Accueil / NVIDIA / NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB: Performances et spécifications

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB

NVIDIA Jetson Orin NX 8 Go : Un hybride pour l'IA, la robotique et au-delà

Analyse des capacités et des applications pratiques en 2025

Introduction

Le NVIDIA Jetson Orin NX 8 Go est un module compact mais puissant, conçu pour les développeurs de solutions IA, la robotique et le edge computing. Cependant, son architecture basée sur Ampere et son support CUDA attirent également l'attention des passionnés souhaitant l'utiliser dans des scénarios non conventionnels. Dans cet article, nous examinerons ce que ce GPU a à offrir, quelles tâches il peut accomplir et à qui il pourrait convenir en 2025.

1. Architecture et caractéristiques clés

Architecture : La base du Jetson Orin NX est une plateforme hybride avec un GPU basé sur l'architecture Ampere et un CPU ARM Cortex-A78AE à 6 cœurs. Le processus technologique est de 5 nm, ce qui garantit une haute efficacité énergétique.

Fonctionnalités uniques :

- Cœurs Tensor de 4ème génération pour accélérer l'inférence IA (jusqu'à 100 TOPS).

- Support des technologies RTX (tracés de rayons) et DLSS dans un format limité grâce à la compatibilité avec l'API NVIDIA.

- SDK NVIDIA JetPack — optimisation pour travailler avec ROS 2, vision par ordinateur et réseaux de neurones.

Important : Contrairement aux GPU de bureau, l'accent ici est mis sur les calculs parallèles pour l'IA, et non sur le graphisme.

2. Mémoire : Type, volume et impact sur les performances

- Type : LPDDR5 (au lieu de GDDR6 pour les cartes de jeu).

- Volume : 8 Go avec une bande passante de 102 Go/s.

- Particularités : La faible latence de la mémoire est utile pour les tâches IA, mais la bande passante limitée réduit les performances dans les jeux et le rendu 3D.

À titre de comparaison : la RTX 4060 de bureau avec GDDR6 (128 bits, 272 Go/s) offre 2,5 fois plus de bande passante.

3. Performances dans les jeux : Attentes réalistes

Le Jetson Orin NX n'est pas positionné comme une carte de jeu, mais en 2025, il est testé dans des projets peu exigeants :

- 1080p / Faible :

- CS:2 — 45-55 FPS (sans traçage de rayons).

- Fortnite — 30-40 FPS (DLSS en mode Performance).

- Cyberpunk 2077 — 18-25 FPS (Faible, sans RT).

- Traçage de rayons : L'activation de RT réduit le FPS de 40 à 60 %, rendant le gameplay inconfortable.

Conclusion : L'appareil convient pour des jeux indés ou le streaming depuis des services cloud, mais pas pour des projets AAA.

4. Tâches professionnelles : Force en IA et robotique

- Montage vidéo : Accélération du rendu dans DaVinci Resolve via CUDA, mais 8 Go de mémoire limitent le travail avec des matériaux 4K.

- Modélisation 3D : Dans Blender Cycles, le rendu de scènes de complexité moyenne est 20-30% plus lent que celui de la RTX 3050.

- Calculs scientifiques :

- Idéal pour l'inférence de réseaux de neurones (YOLOv8, GPT-Nano) grâce aux Cœurs Tensor.

- Supporte CUDA et OpenCL, mais inférieur aux GPU spécialisés pour les tâches de type simulation CFD.

Conseil : Il se révèle le plus performant dans des projets embarqués, par exemple, dans des drones autonomes ou des systèmes de vision par ordinateur.

5. Consommation énergétique et dissipation thermique

- TDP : 15-25 W (les modes de fonctionnement sont réglables via JetPack).

- Refroidissement :

- Des radiateurs passifs conviennent pour les tâches de base.

- Pour des charges prolongées (entraînement IA), un refroidissement actif est nécessaire (par exemple, des ventilateurs Noctua NF-A4x20).

- Châssis : Des solutions compactes avec des orifices de ventilation sont recommandées (NVIDIA conseille des châssis compatibles Jetson de sociétés comme Connect Tech).

6. Comparaison avec les concurrents

- NVIDIA RTX A2000 (12 Go) : GPU de bureau avec GDDR6 (384 Go/s) meilleur en rendu 3D, mais consommant 70 W. Prix : 600 $+.

- AMD Ryzen V2000 : APU embarqué avec Radeon Vega 8. Inferieur en performances IA, mais moins cher (250 $).

- Kit AI Raspberry Pi 5 : Option budgétaire pour des tâches simples, mais sans support CUDA.

