导航系统，以及在自动视觉解释、人脸识别和跟踪中提取面部特征。这些活动旨在增强安全和监控、动作捕捉和增强现实 (AR)。
跨复杂环境的运营情报
边缘复杂的 GPGPU 推理计算也支持这种视觉智能，包括高分辨率传感器系统、运动跟踪安全系统、自动目标识别、威胁位置检测和预测。基于机器状态的监控和预测性维护、半自动驾驶和驾驶员咨询系统等*域也依赖于 GPGPU 的并行处理架构。
这些关键嵌入式系统中进行的大部分高计算处理依赖于 NVIDIA 紧凑型超*计算机及其相关 CUDA 内核和用于开发数据驱动应用程序的深度学习 SDK。交通控制、人机交互和视觉监视以及基于人工智能的感知处理的快速部署都是可以将数据输入转化为可操作情报的*域。
超越惯例的处理
NVIDIA Jetson AGX Xavier 为边缘设备的计算密度、能效和人工智能推理能力树立了新的标杆。这是智能机器处理*域的巨大飞跃，它将 8 核 ARM 处理器的灵活性与 512 个 NVIDIA CUDA 内核和 64 个 Tensor 内核的*对数字处理性能相结合。
凭借其业界**的性能、能效、集成的深度学习功能和丰富的 I/O，Xavier 支持具有计算密集型要求的新兴技术。例如，Elma的新款Jetsys-5320采用Xavier模块来满足*其耐用的移动嵌入式计算应用不断增长的数据处理需求。它可以轻松处理数据密集型计算任务，并在 AI 应用程序中提供深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 操作。
是什么推动了数据推送
速度不断提高，促使主板和背板供应商生产出每通道 25 Gb/s 的新设计，支持高速 PCIe * 3 代和* 4 代设计。传感器也将开始使用 100 Gbe 在机箱内部和机箱之间传输。
当系统能够运行基于深度学习的高性能推理引擎时，它可以可靠地执行高*数据和视频处理任务，例如对通过 HD-SDI、以太网和 USB3.0 摄像机等通过高速圆形连接器接口捕获的多个视频图像流进行物体检测和图像分割。
较新的软件环境将导致供应商之间出现可更换的加速器和 GPGPU。在开放集团的传感器开放系统架构? (SOSA) 计划等基于开放标准的环境中，可能需要扩展SBC和GPGPU之间所需的高带宽本地连接，其中两个插接卡 (PIC) 可能构成*个SOSA模块，可能需要扩展以满足不断增长的数据需求。
坚固耐用的 AI 为明天的军事优势提供支持
当今坚固耐用的嵌入式系统设计人员渴望通过服务器*人工智能处理实现任务关键型 SFF 自主性，以便在远程位置进行部署并克服连接难题。这些系统需要实时响应、*低延迟和低功耗。*进的人工智能系统可促进从边缘到云端的数据处理，重新定义了在自主、恶劣和移动环境中使用坚固、紧凑的技术的可能性。