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开箱视频呢，估计大家已经看过不少了。我们怎么都得整点新的。
我们希望看完这个帖子，你的以下疑问，可以得到解答。
Orin的CPU有多强？
Orin的AI性能是不是真的那么猛？
Orin比Xavier到底强了多少？
概述
为了让大家更好的理解Orin的性能，我们先看一下Orin和其他几颗特定芯片的对比。
由于Camel是NV魔改的CPU，这次再次回到公版的IP，推测是之前的魔改并没有在产品层面形成差异，进而获取超额利润。还不如沿用公版，毕竟还能有GPU的部分能来进行差异化（之前试图收购ARM估计也是基于这个判断）。人人都有成为水果的心没错，但不是人人都这个能力和场景，回归脚踏实地也挺好。
根据坊间猜测，Camel相当于ARM的Cortex A75，而按照ARM的路线图，则为A75【4】 -> A76【5】 -> A77【7】 -> A78【3】【7】，按照经验的估计，我们有几个估计。
分析1. 4代架构的单核性能提升，应该在50%左右。
分析2. 而因为核数量增加了50%（8 -> 12），其多核性能的提升，应该在100%左右（因为主频降低了）。
分析3. 同时相比M1 Pro，由于主频差距为60%，因此单核性能在最理想的情况下，也只会是M1 Pro的60%。
让我们看看是否真的如我们所预计的一样。
CPU
虽然Jetson AGX Orin的AI性能规格很炸裂，但对于自主机器领域，CPU的性能，才是Jetson系列一直的瓶颈。
首先我们看单核性能。即使在cuda的加持下，单核性能对于视觉处理的延迟，点云和图像的对准延迟，slam的闭环计算等，仍然有着较大的影响。可以看出，相比Xavier，Orin的单核性能，有了37%的增长，非常可期。
然后我们看多核性能。多核性能对于多线程的slam，和多进程的机器人系统，多任务切换则影响更大。可以看出，Orin的多核性能，提升非常多，提升了89%。
那Orin作为一个ARM SOC，在ARM SOC的生态里面能处于什么位置呢？我们派出Apple的M1系列进行参战。本以为Orin毫无悬念的被吊打，但结果
单核性能被M1吊打。
我们注意到，M1 Pro的主频要比Orin的CPU高了60%。Orin作为一颗为汽车设计的SOC，在目前的工艺上，主频不能太高。毕竟对于温度，安全性等方面的要求更高。
但即使刨去主频的影响，我们可以看到，单核的性能仍然要距离M1相差50%，待优化空间还很高。
多核性能超越M1。
这点让我们非常的意外。虽然核心数量比M1要多50%，但即便如此，仍然体现出来Orin的调度优化效果（毕竟主频差60%啊！）。这也意味着对于多任务的机器人系统来说，Orin有着很大的发挥空间。
从上面的数据可以看到：
分析1：只增加了37%，误差比较大。
分析2，基本命中，提升了89%。
分析3，失败，单核性能还不到M1的50%。
AI性能
接下来到了我们的重头戏了。AI算力从32T，升级到275T，有谁会不关心呢？
如果我是个学生，只要我说服导师掏钱，AI性能瞬间提升8倍，项目顺利交付，再也不用为性能发愁，世界是多么的美好！啦啦啦～
但是醒醒，你不会之前都没有注意到这行小字吧？Sparse！惊不惊喜，意不意外？开不开心？
有意思的是，Xilinx有篇博文【1】，里面提到：Sparsity is powerful because it can theoretically improve system performance by up to 2X. （嘿嘿，2X是理论值）Also, the theoretical performance improvement usually cannot be implemented in a practical system, so take any performance claims with a grain of salt. （理论值一般无法在实际系统中得到，所以要对这些宣称的性能得半信半疑。）
如果我用Nvidia推荐的网络是否可以达到理论宣称的性能呢？
对不起，是不行的。
NV给出的官方文档【2】里面，在Batch = 8的时候，性能是Dense的1.1倍，提升了10%。就想看最后数据怎么圆。
如果我不在乎是否真的能够达到理论值，是否可以直接有Sparse模式来提升性能呢？
对不起，也是不行的。
需要重新炼丹。参考NV的官方文档【2】。
有没有觉得很酸爽？我是万万没想到在TOPS的概念以后还能加一个Sparse的buff。本来以为是考算数，结果还要考阅读理解啊！
平复了一下内心的波澜，回过头再想想，虽然没有8倍，毕竟还是有接近4倍这么多嘛。并且软件可以无缝和现有Xavier结合，加量不加价！换掉双Xavier等还是没有问题的。于是我们的算法同事含着激动的泪水，刚把常见的几个算法跑了一下，供大家参考！
以上是通过https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks项目得到的结果。由上可见。在部分算法上，如vgg-19，是可以直接达到Xavier 3倍左右的性能的。如果要完全发挥Orin的性能，应该需要通过多batch来进行了。
这和Orin的规格也是可以匹配的，因为从规格上，Orin的算力是靠CUDA核数量的增加而增加的，但对于单个CUDA核的性能，理论上的增量也只有1倍。因此，在低batch的时候，很多模型体现出来的性能增加非常有限。毕竟GPU的主频没有进一步的提升。
但是这个特性和机器人场景是可以匹配的，在机器人场景中，普遍存在多个算法并存的情况，此时Orin的2048个GPU核，才有了充分的用武之地。
小结
Orin的CPU有多强？
整体来说，不论是CPU还是GPU，Orin比Xavier的确提升了很多。多核跑分甚至超过了M1的Macbook！真的是很意外！这对于一直为CPU资源担心的客户是一个很大的福音。
Orin的AI性能是不是真的那么猛？
AI的性能没有想象中提升得多，但也有2倍以上的提升。并且软件栈基本不需要进行修改，扔掉双Xavier，拥抱Orin吧！
Orin比Xavier到底强了多少？
CPU单核性能提升37%
CPU多核性能提升 89%。
AI没有想象中的8倍，需要使用大Batch才能充分发挥性能。
最后
作为Nvidia的忠实的合作伙伴，我们一直致力于给用户提供更好的服务。严谨是米文动力工程师文化中非常重要的部分。因此，一方面我们为Orin在性能上的提升而喝彩，另一方面，我们也希望能够让用户对Orin能够有客观的评价，真正提供有价值的信息，来帮助到用户。
目前米文动力各个岗位都在进行招聘，非常欢迎看好AI和边缘，并且追求高效严谨的同事加入，请戳这里➡️米文动力招聘经理、工程师、管培生 | 北京、上海、无锡（https://mp.weixin.qq.com/s/26e77cwTaL4HO10xtoKJtw）
参考文献：
【1】https://www.xilinx.com/about/blogs/adaptable-advantage-blog/2022/Sparse-vs-Dense-TOPS.html
【2】https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-inference-with-sparsity-using-ampere-and-tensorrt/
【3】https://www.arm.com/zh-TW/products/silicon-ip-cpu/cortex-a/cortex-a78ae
【4】https://en.wikipedia.org/wiki/ARM_Cortex-A76
【5】https://en.wikipedia.org/wiki/ARM_Cortex-A77
【6】https://en.wikipedia.org/wiki/ARM_Cortex-A77
【7】https://en.wikipedia.org/wiki/ARM_Cortex-A78
【8】https://www.nvidia.com/en-us/data-center/ampere-architecture/
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