Bilan : Orin NX est un juste milieu pour des projets nécessitant IA et mobilité.

7. Conseils pratiques

- Alimentation : Suffisamment 100-150 W (par exemple, Meanwell EPP-200).

- Compatibilité :

- OS : Linux (Ubuntu 24.04 LTS avec JetPack 6.0).

- plateformes : ROS 2, Docker, Kubernetes.

- Drivers : Mettez à jour via NVIDIA SDK Manager — les builds tierces peuvent nuire au fonctionnement des bibliothèques IA.

8. Avantages et inconvénients

Avantages :

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

- Faible consommation d'énergie.

- Compacité (70×45 mm).

Inconvénients :

- Performances de jeu limitées.

- Prix élevé pour des solutions embarquées (499 $).

- Difficultés à mettre à niveau la mémoire.

9. Conclusion : À qui convient le Jetson Orin NX 8 Go ?

Ce module est conçu pour :

- Développeurs IA/robotique qui ont besoin d'un GPU portable pour le prototypage.

- Passionnés de edge computing, par exemple, pour des caméras intelligentes ou des drones.

- Projets éducatifs (laboratoires, cours sur l'apprentissage automatique).

Ne choisissez pas Orin NX si vous avez besoin de jeux, de montage vidéo 4K ou de rendu 3D complexe. Son domaine de prédilection est l'IA, l'automatisation et les innovations à la limite du possible.

Prix en 2025 : 499 $ (nouvelle version de détail).

Alternative : Pour les jeux et la créativité, envisagez la RTX 4050 Mobile ou l'AMD Radeon 7600M XT.

Basique

Nom de l'étiquette

NVIDIA

Plate-forme

Professional

Date de lancement

March 2023

Nom du modèle

Jetson Orin NX 8 GB

Génération

Tegra

Interface de bus

PCIe 4.0 x4

Transistors

Unknown

Cœurs de Tensor

Les Tensor Cores sont des unités de traitement spécialisées conçues spécifiquement pour l'apprentissage en profondeur, offrant des performances supérieures en matière d'entraînement et d'inférence par rapport à l'entraînement FP32. Ils permettent des calculs rapides dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la conversion texte-parole et les recommandations personnalisées. Les deux applications les plus remarquables des Tensor Cores sont DLSS (Deep Learning Super Sampling) et AI Denoiser pour la réduction du bruit.

TMUs

Les unités de mappage de texture (TMUs) sont des composants du GPU qui sont capables de faire pivoter, mettre à l'échelle et déformer des images binaires, puis de les placer en tant que textures sur n'importe quel plan d'un modèle 3D donné. Ce processus est appelé mappage de texture.

Fonderie

Samsung

Taille de processus

8 nm

Architecture

Ampere

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire

8GB

Type de Mémoire

LPDDR5

Bus de Mémoire

La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.

128bit

Horloge Mémoire

1600MHz

Bande Passante

La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.

102.4 GB/s

Performance théorique

Taux de Pixel

Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.

12.24 GPixel/s

Taux de Texture

Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.

24.48 GTexel/s

FP16 (demi)

Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.

3.133 TFLOPS

FP64 (double précision)

783.4 GFLOPS

FP32 (flottant)

Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.

1.598 TFLOPS

Divers

Nombre de SM

Plusieurs processeurs de flux (SPs), ainsi que d'autres ressources, forment un multiprocesseur de flux (SM), également appelé cœur principal du GPU. Ces ressources supplémentaires comprennent des composants tels que des ordonnanceurs de warp, des registres et de la mémoire partagée. Le SM peut être considéré comme le cœur du GPU, similaire à un cœur de CPU, les registres et la mémoire partagée étant des ressources limitées au sein du SM.

Unités d'Ombrage

L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.

1024

Cache L1

128 KB (per SM)

Cache L2

256KB

TDP

20W

Version Vulkan

Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.

1.3

Version OpenCL

3.0

OpenGL

4.6

DirectX

12 Ultimate (12_2)

CUDA

8.6

Modèle de shader

6.7

ROPs

Le pipeline des opérations de rasterisation (ROPs) est principalement responsable de la gestion des calculs d'éclairage et de réflexion dans les jeux, ainsi que de la gestion d'effets tels que l'anti-aliasing (AA), la haute résolution, la fumée et le feu. Plus les effets d'anti-aliasing et d'éclairage sont exigeants dans un jeu, plus les exigences de performances pour les ROPs sont élevées ; sinon, cela peut entraîner une chute importante du taux de rafraîchissement.

Benchmarks

FP32 (flottant)

Score

1.598 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / 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%