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Jetson Orin Nano Super Devkit开发板测评：边缘AI的性价比王者

news 来源：原创 2025/6/8 7:12:45

前言

一、开箱体验：极简扩展并存

二、NVIDIA Jetson 软件生态

1. JetPack SDK

2. 开发工具链

3. 容器化与云边协同

三、应用场景

1、本地部署DeepSeek

2、视觉检测 Jetson-AI-Lab

3、开源模型加速创新

四、总结：性价比与性能的完美平衡

前言

我一直都很喜欢“统一内存”这个设计。内存可以作为显存使用，价比金贵的内存第一次有了性价比。自从Apple M1芯片引入了统一内存架构，我第一次发现，从前只能办公上网的轻薄本在拥有了11TOPS算力后，也是能在AI领域战未来的。Jetson Orin系列AI开发板就是百花齐放的统一内存阵营的一员。在固件更新后，Jetson Orin Nano的8G版本性能释放到了25w，双通道内存带宽达到了102GB/s，算力也是来到了恐怖的67TOPS。进入AI时代，大语言模型的更新换代层出不穷，喜欢自己部署大语言模型的朋友，相信都对ollama爱不释手，ollama是如今最常见的本地大语言模型部署工具，它开源且开放，我也习惯从大语言模型入手来接触一个平台，尤其是在支持 CUDA 的 Jetson 平台上能够以更少性能损失的代价使用 MLC 运行具有更高性能后端的模型，也就是说能比通用的llama.cpp具有更高的单位时间有效token处理速度，token/s代表了模型一秒钟可以处理的数据量，这个数字越大，模型处理数据的速度更快，直观地感受token/s的速度就是能明显看到，在使用MLC为后端的模型时，回答的思考速度和吐字速度变得更快了。

一、开箱体验：极简扩展并存

Jetson Orin Nano Super的包装延续了NVIDIA一贯的简洁风格，内部配件包括电源适配器、Type-C数据线及快速上手指南。开发板本体仅69.6mm×45mm，重量约150g，体积与树莓派相当，但功能却远超传统单板计算机。

接口配置堪称豪华：

显示输出：仅保留DisplayPort 1.2接口，支持4K@60Hz输出；

存储扩展：双M.2插槽（2280/2230规格），支持NVMe SSD，理论容量达4TB；

外设连接：4×USB 3.2、千兆网口、CSI摄像头接口（支持4路物理通道）及40针GPIO扩展，满足机器人、无人机等复杂场景需求。

二、NVIDIA Jetson 软件生态

1. JetPack SDK

核心组件：L4T (Linux for Tegra)：定制化 Linux 发行版，集成 GPU 驱动和 AI 加速库。
- CUDA Toolkit：支持 GPU 加速计算。
- cuDNN：深度学习卷积神经网络加速库。
- TensorRT：优化推理性能，支持 INT8 量化。
- OpenCV 和 GStreamer：多媒体处理框架。
下载与文档：JetPack SDK 下载JetPack 文档

2. 开发工具链

Nsight：GPU 调试与性能分析工具。官网：Nsight
NVML (NVIDIA Management Library)：监控和管理 GPU 资源的 API。
文档：NVML Programming Guide
Triton Server：支持多模型推理的容器化服务。官网：Triton Inference Server

3. 容器化与云边协同

L4T 容器引擎：支持 Docker 和 Kubernetes 在 Jetson 上运行。
NVIDIA Clara：云端训练与边缘推理框架。官网：NVIDIA Clara
NVDS (NVIDIA Deep Learning SDK)：集成视频分析、目标检测等工具链。官网：NVDS

三、应用场景

1、本地部署DeepSeek

跟着官方引导来到模型页面，国产骄傲DeepSeek排名在与MLC适配好的众多热门模型之首，想也不用想当然是想要试试deepseek的。由于8G内存最大只能运行8B的模型，所以就直接选择DeepSeek R1 Llama-8B来进行本地部署。

经常自己部署模型的朋友都知道，从头开始部署一系列环境和应用乃至模型，是一件不算简单的事情，而遇到麻烦的环境，就不得不见见我们的好朋友docker了。docker是一个优秀的部署工具，而使用docker compose是一种相当优雅的体验，不需要关心参数选项，将繁琐的路径最优化，我只想要也只需要与应用交互。所以能够直接套用的compose脚本，更能够体现现代化的应用部署方式。

基于compose脚本我微调了一些选项，我为了流畅下载，在配置中增加了代理选项，让模型的下载速度更上一层楼；取消了每次启动时强制拉取镜像的选项，更适合中国宝宝的体质。代理选项HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY的地址根据实际情况进行更改或者移除。

services:
  llm-server:
    stdin_open: true
    tty: true
    container_name: llm_server
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities:
                - gpu
    ports:
      - 9000:9000
    environment:
      - HF_HUB_CACHE=/root/.cache/huggingface
      - HTTP_PROXY=http://192.168.233.121:7890
      - HTTPS_PROXY=http://192.168.233.121:7890
    volumes:
      - /mnt/nvme/cache:/root/.cache
    image: dustynv/mlc:r36.4.0
    command: sudonim serve --model
      dusty-nv/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-q4f16_ft-MLC --quantization
      e4m3_f16_max --max-batch-size 1 --chat-template deepseek_r1_llama --host
      0.0.0.0 --port 9000
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://0.0.0.0:9000/v1/models"]
      interval: 20s
      timeout: 60s
      retries: 45
      start_period: 15s

