NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB
GPUについて
NVIDIAのJetson Orin NX 8GB GPUは、幅広いアプリケーションにおいて印象的なパフォーマンスを提供する、強力で効率的なプロフェッショナルグレードのGPUです。LPDDR5メモリ8GBとメモリクロック速度1600MHzを搭載し、Jetson Orin NX GPUはシームレスなマルチタスクを可能にし、データへの迅速なアクセスを可能にします。AI推論、ロボティクス、エッジコンピューティングなどのデータ集約型のタスクに理想的です。
1024のシェーディングユニットと256KBのL2キャッシュは、複雑なグラフィックや計算ワークロードを処理するための十分な処理能力を提供します。一方で20WのTDPは、過剰な電力消費せずに効率的に動作することを保証します。これにより、小型のデバイスや電力消費が懸念される組み込みシステムでの使用に適しています。
1.567 TFLOPSの理論上のパフォーマンスにより、Jetson Orin NX GPUは要求の厳しい計算タスクを容易に処理でき、画像およびビデオ処理、物体検出、機械学習推論などのアプリケーションに適しています。
全体として、NVIDIAのJetson Orin NX 8GB GPUは、プロのコンピューティングニーズに対する信頼性の高い多目的なソリューションです。高いメモリ容量、効率的な電力使用、印象的なパフォーマンスを組み合わせたこのGPUは、AI、ロボティクス、その他の高度なコンピューティングアプリケーションに取り組む開発者やエンジニアにとって優れた選択肢となります。堅牢な機能セットを備えたこのGPUは、コンピューティング能力を次のレベルに引き上げたいすべての人にとって貴重な資産です。
基本
レーベル名
NVIDIA
プラットホーム
Professional
発売日
March 2023
モデル名
Jetson Orin NX 8 GB
世代
Tegra
バスインターフェース
PCIe 4.0 x4
トランジスタ
Unknown
テンソルコア
?
テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS（Deep Learning Super Sampling）とAI Denoiserのノイズリダクションです。
32
TMU
?
テクスチャマッピングユニット（TMUs）は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。
32
ファウンドリ
Samsung
プロセスサイズ
8 nm
アーキテクチャ
Ampere
メモリ仕様
メモリサイズ
8GB
メモリタイプ
LPDDR5
メモリバス
?
メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
128bit
メモリクロック
1600MHz
帯域幅
?
メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
102.4 GB/s
理論上の性能
ピクセルレート
?
ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s（百万ピクセル/秒）またはGPixels/s（十億ピクセル/秒）で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。
12.24 GPixel/s
テクスチャレート
?
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素（テクセル）の数を指します。
24.48 GTexel/s
FP16 (半精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
3.133 TFLOPS
FP64 (倍精度)
?
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
783.4 GFLOPS
FP32 (浮動小数点)
?
GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
1.598
TFLOPS
その他
SM数
?
ストリーミングプロセッサ（SP）は他のリソースとともに、ストリーミングマルチプロセッサ（SM）を形成し、これはGPUの主要コアとも呼ばれます。これらの追加リソースには、ワープスケジューラ、レジスタ、共有メモリなどのコンポーネントが含まれます。SMは、レジスタや共有メモリが希少なリソースであるGPUの中心部と考えることができます。
8
シェーディングユニット
?
最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ（SP）で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
1024
L1キャッシュ
128 KB (per SM)
L2キャッシュ
256KB
TDP
20W
Vulkanのバージョン
?
Vulkanは、Khronos Groupによるクロスプラットフォームのグラフィックスおよび計算APIで、高性能と低CPU負荷を提供します。開発者がGPUを直接制御し、レンダリングのオーバーヘッドを減らし、マルチスレッドとマルチコアプロセッサをサポートします。
1.3
OpenCLのバージョン
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
8.6
シェーダモデル
6.7
ROP
?
ラスタオペレーションパイプライン（ROPs）は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング（AA）、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
16
ベンチマーク
FP32 (浮動小数点)
スコア
1.598
TFLOPS
他のGPUとの比較
FP32 (浮動小数点)
/ TFLOPS