百度放大招！这次能干掉啥？

AI应用的部署正逐渐从服务器端走向移动终和边缘端，覆盖了包括安防、交通、医疗、巡检等等多个行业。服务器上的部署，往往需要通过网络连接来传输数据，因而带来了更大的网络延时。让AI模型在本地硬件上执行推理，不仅可以降低因网络延时带来的问题，而且还能够让用户的数据保存在本地，避免了数据隐私相关的问题。

英伟达的Jetson系列硬件，依托GPU算力，是专门为端上部署而推出的硬件，在市场上实现了广泛的应用。该产品包括JetsonNano，TX2，Xavier，NX多个系列，满足了端上部署对算力的各种需求。

不同于服务器上的硬件，端上硬件往往计算资源和内存资源比较有限，如何充分利用硬件资源，并实现快速推理，是衡量AI推理引擎的重要考量因素。

具体到Jetson硬件，往往需要结合英伟达的TensorRT加速库，才能够实现最高速的推理性能。

飞桨作为国内首个功能完备的深度学习平台，在端侧AI模型部署上，提供了一系列的产品，满足用户的不同场景的部署需求。

对于英伟达的Jetson硬件，飞桨的原生推理库PaddleInference能够无缝对接飞桨框架，支持飞桨的开发套件，实现对模型的即训即用，而且还能够结合TensorRT，实现对硬件算力的充分利用。同时，在端侧还可以结合模型压缩工具PaddleSlim，利用量化训练、剪枝、蒸馏等方法，实现模型的性能进一步加速。

我们还会分享内存优化，预测库裁减等秘诀，教大家如何有效利用有限的端侧计算资源。除此之外，我们还会为大家讲解如何通过Paddle Inference + Jeston实现Paddle各种开发套件SOTA模型的部署。

那么对于有集成功能要求的伙伴们，我们还有飞桨企业版BML全功能AI开发平台，在本次的系列课程中，也有针对BML开发部署实战的专场课程，从端侧部署难点入手，围绕垃圾分类这一实用项目，对模型边缘部署技术原理和部署详细流程进行深入讲解与实战演示，教你如何快速实现模型压缩及部署，打通模型训练到端部署开发全流程。

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