NVIDIA 18日宣布与亚马逊AWS IoT展开合作，让NVIDIA Jetson助力用户在数百万台连接设备上部署人工智能与深度学习。这一联合解决方案能够在AWS上轻松创建、训练并优化模型，并使用AWS IoT Greengrass将模型部署至采用Jetson的边缘设备。
NVIDIA Jetson平台可提供高性能且高能效的计算，能够实现边缘人工智能。其应用领域 包括零售、制造、农业等行业的自主机器和智能摄像头。
AWS IoT Greengrass能够将AWS无缝扩展至边缘设备，包括机器学习推理，使其能够在本地处理生成的数据，同时仍使用云端进行管理、分析和持久存储。采用 Jetson的设备可近乎实时地使用AWS IoT Greengrass在边缘实现推理。随后将数据返回至机器学习服务（例如Amazon SageMaker），以提高模型的准确性。
Jetson提供了一套包括NVIDIA JetPack的全套软件工具和开发包（SDK）。它还支持MXNet、Caffe、TensorFlow和PyTorch等多种框架，开发者可使用这些算法快速部署实际应用。
NVIDIA副总裁兼自主机器事业部总经理Deepu Talla表示：“Jetson是一款高性能计算机，它采用了与全球最快的超级计算机相同的架构和统一软件。我们提供一系列的产品包括全新Jetson Nano到Jetson AGX Xavier，使如今的物联网设备能够从小型物联网设备 扩展至强大的物联网网关。”
有了Jetson和AWS IoT Greengrass，就能够轻松部署经优化后可在物联网设备端运行的机器学习模型。客户可直接在采用Jetson的设备端运行近乎实时的推理，以节约带宽和成本，而无需先将数据发送至云端。
各类用例变得更加智能
Jetson让各种曾经无法想象的应用实现了人工智能。在高精准农业领域，采用Jetson的摄像头运行于AWS IoT Greengrass上，即可近乎实时地定位杂草，捕捉到之前难以察觉的杂草，将异常情况上传至云端，并快速重新进行模型训练和部署。这种强大的技术组合使农业变得更加智能，能够更高效地满足地球不断增长人口的粮食需求。
在自动化光学检测领域，产品缺陷可在工厂车间内被快速识别，以避免制造装配线的延误。这样就能提高生产率并降低损失，从而提高整体运营效率。
在零售业中，采用Jetson的设备可使用AWS IoT Greengrass来部署经训练的神经网络，在边缘就能监控库存、客户行为和结账以及处理数据。这样能实现高效运营并惠及整个零售业。
