Мощный одноплатник от NVIDIA – именно то, что все так ждали. Или не все?

Создание по-настоящему компактных и мощных систем всегда упиралось в недостаток доступных вычислительных платформ для разработки. Именно поэтому практически каждый новый одноплатный компьютер, который появлялся на рынке, неизменно вызывал повышенный интерес. Пользователи ждали появления устройства, которое наконец преодолеет существующие ограничения и предложит принципиально новые возможности, но радикальных изменений на рынке не происходило. И вот, когда казалось, что производители просто не в силах прыгнуть выше головы, NVIDIA представила решение, которое может полностью изменить существующий ландшафт рынка одноплатных компьютеров.

Принципиальное отличие Jetson Orin Nano от предыдущих систем, которые компания выпускала на рынок прежде, заключается в использовании новейшей архитектуры NVIDIA Ampere в сочетании с современными процессорными ядрами ARM. Такой тандем позволяет достичь производительности в 67 TOPS при работе с операциями INT8. 

Примерно 5 лет назад столь высокую мощность могли предложить только серверные решения, а теперь это уровень одноплатных систем в компактном корпусе с TDP всего 7-25 Вт. Это позволяет масштабировать производительность устройства в зависимости от конкретных задач и условий эксплуатации, делая Jetson Orin Nano универсальным решением для различных сценариев применения.

Характеристики Jetson Orin Nano от NVIDIA

Сердцем Jetson Orin Nano является шестиядерный процессор Cortex A78E, работающий на частотах до 1,7 ГГц. Эта архитектура была специально оптимизирована для подобных систем, обеспечивая им высокую производительность при контролируемом энергопотреблении. Наличие 1,5 МБ кэша L2 и 4 МБ L3 позволяет эффективно работать с большими наборами данных, минимизируя обращения к основной памяти.

Тут есть за что заплатить 250 долларов
Тут есть за что заплатить 250 долларов

Графическая подсистема, построенная на архитектуре Ampere, включает 1024 ядра CUDA и 32 тензорных ядра. Они обеспечивают высокую производительность как в традиционных вычислительных задачах, так и при работе с нейронными сетями. Забудьте о супер-компьютерах. Будущее – за одноплатниками!

Остальные характеристики Jetson Orin Nano тоже на уровне. Подсистема памяти компьютера представлена планкой объемом 8 ГБ стандарта LPDDR5 с 128-битной шиной и пропускной способностью 102 ГБ/с. Это существенное улучшение по сравнению с предыдущими моделями. Такие характеристики позволяют эффективно работать с большими моделями машинного обучения и обрабатывать потоковые данные в реальном времени.

На что способен Jetson Orin Nano

Для раскрытия полного потенциала Jetson Orin Nano NVIDIA предусмотрела богатые возможности расширения. Использование референсной несущей платы превращает устройство в полноценную платформу разработки. Спасибо разъёмам MiPi и слотам M.2, которые дают гибкость в выборе дополнительных компонентов.

MiPi делает возможным подключение камер для задач компьютерного зрения и роботизации. А три слота M.2 дают гибкость в расширении функциональности: от добавления высокоскоростных NVMe накопителей до интеграции модулей беспроводной связи или специализированных плат расширения.

Другим важным элементом для надёжной работы устройства в составе распределённых вычислительных систем стал встроенный гигабитный Ethernet-порт. Ну, и не менее значимым решением оказалась поддержка SD-карт, благодаря которой разработчики получили дополнительную гибкость при организации хранения данных во время прототипирования и отладки своих проектов.

Модульность – одно из преимуществ нового одноплатника NVIDIA
Модульность – одно из преимуществ нового одноплатника NVIDIA

Особого внимания заслуживает программная экосистема Jetson. NVIDIA предоставляет полный набор инструментов разработки, включая оптимизированные библиотеки для задач компьютерного зрения и глубокого обучения. Платформа поддерживает все популярные фреймворки машинного обучения – TensorFlow, PyTorch, ONNX, что значительно упрощает процесс портирования существующих решений.

В целом, компания демонстрирует серьёзный подход к развитию платформы Jetson, что подтверждается недавним обновлением программного обеспечения для старших моделей серии. Так, производительность Orin NX 16GB выросла со 100 до 157 TOPS, а Orin NX 8GB – с 70 до 117 TOPS. Это говорит о долгосрочных планах NVIDIA по поддержке и развитию платформы.

Зачем нужны одноплатные системы Nvidia

При цене в 249 долларов Jetson Orin Nano становится доступным решением для широкого круга разработчиков и исследователей. Платформа найдёт применение в создании автономных роботов, систем видеоаналитики, умных камер и промышленных систем автоматизации. А возможность масштабирования энергопотребления от 7 до 25 Вт позволит использовать устройство как в мобильных системах с батарейным питанием, так и в стационарных установках.

В контексте растущего тренда на граничные вычисления (edge computing) Jetson Orin Nano предоставляет разработчикам мощный инструмент для создания распределённых систем искусственного интеллекта.

