NVIDIA Jetson Orin Nano 開発者キットは、NVIDIA が GTC 2023 で発表したように、エントリーレベルの AI 搭載ロボット、スマート ドローン、インテリジェント ビジョン システムを作るための新しい基準となるものです。また、NVIDIA Jetson Orin Nano シリーズを使い始めることを簡素化します。コンパクトなデザイン、多数のコネクタ、最大 40TOPS の AI パフォーマンスにより、この開発者キットはビジョンを実現する最適な製品となります。
開発者キットは Jetson Orin Nano 8GB モジュールとリファレンス キャリア ボードで構成され、すべての NVIDIA Jetson Orin Nano および NVIDIA Jetson Orin NX モジュールを搭載できる、次世代エッジ AI 製品のプロトタイピングに適したプラットフォームを提供します。
Jetson Orin Nano 8GB モジュールは、1024 基の CUDA コア、32 基の第 3 世代 Tensor コアを備えた NVIDIA Ampere アーキテクチャ GPU と 6 コアの Arm CPU を搭載し、複数の AI アプリケーション パイプラインと高性能な推論を同時に実行にします。開発者キットのキャリア ボードは、最大 4 レーンのカメラ モジュールをサポートする 2 つの MIPI CSI コネクタを含む豊富なコネクタを誇り、従来よりも高い解像度やフレーム レートを可能にします。
前世代の Jetson Nano 開発者キットは、AI を誰もが利用できるようにしました。新しい Jetson Orin Nano 開発者キットは、その 80 倍のパフォーマンスでエントリー レベルの AI 開発の水準を引き上げ、開発者は Transformer や高度なロボティクス モデルを含むあらゆる種類の最新 AI モデルを実行できるようになりました。前世代の Jetson Nano から AI パフォーマンスを大幅に向上させるだけでなく、Jetson Orin Nano は CUDA コンピュートで 5.4 倍、CPU パフォーマンスで 6.6 倍、1 ワットあたりのパフォーマンスで 50 倍を実現しています。
NVIDIA Jetson Orin Nano 開発者キットの特徴
NVIDIA Jetson Orin Nano 開発者キットには、SD カード スロットを備えた特別な NVIDIA Orin Nano 8GB モジュール、リファレンス キャリア ボード、組み立て済みのヒートシンク ファン、19V DC 電源、M.2-Key E ベースの無線ネットワーク モジュールが含まれています。ブート可能な microSD カード スロットに加え、キャリア下側には高速ストレージ用の M.2 Key-M NVMe ソケットが 2 つ用意されています。
表 1、表 2 にて開発者キットのキャリア ボードの主な仕様とインターフェイスを記載しています。
| モジュール | NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB モジュール |
| GPU | 1024 基の CUDA コアと 32 基の Tensor コア搭載 NVIDIA Ampere アーキテクチャ |
| CPU | 6 コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64 ビット CPU 1.5 MB L2 + 4 MB L3 |
| メモリ | 8GB 128ビット LPDDR5 68GB/秒 |
| ストレージ | SD カード スロットと外付け NVMe をサポート |
| 消費電力 | 7 W ～ 15 W |
| レファレンス キャリア ボード | |
| カメラ | MIPI CSI-2 22 ピン カメラ コネクタ x 2 |
| M.2 Key M | PCIe x 4 Gen3 |
| M.2 Key M | PCIe x 2 Gen3 |
| M.2 キーE | PCIe（x1）、USB2.0、UART、I2S、I2C |
| USB | USB Type-A コネクタ: USB 3.2 Gen2 x 4 Type C: x1 デバッグおよびデバイス モード用 |
| ネットワーク | GbE コネクタ x 1 |
| ディスプレイ | DP 1.2 (+MST) コネクタ x 1 |
| microSD スロット | SDR104 モードまでの UHS-1 カード |
| その他 | 40 ピン拡張ヘッダー (UART、SPI、I2S、I2C、GPIO)、12 ピン ボタン ヘッダー、4 ピン ファン ヘッダー、microSD スロット、DC 電源ジャック |
| サイズ | 100 mm x 79 mm x 21 mm (脚部、キャリア ボード、モジュール、冷却ソリューションを含めた高さ) |
Jetson Orin Nano 開発者キットは、現在 499 ドル (米国販売価格) で予約受付中で、4 月に出荷開始予定です。Jetson Orin Nano の技術資料、リファレンス デザインファイル、ソフトウェアにアクセスするには、Jetson Download Center をご覧ください。
最新の AI モデルを実行する Jetson Orin Nano
最大 40TOPS の AI パフォーマンスを持つ Jetson Orin Nano 開発者キットは、あらゆる最新 AI モデルを実行することができます。このコンピュートにおける大きな飛躍により、Jetson Nano ではこれまで不可能だったエッジでの Transformer モデルの実行など、最も要求の厳しい AI アプリケーションを可能にします。
Transformer モデルは、ChatGPT や DALL-E など、最近世界を席巻しているジェネレーティブ AI アプリケーションの基礎となっています。Transformer モデルは、連続するデータの要素間の関係を追跡することで文脈と意味を学習するため、大規模なラベル付きデータセットが不要になります。
始める前に:
- City Segmentation 都市の街並みを様々なクラスに分割
- PeopleNet Transformer Deformable Detection Transformer ベース
- BERT 自然言語処理
AI と TTM (Time to Market: 市場投入時間) を加速させる Jetson ソフトウェア
Jetson Orin Nano 開発者キットは、NVIDIA AI ソフトウェアスタックを実行し、利用可能なユースケースに特化したアプリケーション フレームワークを備えています。これには、ロボティクスのための NVIDIA Isaac、ビジョン AI のための NVIDIA DeepStream、対話型 AI のための NVIDIA Riva などがあります。合成データ生成 (SDG) には NVIDIA Omniverse Replicator を、NGC カタログから NVIDIA Riva などが事前学習した AI モデルを微調整するには NVIDIA TAO Toolkit を使えば、大幅に時間を節約できます。
