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NVIDIA於GTC 2023春季場發表Jetson Orin Nano開發套件,提高入門級AI裝置的效能標竿,讓我們先看看它的規格分析。
入門級AI效能新基準
Jetson Orin Nano 8GB運算模組能在15W功耗模式下,提供40TOPS的INT8資料類型AI運算效能,相較於Jetson Xavier NX僅有21TOPS的效能高出1倍左右。而與Jetson Nano的INT16資料類型效能只有0.5TOPS相比,2者差距更為達到80倍之譜,此外Jetson Orin Nano 8的FP32資料類型CUDA核心效能也達到Jetson Nano的5倍,6組Arm Cortex-A78AE處理器核心也有近7倍處理器效能。
另一方面Jetson Orin Nano 8GB運算模組也能切換至7W功耗模式,帶來更具彈性的應用方式,。整體而言,Jetson Orin Nano最高能帶來50倍於Jetson Nano的電力效率。
受益於Jetson Orin Nano平台的效能提升,並可支援更多主流AI電腦視覺模型,開發者可以利用Jetson Orin Nano開發套件打造功能更多元的入門級AI機器人、無人機和相機等應用。
- Jetson Orin Nano平台支援之視覺模型
- NVIDIA PeopleNet v2.3:精簡人員檢測
- NVIDIA PeopleNet v2.5:最高準確度人員檢測
- NVIDIA Action Recognition Net:2D和3D人員姿勢辨識
- NVIDIA LPRNet:車牌辨識
- NVIDIA DashCamNet、BodyPoseNet:人員姿勢預測
- ResNet-50 (224×224):圖像辨識
豐富I/O功能
Jetson Orin Nano開發套件的I/O功能與Jetson Xavier NX開發套件比較接近,比Jetson Nano開發套件豐富許多,不但能支援microSD記憶卡,也能安裝M.2固態硬碟,以滿足吞吐量更大的運算需求。
Jetson Orin Nano開發套件規格特性一覽
運算模組部分:Jetson Orin Nano 8GB運算模組
處理器:6組Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit核心(1.5MB L2 + 4MB L3)
GPU:1024組NVIDIA Ampere架構CUDA核心+ 32組Tensor核心
記憶體:8GB 128-bit LPDDR5(頻寬=68 GB/s)
儲存媒體:M.2 NVMe固態硬碟、microSD記憶卡
消耗電力:7~15W
母板部分:NVIDIA Reference Carrier Board
攝影機端子:2組MIPI CSI-2 22-pin Camera Connectors
M.2:Key M PCIe Gen 3x4、M.2 Key M PCIe Gen3x2、M.2 Key E PCIe (x1) / USB 2.0 / UART / I2S / I2C
USB:4組USB 3.2 Gen2、USB Type-C(Debug、Device Mode專用)
網路:GbE乙太網路
顯示:DisplayPort 1.2(支援MST多重串流傳輸)
microSD讀卡機:支援UHS-1 SDR104模式
其它端子:40-Pin擴充端子(支援UART、SPI、I2S、I2C、GPIO)、12-Pin按鈕端子、4-Pin風扇端子、DC電源輸入端子
尺寸:100 x 79 x 21mm(包含底座、運算模組與散熱器)
筆者將於下篇文章對Jetson Orin Nano開發套件進行效能實測,如果沒有意外的話,也計劃進行「咳咳」的測試,敬請期待我們的後續報導。
系列文章
NVIDIA推出Jetson Orin Nano開發套件,大幅提升AI入門裝置效能
Jetson Orin Nano開發套件動手玩(一):規格介紹與開箱(本文)
Jetson Orin Nano開發套件動手玩(二):效能實測
Jetson Orin Nano開發套件動手玩(三):One More Thing(工作中,刊登時間未定)
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