  open-webui:
    profiles:
      - open-webui
    depends_on:
      llm-server:
        condition: service_healthy
    stdin_open: true
    tty: true
    container_name: open-webui
    network_mode: host
    environment:
      - ENABLE_OPENAI_API=True
      - ENABLE_OLLAMA_API=False
      - OPENAI_API_BASE_URL=http://0.0.0.0:9000/v1
      - OPENAI_API_KEY=foo
      - HF_HUB_CACHE=/root/.cache/huggingface
    volumes:
      - /mnt/nvme/cache/open-webui:/app/backend/data
      - /mnt/nvme/cache:/root/.cache
    image: https://ghcr.io/open-webui/open-webui:main

将docker compose脚本保存到本地，只需要输入`sudo docker compose --profile open-webui up`就可以按照脚本中的预设，等待后端llm-server启动完成后再跟随启动前端open-webui，免去了手动启动或者是同步启动导致的前端干等后端的情况。

在运行大模型套件之前，为了最大化这块67TOPS算力卡的性能，可以使用jtop工具锁定最高工作频率和功率，物尽其用。具体是在jtop的Ctrl页，可以通过鼠标点击来启用散热优先的cool风扇策略，接着启用Jestson clocks强制电源使用最高功率，最后不要忘了把功率切换到MaxnSuper模式，这样操作三部曲过后，可以在散热、电源和功率层面上最大化发挥出这套系统的处理能力。

一键运行，去泡一杯卡布奇诺，用不了几分钟，镜像和模型就都下载好了，一切都是无感知地有序启动，只需要像以前那样，打开openwen ui的8080端口

由于大模型使用GPU进行计算，基本不占用CPU，所以可以看到GPU有难，CPU围观的奇妙景象，也就意味着还有余量使用CPU进行其他工作。

2、视觉检测 Jetson-AI-Lab

Jetson Orin Nano不仅能部署大语言模型，还能以最少的学习和使用成本进行众多的ai相关的应用，像是视觉模型、图像媒体生成、机器人，甚至能够将这些所有应用组合在一起成为一个工作室级别的跨应用。

要让AI进入科幻时代，视觉模型是必不可少的一环，当AI获得了视野，就像是新时代的巨人睁开了双眼，映入眼帘的不再是猜测，而是确定的实体。给运行着视觉模型NanoOWL的Jetson Orin Nano接入一个普通的USB摄像头，它就得到了/dev/video0这只眼睛。

使用 jetson-containers run 和 autotag 命令来自动拉取或构建兼容的容器镜像，非常简单方便

jetson-containers run --workdir /opt/nanoowl $(autotag nanoowl)

维度	Jetson-AI-Lab 模型	传统云端/通用模型
延迟	毫秒级（本地处理）	秒级（网络传输+云端计算）
成本	硬件一次性投入（<3000元）	持续云服务费用
隐私安全	数据本地处理，无需上传云端	数据外流风险
更新维护	热更新支持（Triton 服务器）	需依赖云端更新

Jetson-AI-Lab 模型的核心优势在于 轻量化、多模态、低延迟，通过技术与生态的双重优化，为边缘 AI 场景提供了高性价比的解决方案。

3、开源模型加速创新

除了上述提到Jetson AI Lab推出的LLava（Live LLaMA Video-Text Adapter）项目以外，还有如下NGC (NVIDIA GPU Cloud）和NVIDIA Model Zoo的开源模型。Nvidia在开源领域持续深耕，以及详细的技术指导大幅降低AI研发门槛，助力了全球开发者加速创新。更通过开源社区协作，推动硬件与算法协同优化，为人工智能普及奠定坚实基础。Nvidia的开放策略不仅加速了技术迭代，更重塑了行业协作范式，堪称开源精神的典范践行者。

开源模型	NGC (NVIDIA GPU Cloud）	NVIDIA Model Zoo
简介	提供预训练模型、工具包和容器镜像，加速开发流程。	开源模型库，支持 Jetson 直接部署。
模型类型	目标检测：YOLOv8、SSD-ResNet50。图像分割：U-Net、Mask R-CNN。语音识别：Tacotron 2、WaveGlow。	分类：ResNet-18、MobileNet-SSD。分割：FCN-8s、UNet。检测：Faster R-CNN、YOLOv7。
官方链接	NGC Catalog	NVIDIA Model Zoo

四、总结：性价比与性能的完美平衡

Jetson Orin Nano Super以249美元的售价（前代499美元），提供堪比专业级设备的AI算力，足够成为学生、创客与中小企业的理想选择。而且即插即用特性与丰富的软件生态，大幅降低AI开发门槛；而通过刷机升级至Super模式，对于老用户来说更是无缝过渡。非常适合想要学习和正在学习AI开发领域与嵌入式智能人工领域相关的开发者学习者！