NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB
À propos du GPU
La GPU NVIDIA Jetson Orin NX 8GB est une puissante et efficace carte graphique de qualité professionnelle qui offre des performances impressionnantes pour une gamme d'applications. Avec 8 Go de mémoire LPDDR5 et une fréquence de mémoire de 1600 MHz, la GPU Jetson Orin NX permet un multitâche fluide et un accès rapide aux données, la rendant idéale pour des tâches intensives en données telles que l'inférence en IA, la robotique et l'informatique périphérique.
Les 1024 unités de traitement graphique et le cache L2 de 256 Ko offrent une puissance de traitement suffisante pour gérer des charges de travail graphiques et computationnelles complexes, tandis que la consommation d'énergie de 20W garantit que la GPU fonctionne efficacement sans consommer trop d'énergie. Cela la rend adaptée à une utilisation dans des appareils de petite taille et des systèmes embarqués où la consommation d'énergie est un souci.
Les performances théoriques de 1,567 TFLOPS garantissent que la GPU Jetson Orin NX peut gérer facilement des tâches computationnelles exigeantes, la rendant bien adaptée à des applications telles que le traitement d'images et de vidéos, la détection d'objets et l'inférence en apprentissage machine.
Dans l'ensemble, la GPU NVIDIA Jetson Orin NX 8GB est une solution fiable et polyvalente pour les besoins informatiques professionnels. Sa combinaison d'une grande capacité mémoire, d'une consommation d'énergie efficace et de performances impressionnantes en fait un excellent choix pour les développeurs et ingénieurs travaillant sur l'IA, la robotique et d'autres applications informatiques avancées. Avec son ensemble de fonctionnalités robuste, cette GPU est un atout précieux pour quiconque souhaite pousser ses capacités informatiques au niveau supérieur.
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
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)
?
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.
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.
8
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
Benchmarks
FP32 (flottant)
Score
1.598
TFLOPS
Comparé aux autres GPU
FP32 (flottant)
/ TFLOPS