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2026/06/16
善用記憶體最佳化，在 NVIDIA Jetson 上輕鬆運行複雜 AI 模型
隨著邊緣 AI 應用持續發展，開發人員正將越來越複雜的工作負載直接部署到嵌入式裝置上——從大型語言模型 (LLMs) 和視覺語言模型 (VLMs)，到多模態 AI 助理與自主機器人。雖然 NVIDIA Jetson 平台的運算能力已有顯著提升，但在邊緣部署這些較大型的模型時，記憶體容量仍然是主要的限制之一。
不同於具備獨立顯示記憶體的傳統 GPU 伺服器，Jetson 平台採用統一記憶體架構，CPU 和 GPU 共享同一個系統記憶體。這種設計為嵌入式系統帶來了極佳的效率，但也讓記憶體最佳化成為決定哪些 AI 工作負載能成功部署的關鍵因素。透過對作業系統與 AI 軟體堆疊進行最佳化，開發人員可以釋放數 GB 的可用記憶體，讓較大的 AI 模型也能在資源受限的邊緣裝置上高效運行。
不同於具備獨立顯示記憶體的傳統 GPU 伺服器，Jetson 平台採用統一記憶體架構，CPU 和 GPU 共享同一個系統記憶體。這種設計為嵌入式系統帶來了極佳的效率，但也讓記憶體最佳化成為決定哪些 AI 工作負載能成功部署的關鍵因素。透過對作業系統與 AI 軟體堆疊進行最佳化，開發人員可以釋放數 GB 的可用記憶體，讓較大的 AI 模型也能在資源受限的邊緣裝置上高效運行。
1. 記憶體最佳化成為部署關鍵
對許多邊緣 AI 部署來說，單靠提升運算效能是不夠的。能否有效利用可用記憶體，通常決定了應用程式能否成功部署。
記憶體最佳化帶來的主要效益：
記憶體最佳化帶來的主要效益：
- 最大化記憶體效率，以便在 NVIDIA Jetson 上運行更大的模型。
- 降低記憶體不足 (OOM) 錯誤的風險，提升推論穩定性。
- 減少不必要的背景記憶體佔用，提升整體系統反應速度。
- 騰出額外空間，以便同時運行多個 AI 服務。
開發人員不應將記憶體視為固定的硬體限制，而應將其視為能在整個部署流程中進行最佳化的資源。
2. 從系統層級最佳化開始
釋放記憶體最簡單的方法之一就是減少作業系統的佔用空間。由於許多 Jetson 裝置是作為專用邊緣系統部署，沒有顯示器或使用者介面，因此通常不需要執行完整的桌面環境。
常見的系統層級最佳化包括：
常見的系統層級最佳化包括：
- 停用圖形桌面環境 (GNOME)。
- 停止不必要的背景服務，如音訊、日誌記錄或未使用的網路元件。
- 在適當情況下減少系統保留的記憶體。
- 使用
procrank和 NVIDIA NvMap 工具來監控 CPU 與 GPU 的記憶體使用量。
雖然每項調整可能只節省數百 MB，但綜合起來的效果卻能在 AI 應用程式開始執行前，釋放出相當可觀的記憶體空間。
3. 打造更精簡的 AI 推論流程
應用程式設計在記憶體效率中也扮演著重要角色。實作上的小選擇也能讓運行時的記憶體消耗明顯降低。
開發人員可以透過以下方式提升效率：
開發人員可以透過以下方式提升效率：
- 在適當的情況下，將應用程式直接部署在主機系統上，而不是在容器內。
- 使用 C++ 而不是 Python 來實作正式生產環境的應用程式，以減少運行時的額外開銷 (overhead)。
- 在執行無頭 (headless) 推論時，停用螢幕顯示 (OSD) 和拼接 (tiling) 等視覺化元件。
- 移除部署期間不需要的服務或模組。
這些最佳化不僅能減少記憶體使用，還有助於降低延遲並提升整體系統效能。
| 最佳化項目 | 節省的記憶體 |
|---|---|
| 裸機執行 (bare metal) 而不透過容器 (container) | ~70 MB |
| 使用 C++ 而非 Python | ~84 MB |
| 停用視覺化元件 (OSD/Tiler) | ~258 MB |
總計可節省約 412 MB。
4. 選擇專為邊緣 AI 設計的推論框架
推理框架本身對記憶體消耗影響極大。不同的框架針對不同的優先順序進行了最佳化，例如吞吐量、靈活性或記憶體效率。
針對 Jetson 部署：
針對 Jetson 部署：
- vLLM 為提供大型語言模型服務提供了極佳的吞吐量。
- SGLang 為生成式 AI 應用提供靈活的工作流程。
- Llama.cpp 記憶體使用效率極高，非常適合資源受限的裝置。
- TensorRT Edge-LLM 是 NVIDIA 專為 Jetson 平台上的邊緣 AI 推論所最佳化的框架。
在選擇模型時，特別是在可用記憶體有限的部署中，應同時考慮選擇合適的框架。
5. 量化：最有效的最佳化方式