Хотя NVIDIA не позиционирует Jetson Orin Nano как замену настольным компьютерам, устройство может стать отличным выбором для образовательных учреждений и исследовательских лабораторий. Все-таки сочетание высокой производительности в задачах ИИ с доступной ценой – это именно то, что нужно для обучения специалистов и проведения экспериментов в области робототехники, компьютерного зрения и автономных систем.

Комментарии (15)


  1. TsarS
    13.02.2025 08:20

    Микрокомпьютер NVIDIA Jetson Orin Nano 8Gb

    Цена: 105990 руб.


    1. Pro_Hvost
      13.02.2025 08:20

      Наглость барыг не знает границ!


    1. AlexeyALV
      13.02.2025 08:20

      На Алике с таможенным сбором ~70000


  1. RTFM13
    13.02.2025 08:20

    Т.е. это именно в раздел малинок, но с небольшой видиосистемой. Для любителей пихать нейронку в каждую щель? 5-8 лет назад майнеры бы оценили, а сей-час не понятно кому это нужно.

    Для нормального десктопа он явно слаб. А про игровой комп не может быть и речи.


    1. AlexeyALV
      13.02.2025 08:20

      Для робототехники в самый раз. Автопилоты.


    1. Saz_An
      13.02.2025 08:20

      Для майнинга не подходит. Очень очень часто они используются в производстве, где нужен анализ видео, например. Нейронки это не только LLM.


      1. RTFM13
        13.02.2025 08:20

        А где кроме рф можно найти на производстве ардуино-колхоз? В индии и пакистане?

        Ставить этого уродца в стойку не понятно как и не понятно зачем. Сей-час даже в камерах процы стоят иногда мощнее.

        А для робота-пылесоса он явно избыточен.


        1. Iv8
          13.02.2025 08:20

          Примерно в каждом продвинутом беспилотнике.


        1. Saz_An
          13.02.2025 08:20

          Любое достаточно большое предприятие (горно-добывающая промышленность, аграрная промышленность и пр). В городе - те же роботы-курьеры. В целом везде где достаточно большая мощность нужна. Есть целые компании, которые делают Jetson в промышленном исполнении. В РФ еще мало где они, что вы.


  1. Halt
    13.02.2025 08:20

    Собственно, вопрос только один — совместим ли интерфейс с прошлым поколением Jetson Nano? Если да, то было бы интересно поставить такой в Turing Pi2.


  1. Saz_An
    13.02.2025 08:20

    Примерно 5 лет назад столь высокую мощность могли предложить только серверные решения

    Звучит так, будто это именно серверные мощности. На самом деле далеко нет, TOPS - целочисленные операции, TFLOPS - с плавающей точкой, их не нужно сравнивать. Захудалая T4 2018-го года выдавала ~130 TOPS на INT8.

    В сравнении с AGX Xavier тем же, конечно, TOPS вырос, а вот TFLOPS на FP32 стал меньше (да-да, Xavier и Nano разного класса). Сейчас целочисленные вычисления обычно стали приводить.


  1. vagon333
    13.02.2025 08:20

    Судя по заголовку, ожидал, что будет тестирование новинки с оглашением результатов тестирования, а на практике перефразированные новости.
    Ребята, бросайте уже для корпоративных блогов дешевые очки зарабатывать.


  1. TurboKiller13337
    13.02.2025 08:20

    Ты прикалываешься когда всё это пишешь? 1000 куда ядер в какой видюхе было? Даже не помню в какой. В gtx 1080ti больше 3000 куда. А она вышла больше пяти лет назад, если не изменяет память 7 лет назад.

    Какие нафиг серверные мощности 5ти летней давности? Серверные карты десятилетней давности дают в 10 раз больше производительности. А если грамотно из приобрести, то стоить будут как 3 пачки чипсов.

    Эти 1000 ядер как плевок в лицо. Как и шина 128 бит. Хотя зачем здесь 128 бит с таким дохлым чипом?

    А память чисто маркетинг. Да, робота можно запустить на этом. Но, нафига там cuda тогда? Какая ai запустится и будет работать на таком? Из существующих работать в полной мере никакая. Может ты гений, который её создаст (сомневаюсь). А если и создашь, то эта ai в лучшем случае сможет просчитать 1 шаг в минуту.

    Это устройство исключительно для энтузиастов (лохов с перевода с языка производителей железа)


    1. YDR
      13.02.2025 08:20

      ДипСик 4 битный вполне бы зашёл, только бы памяти хватило. И оптимизацию под 4бит сделать. Будет специализированное мирозамещение протонного мозга, как у Азимова.


  1. josef_polak
    13.02.2025 08:20

    "для (...) разработчиков и исследователей"

    Ок. 250$, чтобы положить это в заветную пыльную коробочку вместе с Ардуино, ATtiny, rp2040, rp2350, esp32-C3, esp32-C6, ESP32-S3, парой слабеньких STM-ок, экранчиками, макеткой, генератором импульсов и всеми остальными секс-игрушками, что ты скупал в последние 10 лет.

    Ах, да. 250$ не в нашей вселенной. Лично у меня есть негласный договор с самим собой: потолок таких игрушек с Алика "не дороже 500 рублей".