（帖子仅包含一个YouTube链接，无具体内容可翻译）
讨论总结
该讨论围绕新硬件展开，涉及新硬件的多个方面，如性能（包括内存带宽、量化模型的运行等）、价格（性价比、与其他产品如RTX 3060的价格比较）、用途（是否适用于运行大型模型、嵌入式系统、机器人技术等）。大家的态度有期待也有不满，既有对新硬件某些特性看好的人，也有认为新硬件存在不足（如内存小、价格高、配置不合理等）的人。
主要观点
- 👍 新硬件8GB 102GB/s下8b模型的t/s情况值得关注
- 支持理由：这关系到新硬件的性能表现，是评估其在相关任务中的关键因素。
- 反对声音：无。
- 🔥 售价249美元的产品性价比高，对创建分布式LLM节点工作流有用
- 正方观点：对于特定需求来说价格合适且能创建多个离散节点。
- 反方观点：有人认为这个价格不如买3060，性价比不高。
- 💡 新硬件8GB DDR5内存250美元价格过高，相比之下3060可能是更好的选择
- 解释：3060在相同价格下能提供12GB显存，新硬件价格性价比低。
- 💡 Jensen应停止逗弄大家，给出新硬件更实质内容，期待AMD和Intel能有CUDA的竞争对手
- 解释：新开发者涌入，大家希望在技术竞争中有更多选择，且希望英伟达能给出更有用的信息。
- 💡 树莓派将发布16GB计算模块且价格实惠
- 解释：这对于一些需要大内存的应用场景是个不错的选择，并且可能影响与新硬件的竞争力。
金句与有趣评论
- “😂我会假设8位量化8B模型大约为10 token/s。”
- 亮点：这是对新硬件性能量化的一种推测，为讨论提供了具体的数据参考。
- “🤔对于比较，树莓派5只有大约9GB/s的内存带宽，这使得它很难以有用的速度运行8B模型。”
- 亮点：通过与树莓派5的对比，更清晰地展现出新硬件在内存带宽方面的优势或不足。
- “👀他运行的是
ollama run llama3.2，下载的是3b - instruct - q4_K_M……一个量化到q4的3b模型。在那个模型上展示20t/s是相当具有欺骗性的。”- 亮点：指出测试中的误导性，对新硬件相关测试结果的可信度提出质疑。
情感分析
总体情感倾向较为复杂，既有正面的期待和看好，也有负面的不满和质疑。主要分歧点在于新硬件的性价比（如价格与性能、内存容量等方面）、是否适用于特定用途（如运行大型模型）。可能的原因是大家基于不同的需求和期望来评判新硬件，例如对于有分布式LLM节点工作流需求的人觉得性价比高，而对于想运行大型模型的人觉得内存小、价格高不合适。
趋势与预测
- 新兴话题：新硬件在不同应用场景（如机器人、嵌入式系统、本地LLM运行等）中的实际表现和优化可能会引发后续讨论。
- 潜在影响：如果新硬件在市场上广泛应用，可能会影响到相关硬件（如树莓派、RTX 3060等）的市场份额，也可能对相关领域（如LLM的本地运行、机器人技术等）的发展产生推动或限制作用。
详细内容：
标题：Nvidia Jetson Orin Nano Super引发Reddit热议
Nvidia 推出的 Jetson Orin Nano Super 在 Reddit 上引发了热烈讨论。该产品相关帖子备受关注，吸引了众多用户参与讨论。
原帖主要内容是介绍了 Jetson Orin Nano Super 的硬件规格，包括 8GB 的内存和 102GB/s 的带宽等，并提供了相关的视频链接https://www.youtube.com/watch?v=S9L2WGf1KrM 。讨论的主要方向集中在该产品的性能、适用场景、价格以及与其他类似产品的比较等方面。
讨论的焦点观点各异。有人认为，对于 250 美元的价格，8GB 内存的配置不够给力，还不如选择 RTX 3060 等产品。但也有人指出，这一产品类似于 Raspberry Pi，在特定场景下有其优势，比如低功耗和适合嵌入式系统。
比如，有用户分享道：“作为一名长期关注硬件的爱好者，我发现 Jetson Orin Nano Super 的内存带宽相比 Raspberry Pi 5 有显著提升，这对于某些特定应用可能是关键优势。” 但也有用户反驳道：“然而，其内存容量仍不足以应对大型模型的运行需求。”
讨论中的共识在于，该产品并非适用于所有场景，其定位更偏向于嵌入式和特定的小型模型应用。
特别有见地的观点是，有人认为可以将多个 Jetson Orin Nano Super 组合使用，以满足更复杂的需求。
总的来说，关于 Nvidia Jetson Orin Nano Super 的讨论反映了用户对其性能和适用场景的不同看法，也展现了硬件市场的多样性和复杂性。
感谢您的耐心阅读！来选个表情，或者留个评论吧！