NVIDIA Jetson Orin Nano 8 GB

NVIDIA Jetson Orin Nano 8 GB

Acerca del GPU

La GPU NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB es una impresionante incorporación a la línea Jetson, que ofrece un rendimiento de nivel profesional en un paquete compacto y de alta eficiencia energética. Con 8GB de memoria LPDDR5 y una velocidad de memoria de 1067MHz, la Orin Nano es capaz de manejar cargas de trabajo exigentes con facilidad. Una de las características destacadas de esta GPU es sus 1024 unidades de sombreado, que permiten un renderizado de alta calidad y efectos visuales complejos. Además, la caché L2 de 256KB ayuda a minimizar la latencia y mejorar el rendimiento general del sistema. A pesar de su alto rendimiento, la Orin Nano es increíblemente eficiente en términos de energía, con un TDP de solo 15W. Esto la convierte en una opción ideal para aplicaciones donde el consumo de energía es una preocupación, como el cómputo en el borde y la robótica. En cuanto al rendimiento, la Orin Nano es capaz de ofrecer un rendimiento teórico de 1.28 TFLOPS, lo que la hace adecuada para una amplia gama de cargas de trabajo profesionales, incluyendo inferencia de IA, visión por computadora y robótica. En general, la GPU NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB es un impresionante dispositivo que ofrece el equilibrio perfecto entre rendimiento, eficiencia energética y factor de forma compacto. Ya sea que esté desarrollando aplicaciones de IA, ejecutando modelos de aprendizaje profundo o creando efectos visuales avanzados, la Orin Nano es una solución versátil y capaz que vale la pena considerar.

Básico

Nombre de Etiqueta
NVIDIA
Plataforma
Professional
Fecha de Lanzamiento
March 2023
Nombre del modelo
Jetson Orin Nano 8 GB
Generación
Tegra
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x4

Especificaciones de Memoria

Tamaño de memoria
8GB
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.
128bit
Reloj de memoria
1067MHz
Ancho de banda
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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.
68.29 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.
10.00 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.
20.00 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.
2.560 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.
640.0 GFLOPS
FP32 (flotante)
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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.
1.306 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.
8
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.
1024
Caché L1
128 KB (per SM)
Caché L2
256KB
TDP
15W
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
1.306 TFLOPS

Comparado con Otras GPU

FP32 (flotante) / TFLOPS
1.318 +0.9%
1.305 -0.1%