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同一塊 6,000 元的 NVIDIA 板子，跑同一個 AI 模型，速度可以差 10 倍——差別在哪
NVIDIA Robotics 官方推薦了 JetsonHacks 的影片，示範在 Jetson Orin Nano（約 $199 美元）上跑 Gemma 4 提速 10 倍的方法。關鍵不是換硬體，是模型大小、量化格式和記憶體優化的組合。
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Jetson 上的 12GB 省出來：NVIDIA 讓 Orin 跑 10B 參數模型的完整手冊
NVIDIA 公開一份 Jetson 記憶體優化指南：關掉桌面省 865MB、W4A16 把 Qwen3 8B 壓掉 10GB、再搭配 NVFP4，讓 Orin Nano 8GB 能跑 10B 參數的 LLM。不是單一魔法，是五層 stack 一起擠出來的結果。