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NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB: Híbrido para AI, robótica y más

Análisis de capacidades y aplicación práctica en 2025

Introducción

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB es un módulo compacto pero potente, diseñado para desarrolladores de soluciones de AI, robótica y computación en el borde. Sin embargo, su arquitectura basada en Ampere y soporte para CUDA también atraen la atención de entusiastas que desean usarlo en escenarios no convencionales. En este artículo, exploraremos de qué es capaz esta GPU, qué tareas puede realizar y a quién le puede resultar útil en 2025.

1. Arquitectura y características clave

Arquitectura: La base de Jetson Orin NX es una plataforma híbrida con GPU de arquitectura Ampere y CPU ARM Cortex-A78AE de 6 núcleos. El proceso tecnológico es de 5 nm, lo que asegura una alta eficiencia energética.

Características únicas:

- Núcleos Tensor de 4ª generación para acelerar la inferencia de AI (hasta 100 TOPS).

- Soporte para tecnologías RTX (trazado de rayos) y DLSS en formato limitado gracias a la compatibilidad con la API de NVIDIA.

- NVIDIA JetPack SDK: optimización para trabajar con ROS 2, visión por computadora y redes neuronales.

Importante: A diferencia de las GPU de escritorio, aquí el enfoque está en el cálculo paralelo para AI, no en gráficos.

2. Memoria: Tipo, cantidad e impacto en el rendimiento

- Tipo: LPDDR5 (en lugar de GDDR6 en tarjetas de juegos).

- Cantidad: 8 GB con un ancho de banda de 102 GB/s.

- Características: La baja latencia de memoria es útil para tareas de AI, pero el ancho de banda limitado reduce el rendimiento en juegos y renderizado 3D.

Para comparación: la RTX 4060 de escritorio con GDDR6 (128 bits, 272 GB/s) ofrece 2.5 veces más ancho de banda.

3. Rendimiento en juegos: Expectativas realistas

Jetson Orin NX no se posiciona como una tarjeta de juego, pero en 2025 se está probando en proyectos poco exigentes:

- 1080p / Bajo:

- CS:2 — 45–55 FPS (sin trazado de rayos).

- Fortnite — 30–40 FPS (DLSS en modo rendimiento).

- Cyberpunk 2077 — 18–25 FPS (Bajo, sin RT).

- Trazado de rayos: Activar RT reduce los FPS en un 40–60%, haciendo que la jugabilidad sea incómoda.

Conclusión: El dispositivo es adecuado para juegos indie o streaming desde servicios en la nube, pero no para proyectos AAA.

4. Tareas profesionales: Fuerza en AI y robótica

- Edición de video: Aceleración del renderizado en DaVinci Resolve a través de CUDA, pero 8 GB de memoria limitan el trabajo con material en 4K.

- Modelado 3D: En Blender Cycles, el renderizado de escenas de complejidad media es un 20–30% más lento que en la RTX 3050.

- Cálculos científicos:

- Ideal para la inferencia de redes neuronales (YOLOv8, GPT-Nano) gracias a los Núcleos Tensor.

- Soporta CUDA y OpenCL, pero se queda atrás de las GPU especializadas en tareas como modelado CFD.

Consejo: Se destaca en proyectos integrados, como drones autónomos o sistemas de visión por computadora.

5. Consumo de energía y disipación térmica

- TDP: 15–25 W (los modos de operación se configuran a través de JetPack).

- Refrigeración:

- Los radiadores pasivos son adecuados para tareas básicas.

- Se requiere refrigeración activa (por ejemplo, ventiladores Noctua NF-A4x20) para cargas prolongadas (entrenamientos de AI).

- Chasis: Se recomiendan soluciones compactas con ventilación (NVIDIA sugiere chasis compatibles con Jetson de empresas como Connect Tech).

6. Comparación con competidores

- NVIDIA RTX A2000 (12 GB): GPU de escritorio con GDDR6 (384 GB/s) más fuerte en renderizado 3D, pero consume 70 W. Precio: $600+.

- AMD Ryzen V2000: APU integrado con Radeon Vega 8. Inferior en rendimiento de AI, pero más barato ($250).

- Raspberry Pi 5 AI Kit: Opción económica para tareas simples, pero sin soporte para CUDA.

