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DeepStream(实时分析来自摄像头、传感器和物联网网关的数据)高效且实时地分析来自摄像头、传感器、物联网网关等的数据。NVIDIA推出采用Pascal架构的JetsonTX2单板...英伟达在嵌入式领域基于ARM架构的Jetson平台结合自有GPU集成的Tegra系列SoC，已经在车辆、机器视觉、人工智能相关的一些领域崭露头角，英伟达也在早前宣布推出基于TegraParker平台的新一代JetsonTX2，将嵌入式人工智能带入新的领域。

NVIDIA宣布支持vSphere、vCenter或vMotion，这将通过NVIDIAGPUCloud将用户从自己的服务器上获得的GPU需求连接到VMwareCloudonAWS上，使NVIDIA的GPU虚拟化技术应用到更广泛的领域，不仅是在科学研究、数据分析或人工智能领域，还可以加速部署在云端的现代应用服务的运行。

CUDA是GPU编程中C语言的扩展包，CUDNN是封装卷积等运算符的库，不是一个级别的东西。两者的关系，CUDA可以用来实现cudnn定义的各种接口。早期CUDNN应该是CUDA内部实现的。但随着NVIDIA软件生态的发展，CUDNN团队肯定会选择使用更低级、更接近硬件、更难用的工具，比如PTX，比如直写汇编(SASS)。

当然，任何能写好CUDA的人都必须明白它的局限性。二者在生态学中的地位。当初CUDA可以说是英伟达用来征服世界的东西。很大程度上奠定了其在高性能计算，尤其是神经网络高性能计算中的地位。因为CUDA在暴露硬件特性和保持软件通用性之间找到了一个微妙且可接受的平衡。然而，随着近年来技术的发展，情况又发生了变化。CUDA仍然肩负着软件生态普适性的重任，高性能任务需要CUDNN、CUBLAS等高性能软件库来承担。

nvidiapass是NVIDIA的云计算服务，主要针对AI推理、高性能计算等场景。使用基于GPU的虚拟机实例可以提供高性能的计算能力，从而帮助企业和科研机构降低其昂贵的计算成本。该服务支持TensorRT等多种深度学习框架和工具，通过GPU进行高效的推理计算，具有很强的灵活性和扩展性。同时，nvidiapass还提供全面的安全性和可用性保障，能够满足企业对计算服务的高要求。

NVIDIA的Jetson平台，由基于ARM架构的Tegra系列SoC和自己的GPU集成而成，在车辆、机器视觉和人工智能相关的一些领域已经崭露头角，NVIDIA也在早前宣布推出基于TegraParker平台的新一代JetsonTX2，将嵌入式人工智能带入新的领域。JetsonTX2平台约为名片大小，功耗不到7.5W然而，与JetsonTX1相比，JetsonTX2具有两倍的能效和两倍的计算效率，这使得Jetson TX 2能够提供更高效、更深入的神经网络，包括图像分类、导航和语音识别，具有更好的准确性和响应速度。

前几天误注册了AutoDL之后，真的停不下来了。算上折扣，比阿里云和腾讯云的gpu服务器都合适。同时，AutoDL是一个容器化的实例，所以初始化在几秒钟内完成。但是阿里云初始化过程中的GPU驱动和框架构建时间有点太长了。如果考虑到时间，AutoDL的性别比例甚至更高。但由于实例的限制，AutoDL暂时无法编译TensorRTBackend版本，而是编译cuda11.2版本。

用阿里云最低的TeslaT4，4核cpu，15G内存服务器作为参考。用sabaki玩的速度还可以，但是经过测试，NVIDIARTX3060/12GB的性能比阿里云的TeslaT4差很多。作为TeslaT4的替代品，NVIDIARTXA4000/16GB的成绩略好于TeslaT4，也符合AutoDL主页的排名。

(分析来自摄像机、传感器和iotGatewayRealtime的数据)高效且实时地分析来自摄像机、传感器、物联网网关等的数据。英伟达的DeepStreamSDK提供了一套完整的数据流分析工具包，可以通过智能视频分析(IVA)和多传感器数据处理来感知场景和意识。DeepStream应用框架具有硬件加速构建块，可以将深度神经网络和其他复杂的处理任务纳入流处理管道。

实时视频流分析的NVIDIADeepStreamDeepStream结构化，其中包括实时视频解码和神经网络推理。解码:多线程并行执行，向GPUHW硬件解码器交付各种输入流；推理:一个主线程通过调用TensorRT推理引擎来处理所有的批量推理任务，其中，插件系统允许用户向管道中添加更复杂的工作流。