図 3 は、次期 NVIDIA JetPack 5.1.1 を使用して Jetson Orin Nano でいくつかのコンピューター ビジョンのベンチマークを実行した結果です。これらの結果は、開発者キットがエントリーレベルのコンピューター ビジョンのレベルを引き上げることを表しています。テストには、NGC の高密度 INT8 および FP16 学習済みモデルと、Industry Resnet-50 Benchmark が含まれます。ベンチマーク テストには、以下のものが含まれています:
- NVIDIA PeopleNet v2.5 最高精度の人物検出
- NVIDIA ActionRecognitionNet 2D/3D/モデル
- NVIDIA LPRNet ナンバー プレート認識
- NVIDIA DashCamNet、 BodyPoseNet による複数人での人物ポーズ推定
- ResNet-50 (224×224) 物体検出用モデル
Jetson Orin Nano 開発者キットは、NVIDIA TAO Toolkit 4.0 でトレーニングされたモデルをサポートする多用途プラットフォームで、まもなく TAO Toolkit 5.0 で新たに発表されたモデルにも対応する予定です。TAO Toolkit 5.0では、開発者は、画像分類、物体検出、およびセグメンテーションのユースケース向けに、いくつかの最先端のビジョン変換モデルを活用することができます。詳しくは、Access the Latest in Vision AI Model Development Workflows with NVIDIA TAO Toolkit 5.0 をご覧ください。
NVIDIA Jetson Orin Nano と NVIDIA DeepStream は、スマート リテール、スマート シティの交差点、インダストリ オートメーションなどのエッジ アプリケーションにとって理想的な組み合わせです。DeepStream の次期バージョンと GXF ランタイムの導入により、 Jetson Orin Nano は、ファクトリ オートメーションのユース ケースでよく見られ、決定論的システム (deterministic systems) との緊密な統合を必要とする AI グラフの実行に最適なプラットフォームです。
さらに、最新版の DeepStream Graph Composer を使用してアプリケーションを構築し、ボタンをクリックするだけで Jetson Orin Nano にデプロイすることで、DeepStream に素早く慣れることができます。
NVIDIA Jetson Orin 上の NVIDIA Isaac でロボット アプリケーションを加速
NVIDIA Isaac ロボット プラットフォームは、AI 対応ロボットの開発、シミュレーション、展開のための強力なエンドツーエンド プラットフォームです。特にハードウェア アクセラレーション パッケージのコレクションである NVIDIA Isaac ROS は、ROS 2 の開発者が Jetson Orin Nano 開発者キット上で簡単に高性能なソリューションを構築します。新しい NVIDIA Isaac ROS DP リリースは、Jetson Orin プラットフォーム 上で実行可能な ROS 2 ノード処理パイプラインを最適化します。また、スループットを向上させるために設計された新しい DNN ベース の GEMS を提供します。
図 4 は、今後リリースされる NVIDIA Isaac ROS DP3 を使って、Jetson Orin Nano 上でこれらのロボティクス パッケージを実行した結果です。パフォーマンスは、実世界の性能を示す実用的なベンチマークのために、RCL のメッセージ輸送コストを含む負荷の下で測定されています。テストには、チャート (図 4 ) に見られるアルゴリズムが含まれています:
- Visula SLAM 周囲の視覚特徴を追跡することで、画像からロボットの位置と動きを計算
- April Tags AprilTag 検出と姿勢の推定
- Image Detection
- Proximity Segmentation 近接場内に障害物があるかどうかを判断し、ナビゲーション中の障害物との衝突を回避
- Stereo Disparity ステレオ入力画像を撮影し、ロボット ナビゲーション用の入力画像の視差マップを生成
次世代アプリケーションのプロトタイピングを始めるには、NVIDIA Jetson Orin Nano 開発者キットを予約し、最新の NVIDIA JetPack をインストールしてください。販売状況の詳細は、お住まいの地域の販売店にご確認ください。
NVIDIA Jetson Orin ファミリの量産モジュールは、Jetson AGX Orin シリーズ、Jetson Orin NX シリーズ、Jetson Orin Nano シリーズの全ラインナップで発売されています。また、Jetson AGX Orin 開発者キットは、現在 64GB のメモリを搭載し、同価格の 1,999 ドル (米国販売価格) にアップグレードされています。
追加リソース
NVIDIA Jetson Orin Nano 開発者キットの詳細については、NVIDIA GTC 2023 の Connect with the Experts: A Deep-Dive Q&A on Jetson Orin and Edge AI セッションをご覧ください。
モジュールの詳細については、Solving Entry-Level Edge AI Challenges with NVIDIA Jetson Orin Nano と Jetson Orin Nano Series Data Sheet をご参照ください。
NVIDIA Embedded Developer ページやフォーラムを活用し、コミュニティの専門家によるヘルプをご覧ください。
翻訳に関する免責事項
この記事は、「Develop AI-Powered Robots, Smart Vision Systems, and More with NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit」の抄訳で、お客様の利便性のために機械翻訳によって翻訳されたものです。NVIDIA では、翻訳の正確さを期すために注意を払っておりますが、翻訳の正確性については保証いたしません。翻訳された記事の内容の正確性に関して疑問が生じた場合は、原典である英語の記事を参照してください。
