jetson nano gpu性能

Jetson Nano搭载的是Nvidia Maxwell架构的GPU，具有128个CUDA核心。它的理论峰值性能是1TFLOPS，比较适合用于一些较为轻量的深度学习和视觉任务。与其他嵌入式系统相比，Jetson Nano的GPU性能相对较强，可以支持一些中等规模的深度学习任务，例如图像分类、目标检测等。但需要注意的是，实际应用中的性能会受到很多因素的影响，如算法复杂度、数据集大小、输入输出数据的处理等等。因此，在选择使用Jetson Nano进行深度学习任务时，需要根据具体的应用场景进行评估。

相关问题

JETSON NANO使用GPU加速

JETSON NANO可以使用GPU加速。在第2讲中演示了如何计算变量x的概率密度函数。在Jetson Nano上，当x长度为1000000时，使用scipy耗时263ms，而使用GPU加速则只需要34.3ms，速度是之前的7倍多。同时，为了降低GPU编程的门槛和学习成本，可以使用numba这个工具。它是一个非常好上手的工具，可以帮助用户更轻松地进行GPU编程。

jetson nano 安装pytorch gpu

安装PyTorch GPU和Jetson Nano有关。要在Jetson Nano上安装PyTorch GPU，您需要先确保您的Jetson Nano上安装了CUDA并支持CUDA。您还需要下载PyTorch GPU的适当版本并按照说明进行安装。这将使您能够在Jetson Nano上使用PyTorch GPU进行深度学习计算。