Conclusión: Orin NX es el término medio para proyectos que requieren AI y movilidad.

7. Consejos prácticos

- Fuente de alimentación: Suficiente con 100–150 W (por ejemplo, Meanwell EPP-200).

- Compatibilidad:

- SO: Linux (Ubuntu 24.04 LTS con JetPack 6.0).

- Plataformas: ROS 2, Docker, Kubernetes.

- Controladores: Actualizar a través de NVIDIA SDK Manager; las compilaciones de terceros pueden interrumpir el funcionamiento de las bibliotecas de AI.

8. Pros y contras

Pros:

- Ecosistema NVIDIA (CUDA, TensorRT, Isaac SDK).

- Bajo consumo energético.

- Compacto (70×45 mm).

Contras:

- Rendimiento limitado en juegos.

- Alto precio para soluciones integradas ($499).

- Dificultades para actualizar la memoria.

9. Conclusión final: ¿A quién le conviene el Jetson Orin NX 8 GB?

Este módulo está diseñado para:

- Desarrolladores de AI/robótica que necesitan una GPU portátil para la prototipación.

- Entusiastas de la computación en el borde, como para cámaras inteligentes o drones.

- Proyectos educativos (laboratorios, cursos de aprendizaje automático).

No elija Orin NX si necesita jugar, editar video en 4K o realizar renderizado 3D complejo. Su fuerte son AI, automatización e innovación en el límite de lo posible.

Precio en 2025: $499 (nueva versión minorista).

Alternativa: Para juegos y creatividad, considere la RTX 4050 Mobile o la AMD Radeon 7600M XT.

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Básico

Nombre de Etiqueta
NVIDIA
Plataforma
Professional
Fecha de Lanzamiento
March 2023
Nombre del modelo
Jetson Orin NX 8 GB
Generación
Tegra
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x4
Transistores
Unknown
Núcleos tensor
?
Los Tensor Cores son unidades de procesamiento especializadas diseñadas específicamente para el aprendizaje profundo, proporcionando un rendimiento de entrenamiento e inferencia más alto en comparación con el entrenamiento FP32. Permiten cálculos rápidos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la conversión de texto a voz y las recomendaciones personalizadas. Las dos aplicaciones más destacadas de los Tensor Cores son DLSS (Deep Learning Super Sampling) y AI Denoiser para la reducción de ruido.
32
TMUs
?
Las unidades de mapeo de texturas (TMUs) funcionan como componentes de la GPU, capaces de rotar, escalar y distorsionar imágenes binarias, para luego colocarlas como texturas sobre cualquier plano de un modelo 3D dado. Este proceso se llama mapeo de texturas.
32
Fundición
Samsung
Tamaño proceso
8 nm
Arquitectura
Ampere

Especificaciones de Memoria

Tamaño de memoria
8GB
Tipo de memoria
LPDDR5
Bus de memoria
?
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
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.
102.4 GB/s

Rendimiento teórico

Tasa de píxeles
?
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.
12.24 GPixel/s
Tasa de texturas
?
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.
24.48 GTexel/s
FP16 (mitad)
?
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.
3.133 TFLOPS
FP64 (doble)
?
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.
783.4 GFLOPS
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.
1.598 TFLOPS

Misceláneos

Cuenta de SM
?
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
20W
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
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
8.6
Modelo de sombreado
6.7
ROPs
?
La tubería de operaciones raster (ROPs) es principalmente responsable de manejar los cálculos de iluminación y reflexión en los juegos, así como de administrar efectos como el anti-aliasing (AA), alta resolución, humo y fuego. Cuanto más exigentes sean el anti-aliasing y los efectos de iluminación en un juego, mayores serán los requisitos de rendimiento para los ROPs; de lo contrario, puede resultar en una caída brusca en la velocidad de fotogramas.
16

Clasificaciones

FP32 (flotante)
Puntaje
1.598 TFLOPS

Comparado con Otras GPU

FP32 (flotante) / TFLOPS
Radeon RX Vega 10 Mobile
1.698 +6.3%
Radeon R9 360 OEM
1.645 +2.9%
Jetson Orin NX 8 GB
1.598
Radeon RX 550X Mobile
1.535 -3.9%
GeForce GTX 960M
1.475 -7.7%