在所有軟體最佳化技術中，量化能最大幅度地減少記憶體使用量。透過將模型精度從 FP16 或 BF16 降低至 INT4、FP8 或 NVIDIA 的 W4A16 等格式，開發人員可以大幅縮小模型大小，同時保持高度的推論準確性。
範例：| 模型 | 量化前 | 量化後 | 節省的記憶體 |
|---|---|---|---|
| Qwen3 8B | FP16 | W4A16 | ~10 GB |
| Qwen3 4B | BF16 | INT4 | ~5.6 GB |
其優勢包括：
- 視模型而定，可節省數 GB 的記憶體。
- 更快的推論效能。
- 更低的功耗。
- 能夠部署原本會超出可用記憶體限制的模型。
對於許多邊緣 AI 應用而言，量化是提高部署效率最有效的方法，應該在優化過程的早期階段就納入考慮。
關鍵是，在不影響模型精準度的前提下，盡可能只使用最低精準度。。
實際案例：Reachy Mini 機器人
NVIDIA 最近展示了在搭載 Jetson Orin Nano 8 GB 的 Reachy Mini 機器人平台上，使用這些最佳化技術的成果。完整的 AI 流程包括：
- 視覺語言模型 (Cosmos-Reason2-2B)
- 語音辨識 (Whisper)
- 文字轉語音 (Kokoro)
- Reachy Mini robot SDK
- 網頁版使用者介面
如果沒有進行記憶體最佳化，該工作負載會超出可用的系統記憶體。在應用系統調校、選擇最佳化的推論框架並對 AI 模型進行量化後，完整的跨模態應用程式能在 7.6 GB 的可用系統記憶體中，僅使用約 4.5 GB 順利運行，實現穩定且完全裝置端的 AI 運行，無須依賴雲端資源。
完整案例請參考 NVIDIA Jetson AI Lab：運用 Jetson 代理技能，在 Jetson Orin Nano 8GB 上打造記憶體最佳化的多模態應用。
量化第一，框架第二，硬體第三
隨著 AI 模型在規模和複雜度上持續增加，最大化記憶體效率變得和提升運算效能一樣重要。成功的邊緣 AI 部署需要對軟體堆疊的每一層進行最佳化——從作業系統與應用程式架構，到推論框架與模型精準度。
結合系統層級的調校、高效率的 AI 框架以及模型量化，開發人員可以在 NVIDIA Jetson 平台上解鎖規模較大的工作負載，同時維持邊緣運算所需的低功耗、緊湊外型和即時反應能力。
無論是打造智慧機器人、智慧視覺系統、工業自動化，或是生成式 AI 應用，完善的最佳化記憶體策略都能讓開發人員發揮 NVIDIA Jetson 平台的完整潛力。
給 Jetson 開發者的實務重點
如果您要在 Jetson 上部署 LLM 或視覺 AI：
- 盡可能以無頭 (headless) 模式運行。
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移除不必要的作業系統服務。
- 在正式生產流程中，優先選擇 C++ 而非 Python。
- 使用 Llama.cpp 或 TensorRT Edge-LLM 等節省記憶體的框架。
- 在維持可接受準確度的前提下，進行積極量化 (INT4/W4A16)。
- 將視覺預先處理卸載到 Jetson 的專屬加速器 (PVA、ISP、NVENC/NVDEC)，以避免消耗 GPU 記憶體與運算資源。
量化將成為開發者的第一步
對於正在評估 NVIDIA Jetson AGX Thor、NVIDIA Jetson Orin NX、NVIDIA Jetson Orin Nano 等平台，甚至將它們與 DGX 等級系統進行比較的團隊來說，記憶體最佳化通常比單純添購硬體帶來更大的效益。透過適當的量化與執行環境選擇，Jetson 裝置可以運行原本會超出其記憶體限制的模型，讓複雜的邊緣 AI 應用能在無須雲端基礎架構的情況下成真。
針對以 Jetson Thor 和 DGX Spark 為核心的開發，我們建議：「量化第一，框架第二，硬體第三。」從 INT4/W4A16 量化所減少的記憶體是以 GB 為單位計算的，這遠遠超過大多數其他軟體最佳化所帶來的效益。
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來源：本文基於 Anshuman Bhat 與 Aditya Sahu 於 2026 年 4 月 20 日發布的 NVIDIA 技術部落格文章《Maximizing Memory Efficiency to Run Bigger Models on NVIDIA Jetson》，並針對在邊緣建立 AI 解決方案的開發人員加入了額外的技術解析進行改編。
