[テクニカルトーク] [オリジナル]真の組み込み開発者は次のように語っています。HuaweiAtlas開発キットとJetson開発キットのどちらが優れていますか？

Atlas開発キットとJetson開発キットで開発作業を行っています。どちらが優れているかについてお話ししましょう。実際、Jetson開発キットの開発は現在Atlas開発キットを完全に破壊しています。私が外国人が好きというわけでも、故意に侮辱しているわけでもないので、実際に比較して話しましょう。
（1）atlas200および500シリーズは開発されたばかりで、成熟度が低く、リソースも比較的少ないです。フォーラムのサポートのみで開発者のサポートがないため、多くの開発者は前例のない課題、つまり開発の難しさと長い開発に気づきます。サイクル
（2）Huaweiアトラスシリーズの最も致命的な欠陥は、バージョンの変更が無秩序であり、互いに互換性がないことです。C32とC73は完全に互換性がありません。さらに、アトラスシリーズの各シリーズでは、多かれ少なかれコードの変更が必要です。走る。Jetsonにはこの問題はありません。
（3）Huawei atlasシリーズはOMモデルを独自に構築しているため、開発者は悲惨な気分になります。多くのモデルはHuawei atlasシリーズスイートモデルを変換できず、現在、カフェ、tensorflow1のみをサポートしています。非常に少数の部分で変換され、pytorchはまったくサポートされていません。Caffeはすでに製品を排除しています。Huaweiがどう思うかは本当にわかりません。逆に、基本的にJetsonをx86_x64で開発されたプログラムに移植する場合は、変更を加える必要はなく、完全に移植できます。たとえば、tensorrtとJetsonの開発作業のほとんどは、汎用PCで開発でき、移植は完了後に完了します。pytorchとtensorflowのサポートは簡単です
（4）Huawei atlas500をプレイしたことがありますが、購入価格は17,000です。オイラーシステムは1つしかありません。残念なのは、オイラーシステムが空のシェルであり、最も基本的なgccコンパイラーさえも備えていないことです。ドッカーは1つしかないため、デプロイに使用されると言われています。簡単な開発作業すらできないとしたら、どんな使い方がありますか？
（5）Huaweiの開発リソースは乱雑で複雑です。提供されたソースコードの多くは問題があります。たとえば、atlas200DKのC32によって提供されたyolov3はリアルタイムで検出できず、最も人気のあるディープラーニングフレームワークの1つがまったく恥ずかしいものになっています。 。yolov4、yolov5はもちろん、この方法を使用します。逆に、yolov3、yolov4、yolov5をJetsonにスムーズに移植できます。
つまり、現在のAtlasシリーズは大きな落とし穴です。製品を迅速に生産したい場合はJetsonを使用でき、国内生産をサポートしたり、より多くの迂回をしたい場合はAtlasを使用できます。Atlasは10年後には、Jetsonにまったく追いつくことができなくなると推定しています。これは、アーキテクチャの点で失敗した製品です。主流の深層学習モデルもサポートしていません。なぜ使用する必要があるのでしょうか。