針對AI開發的Arm電腦
NVIDIA在2018年12月發表了Jetson家族中效能最強的Jetson AGX Xavier，它採用8核心Arm v8.2 64bit處理器，搭配具512個CUDA核心的Volta架構繪圖處理器。此外Jetson AGX Xavier也為了強化AI運算效能而加入Tensor Core、NVIDIA深度學習加速器（Deep Learning Accelerator）、VLIW視訊處理器、影像訊號處理器（Image Signal Processor，ISP）等特化與輔助運算單元。
Jetson AGX Xavier採用Ubuntu作業系統，並提供圖型化介面的桌面模式，操作體驗與一般x86、x86-64版本的Ubuntu接近，使用上親合許多。在軟體的相容性方面，則支援NVIDIA CUDA、OpenVX、OpenGL、TensorRT、cuDNN、NVIDIA VisionWorks、JetPack、DeepStream、Isaac等API與開發工具，能夠節省開發者與企業時間與成本，有助於輕鬆開發新功能與改善系統效能表現。
Jetson AGX Xavier規格簡表
處理器：8核心NVIDIA Carmel（64bit、Armv8.2、2265MHz、8MB L2 + 4MB L3）
繪圖處理器：512核心Volta（1377MHz）+ 64核心Tensor Core
深度學習處理器：(2x) NVIDIA Deep Learning Accelerators
記憶體： 16GB 256-bit LPDDR4x（2133MHz、137 GB/s）
儲存媒體： 32GB eMMC 5.1
視訊處理器： 7-way VLIW Vision Accelerator
視訊編碼能力：(4x) 4Kp60 | (8x) 4Kp30 | (16x) 1080p60 | (32x) 1080p30
視訊解碼能力：(2x) 8Kp30 | (6x) 4Kp60 | (12x) 4Kp30 | (26x) 1080p60 | (52x) 1080p30
攝影機連接能力：(16x) MIPI CSI-2 lanes、(8x) SLVS-EC lanes
視訊輸出：(3x) eDP 1.4、DP 1.2、HDMI 2.0 @ 4Kp60
網路：10/100/1000 BASE-T Ethernet + MAC + RGMII
USB：(3x) USB 3.1 + (4x) USB 2.0
PCIe：(5x) PCIe Gen 4 controllers（支援1x8、1x4、1x2、2x1）
I/O：Dual CAN bus controller、UART、SPI、I2C、I2S、GPIO
消費電力：9.0V-20VDC輸入，具10W / 15W / 30W等功耗模式
豐富I/O，吞吐量超大
筆者收到的測試樣品為Jetson AGX Xavier開發者套件（Developer Kit），為整合「散熱模組 + 核心主機板 + I/O擴充子板」的型式，簡單地說就是台小型的AI運算工作站，只要插上電源就可以開始使用，並提供多種工業標準的連接端子，方便開發者直接連接各式周邊設備，以下的介紹將以開發者套件為主。
另一方面，商用買家也能向NVIDIA採購只有「核心主機板」的Jetson AGX Xavier模組（Module），或是搭配需要的周邊設備進行客製化，滿足安裝於不同裝置上的需求。
我們可以把Jetson AGX Xavier想像成1台桌上型個人電腦，但是它的處理器、繪圖處理器（即顯示卡）、記憶體焊主機板上無法更換。至於儲存裝置的部分，除了焊主機板上的eMMC以外，還能透過M.2、SATA、USB、microSD讀卡機（支援UFS）等介面擴充儲存容量。
另一方面，由於連接攝影機的能力對影像辨識功能來說相當重要，因此AGX Xavier也提供豐富的影像輸入端子，以發揮即時影像處理、辨識的長處。它具採用120腳針的Samtec QTH-060-01-H-D-A攝影機擴充端子，能夠支援最多6x2 lane組CSI（Camera Serial Interface，支援D-PHY、C-PHY），以及CAM_I2C、I2C、Clock、Control GPIO等功能。
此外AGX Xavier還有支援I2C、SPI、UART、I2S、CAN、D-MIC等功能的40-Pin GPIO端子，以及JTAG除錯端子，方便連接各式周邊裝置與開發時除錯之用。
優勢在於電力效率
Jetson AGX Xavier設計的情境為搭載於終端裝置上進行邊緣運算，因此尺寸、耗電量、發熱量都需要考慮周全，因此它的目標並不是在追求最高的效能，而是整體的平衡，在越過效能門檻的前題下，盡量縮小尺寸與省電。
根據NVIDIA提供的資料，Jetson AGX Xavier在ResNet-50影像辨識的效能表現領先於由Intel Core i7搭配NVIDIA GeForce GTX 1070所建構的桌上型電腦，而且耗電量大約只有後者的1/10，可見Jetson AGX Xavier在AI運算領域的電力效率確實相對出色。
至於在實際效能對比部分，筆者則要說聲報歉，因為手上缺乏其他如Intel Neural Compute Stick、Coral dev board或是Jetson Nano等其他家族成員，因此僅引用NVIDIA提供與Jetson TX2對比數據進行說明。
Jetson AGX Xavier受益於512個核心的Volta核心繪圖處理器與深度學習處理器等特化運算單元，可以帶來32 TOPS峰值運算Raw AI運算效能，與Jetson TX2相比成長了18倍，進步幅度相當可觀。
在瞭解了硬體規格之後，筆者將在下篇文章中透過實際操作範例程式的方式，讓讀者瞭解Jetson AGX Xavier在AI運算領域能夠發揮的功能與表現，請讀者至下方連結繼續閱讀。
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NVIDIA Jetson AGX Xavier AI運算平台動手玩軟體篇（工作中，敬請期待）