1、NanoPi NEO4 NanoPi NEO4是一款基于ARM Cortex-A53架构的开发板，拥有1GB DDR3内存和8GB eMMC存储。它采用RK3399芯片，主频高达5GHz，支持HDMI、USB、以太网、SPI、I2C、UART等多种接口，适用于人工智能、机器视觉、高性能计算等场景。
2、Orange Pi 系列 推荐芯片：Allwinner H 系列（如Orange Pi PC的H3）优点：性价比高、适合低成本项目和多媒体应用、社区支持较好。适用场景：家庭媒体中心、物联网设备、低成本嵌入式开发。
3、结论：龙芯中科自主研发的龙芯2K1000LA嵌入式开发版，即龙芯派二代，已正式上市并在iCEasy艾矽易官方商城开售，特别优惠价为1499元，截止至2月5日。这款开发板专为嵌入式领域设计，搭载双核64位的LA264内核，主频达到1GHz，功耗低至1-5W，峰值运算速度高达8GFlops，性能表现出色。
Xavier的32GB显存优势显著，其LPDDR4x内存理论速率可达137GB/s。这意味着GPU能以高达100多GB/s的速度访问CPU产生的数据，如CPU驱动产生的数据流。对比之下，Jetson TX2的53 GB/s和Jetson NANO的26 GB/s，Xavier在数据传输速度和计算效率上展现出明显优势。
数位影音技术领导品牌圆刚科技（2417），本日宣布推出搭载高效能和低耗能的NVIDIA Jetson AGX Xavier模组的人工智慧边缘运算嵌入式电脑及载板（型号： AVerAI Box PC EA713-AAMN），以提升人工智慧边缘端的整体运算效能。
Jetson AGX Xavier——该计算机具有六个计算机主板，用于处理传感器数据和运行自主机器软件，并可以提供完全自主机器所需的性能和能效。 Jetson Xavier NX——外形小巧的模块，可为边缘提供性能高达 21 TOPs 的加速 AI 计算。
A100 GPU的优势也在边缘推理中也十分明显在单数据流SingelStream测试中，A100对比英伟达T4和面向边缘终端的英伟达Jetson AGX Xavier有几倍到十几倍的性能优势在多数据流MultiStream测试中，A100对比另外两款自家。
1、【PConline 资讯】 近日，显卡大厂NVIDIA在美国硅谷召开GTC 2019演讲，会上CEO老黄发布了一款机器人开发者工具箱Jetson Nano，该机机身长宽只有66x45mm，功耗低至5W，非常适合放在机器人或者智能音箱体内，能直接运行Linux系统，支持大量的AI框架，可以为机器人设计引入AI算力。
2、比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。
3、因为英伟达在新一代显卡上给笔记本厂商开放了更加自由的功耗调整权限，不再对显卡进行普通版、Max-Q版的区分，同时也开放了更高的功耗上限。
4、这个Tegra 4吧，所配置的软件都是升级版的，所以在运作速度方面，绝对是一等一的好呢。它是由汇威联合英伟达推出的发烧平板呢，能够体验个，倒是极好的。
区别如下：Jetson Nano——低成本的 AI 计算机，具备的性能和能效可以运行现代 AI 工作负载，并行运行多个神经网络，以及同时处理来自多个高清传感器的数据。 Jetson TX2——适用于边缘设备 AI 应用的 Jetson TX2 嵌入式模块现在有三个版本：Jetson TX2 （8GB）、Jetson TX2i 和 Jetson TX2 4GB。
1、推荐芯片：ATmega 系列（如Arduino Due的Atmel SAM3X8E）优点：简单易用、丰富的Arduino社区和库支持、适合初学者和简单的物联网项目。适用场景：教育、小型传感器网络、嵌入式控制。
2、ARM9的确有点过时，最好能找带这样ARM core的开发板：ARM v6/v7架构的，多核的，非MCU。v6/v7暂时不会过时，多核是当前流行的趋势，非MCU的ARM core更加通用。开发板不光要注意ARM core，更重要的是周边外设是不是丰富。在预算范围内，板上能支持的外设越多越好。这样，你能学到的东西也更多。
3、这儿建议你选用培训机构使用过的板子，我推荐基于ARM11的OK6410板子。有培训机构的配套资料，很多很全，遇到问题网上搜也能很快解决。楼上提到ARM9也是相当不错的选择，尤其是mini2440，LINUX内核直接支持。最近我有几个同学也去华清远见培训，他们使用的是款A8处理器的板子。