NVIDIA Jetson AGX Orin 32 GB

NVIDIA Jetson AGX Orin 32 GB

Acerca del GPU

La GPU NVIDIA Jetson AGX Orin de 32 GB es una impresionante adición a la línea de GPUs profesionales de NVIDIA. Con un tamaño de memoria de 32 GB y tipo de memoria LPDDR5, esta GPU ofrece un rendimiento rápido y eficiente para uso profesional. El reloj de memoria de 1600MHz asegura un procesamiento de datos suave y rápido, lo que la hace ideal para una amplia gama de aplicaciones profesionales. Con 1792 unidades de sombreado y una caché L2 de 256KB, la GPU Jetson AGX Orin ofrece gráficos detallados de alta calidad y un rendimiento fiable. Su TDP de 40W asegura que funcione a un nivel manejable de consumo de energía sin sacrificar el rendimiento. Una de las características destacadas de la GPU Jetson AGX Orin de 32 GB es su impresionante rendimiento teórico de 3.333 TFLOPS. Esto la convierte en una excelente elección para tareas profesionales exigentes como el aprendizaje profundo, la visión por computadora, la robótica y las máquinas autónomas. En general, la GPU NVIDIA Jetson AGX Orin de 32 GB es una GPU profesional potente y versátil que ofrece un rendimiento y eficiencia excepcionales. Su tamaño de memoria grande, su rápido tipo de memoria y su impresionante rendimiento teórico la convierten en un activo valioso para profesionales que necesitan un procesamiento de gráficos fiable y de alta calidad. Ya sea utilizada para inteligencia artificial, aprendizaje automático o tareas gráficas intensivas, la GPU Jetson AGX Orin seguramente entregará resultados sobresalientes.

Básico

Nombre de Etiqueta
NVIDIA
Plataforma
Professional
Fecha de Lanzamiento
February 2023
Nombre del modelo
Jetson AGX Orin 32 GB
Generación
Tegra
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x4

Especificaciones de Memoria

Tamaño de memoria
32GB
Tipo de memoria
LPDDR5
Bus de memoria
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La anchura del bus de memoria se refiere al número de bits de datos que la memoria de video puede transferir en un solo ciclo de reloj. Cuanto mayor sea la anchura del bus, mayor será la cantidad de datos que se pueden transmitir instantáneamente, lo que lo convierte en uno de los parámetros cruciales de la memoria de video. El ancho de banda de memoria se calcula como: Ancho de banda de memoria = Frecuencia de memoria x Anchura de bus de memoria / 8. Por lo tanto, cuando las frecuencias de memoria son similares, la anchura del bus de memoria determinará el tamaño del ancho de banda de memoria.
256bit
Reloj de memoria
1600MHz
Ancho de banda
?
La "ancho de banda de memoria" se refiere a la tasa de transferencia de datos entre el chip gráfico y la memoria de video. Se mide en bytes por segundo, y la fórmula para calcularlo es: ancho de banda de memoria = frecuencia de trabajo × ancho de bus de memoria / 8 bits.
204.8 GB/s

Rendimiento teórico

Tasa de píxeles
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La tasa de llenado de píxeles se refiere al número de píxeles que una unidad de procesamiento gráfico (GPU) puede renderizar por segundo, medida en MPíxeles/s (millones de píxeles por segundo) o GPíxeles/s (miles de millones de píxeles por segundo). Es la métrica más comúnmente utilizada para evaluar el rendimiento de procesamiento de píxeles de una tarjeta gráfica.
22.32 GPixel/s
Tasa de texturas
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La tasa de llenado de texturas se refiere al número de elementos del mapa de textura (texels) que una GPU puede asignar a píxeles en un solo segundo.
52.08 GTexel/s
FP16 (mitad)
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Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
6.666 TFLOPS
FP64 (doble)
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Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
1.667 TFLOPS
FP32 (flotante)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
3.4 TFLOPS

Misceláneos

Cuenta de SM
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Múltiples Procesadores de Transmisión (SP), junto con otros recursos, forman un Multiprocesador de Transmisión (SM), que también se conoce como el núcleo principal de una GPU. Estos recursos adicionales incluyen componentes como planificadores de bloques, registros y memoria compartida. El SM puede considerarse como el corazón de la GPU, similar a un núcleo de CPU, donde los registros y la memoria compartida son recursos escasos dentro del SM.
14
Unidades de sombreado
?
La unidad de procesamiento más fundamental es el Procesador de Secuencias (SP), donde se ejecutan instrucciones y tareas específicas. Las GPU realizan cómputo paralelo, lo que significa que varios SP trabajan simultáneamente para procesar tareas.
1792
Caché L1
128 KB (per SM)
Caché L2
256KB
TDP
40W
Vulkan Versión
?
Vulkan es una API de gráficos y computación multiplataforma de Khronos Group, ofrece alto rendimiento y bajo consumo de CPU. Permite a los desarrolladores controlar la GPU directamente, reduce el overhead de renderización y soporta multi-threading y procesadores multi-núcleo.
1.3
OpenCL Versión
3.0

Clasificaciones

FP32 (flotante)
Puntaje
3.4 TFLOPS

Comparado con Otras GPU

FP32 (flotante) / TFLOPS
3.411 +0.3%
3.406 +0.2%
3.393 -0.2%
3.384 -0.5%