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AI 處理器以低于 1V 的電壓運(yùn)行時(shí)，電流消耗卻高達(dá)數(shù)千安培。這種前所未有的電流需求已使供電網(wǎng)絡(luò)（PDN）成為系統(tǒng)的主要瓶頸。

上一期介紹了如何在 NVIDIA Jetson AGX Thor 上使用 Docker 部署 vLLM 推理服務(wù)，以及使用 Chatbox 作為前端調(diào)用 vLLM 運(yùn)行的模型（上期文章鏈接）。本期我們將嘗試能否在 Jetson AGX Thor 上部署并成功運(yùn)行高達(dá) 1,200 億參數(shù)量的 gpt-oss-120b 大模型。

對(duì)于老年人、殘障人士來說，傳統(tǒng)的電動(dòng)輪椅只提供基礎(chǔ)的代步功能，無法實(shí)現(xiàn)自主避障、導(dǎo)航且交互復(fù)雜，這導(dǎo)致許多行動(dòng)不便者在日常外出、就醫(yī)檢查時(shí)，需要依賴他人推行或引導(dǎo)，獨(dú)立出行困難，稍有不慎還可能發(fā)生意外。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、AI、邊緣計(jì)算等技術(shù)與家居、醫(yī)療、出行等場(chǎng)景的融合更加深入，智能輪椅的出現(xiàn)，打破了傳統(tǒng)輪椅行動(dòng)的局限性，通過內(nèi)置激光雷達(dá)、超聲波等多種傳感器

那么有沒有簡單方案？當(dāng)然！你用串口屏，通過串口通信可以直接將內(nèi)容顯示到屏幕上。這種串口屏種類還是比較多的，有需要可以了解下。剛好手上有一塊 3.5寸的串口屏直接就利用上。

今天，人工智能 (AI) 正在以超乎想象的速度迅猛發(fā)展，在這一大背景下，有兩大趨勢(shì)特別值得關(guān)注：一個(gè)趨勢(shì)是近兩年基于大模型的生成式AI的狂飆突進(jìn)，向我們展示著AI的無限可能；另一趨勢(shì)則是AI技術(shù)不斷“下沉”，轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)的“邊緣”，邊緣AI的興起正在將AI帶入更多的應(yīng)用場(chǎng)景，讓AI變得觸手可及。

AI在汽車行業(yè)的應(yīng)用日益深化，如何將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先進(jìn)模型（如虛擬傳感器）集成到ECU軟件中，已成為業(yè)界面臨的核心挑戰(zhàn)。

在小型、低功耗的邊緣設(shè)備上運(yùn)行先進(jìn)的 AI 和計(jì)算機(jī)視覺工作流正變得越來越具有挑戰(zhàn)性。機(jī)器人、智能攝像頭和自主設(shè)備需要實(shí)時(shí)智能來感知、理解并做出反應(yīng)，而無需依賴云端。NVIDIA Jetson 平臺(tái)通過緊湊的 GPU 加速模塊和專為邊緣 AI 與機(jī)器人開發(fā)設(shè)計(jì)的開發(fā)套件，滿足了這一需求。

這一全新開放模型系列引入了開放的混合 Mamba-Transformer MoE 架構(gòu)，使多智能體系統(tǒng)能夠進(jìn)行快速長上下文推理。

社區(qū)作為用戶交流、信息傳遞的核心載體，圖片內(nèi)容（如理財(cái)產(chǎn)品截圖、投資經(jīng)驗(yàn)分享配圖、用戶互動(dòng)評(píng)論圖片等）的展示質(zhì)量直接影響用戶的信息獲取效率與平臺(tái)信任感。

CPU作為“通用基石”，支撐所有設(shè)備的基礎(chǔ)運(yùn)行；GPU憑借并行算力，成為AI訓(xùn)練與圖形處理的“主力”；TPU在Google生態(tài)中深耕云端大模型訓(xùn)練；NPU則讓AI從“云端”走向“身邊”（手機(jī)、手表、汽車）。 未來，隨著AI應(yīng)用的深化，硬件分工將更精細(xì)——可能出現(xiàn)專為機(jī)器人設(shè)計(jì)的專用AI芯片，或融合NPU與GPU優(yōu)勢(shì)的“邊緣訓(xùn)練芯片”。但無論如何，“匹配場(chǎng)景