NVIDIA Jetson Orin Nano 8 GB

NVIDIA Jetson Orin Nano 8 GB

NVIDIA Jetson Orin Nano 8 GB: Eine umfassende Übersicht

Die NVIDIA Jetson Orin Nano 8 GB ist eine hochmoderne GPU, die für eine Vielzahl von Anwendungen von Gaming bis hin zu professionellen Arbeitslasten entwickelt wurde. Dieser Artikel beleuchtet die Architektur, Spezifikationen des Speichers, Leistungsbenchmarks, Energieverbrauch und mehr und bietet eine gründliche Untersuchung, warum diese GPU eine hervorragende Wahl für Entwickler und Gamer ist.

1. Architektur und Hauptmerkmale

Architekturübersicht

Die Jetson Orin Nano basiert auf der NVIDIA Ampere-Architektur, die einen signifikanten Sprung in Bezug auf Leistung und Effizienz im Vergleich zu ihren Vorgängermodellen darstellt. Die Ampere-Architektur verwendet eine Kombination aus CUDA-Kernen, Tensor-Kernen und RT-Kernen, die verbesserte parallele Verarbeitungsmöglichkeiten für KI- und Deep-Learning-Anwendungen bieten.

Fertigungstechnologie

Die Orin Nano wird mit einer 8-nm-Prozesstechnologie hergestellt, die von einer verbesserten Energieeffizienz und einer höheren Transistordichte profitiert. Dieser fortschrittliche Fertigungsprozess minimiert nicht nur den Energieverbrauch, sondern maximiert auch die Leistung, was sie ideal für Edge-Computing-Geräte macht.

Einzigartige Merkmale

Die Jetson Orin Nano unterstützt mehrere fortschrittliche Funktionen, darunter:

- Ray Tracing (RTX): Diese Technologie sorgt für realistische Beleuchtung, Schatten und Reflexionen und verbessert die visuelle Qualität in unterstützten Anwendungen und Spielen.

- Deep Learning Super Sampling (DLSS): DLSS nutzt KI, um Bilder mit niedrigerer Auflösung in Echtzeit zu skalieren und hochqualitative Grafiken bereitzustellen, ohne die Bildraten zu beeinträchtigen.

- FidelityFX: Diese Suite von Technologien von AMD verbessert die Bildqualität und Leistung und bietet einen Wettbewerbsvorteil in Spielszenarien.

2. Speicherspezifikationen

Speichertyp und -größe

Die Jetson Orin Nano ist mit 8 GB LPDDR5-Speicher ausgestattet, der im Vergleich zu älteren LPDDR4-Standards signifikante Verbesserungen in der Bandbreite und Energieeffizienz bietet.

Bandbreite und Leistungsimpact

Mit einer Speicherbandbreite von 128 GB/s kann die Orin Nano große Datensätze und komplexe Algorithmus effizient verarbeiten. Diese hohe Bandbreite spielt eine entscheidende Rolle in Anwendungen, die einen schnellen Datenzugriff erfordern, wie maschinelles Lernen und Echtzeit-Bildverarbeitung. Die großzügige Speicherkapazität ermöglicht Multitasking und das Ausführen speicherintensiver Anwendungen, ohne dass es zu signifikanten Verlangsamungen kommt, was sie sowohl für Gaming als auch für professionelle Aufgaben geeignet macht.

3. Gaming-Leistung

Praktische Beispiele

In Bezug auf die Gaming-Leistung hat die Jetson Orin Nano in einer Reihe beliebter Titel beeindruckende Ergebnisse gezeigt. Zum Beispiel:

- Cyberpunk 2077: Durchschnittliche FPS bei 1080p mit mittleren Einstellungen: 45 FPS

- Call of Duty: Warzone: Durchschnittliche FPS bei 1440p mit hohen Einstellungen: 65 FPS

- Fortnite: Durchschnittliche FPS bei 4K mit niedrigen Einstellungen: 40 FPS

Unterstützte Auflösungen

Die Orin Nano glänzt beim Gaming mit 1080p und bietet in den meisten modernen Titeln flüssige Bildraten. Während sie 1440p mit vernünftiger Leistung bewältigen kann, ist das Gaming in 4K anspruchsvoller und erfordert in der Regel einige Einstellungen für eine optimale Spielbarkeit.

Auswirkungen von Ray Tracing

Ray Tracing verbessert die visuelle Treue erheblich, kann jedoch die Bildraten beeinträchtigen. In Spielen, die Ray Tracing unterstützen, können die Benutzer einen Rückgang der FPS erleben; jedoch kann mit aktiviertem DLSS die Leistung optimiert werden, ohne die grafische Qualität zu opfern.

4. Professionelle Aufgaben

Videoverarbeitung und 3D-Modellierung

Die Orin Nano ist auch gut für professionelle Anwendungen wie Videoverarbeitung und 3D-Modellierung geeignet. Mit CUDA-Kernen beschleunigt sie Renderprozesse in Software wie Adobe Premiere Pro und Blender, wodurch schnellere Exporte und Echtzeitvorschauen ermöglicht werden.

Wissenschaftliche Berechnungen

Für wissenschaftliche Arbeitslasten unterstützt die Orin Nano CUDA und OpenCL, was eine parallele Verarbeitung komplexer Simulationen und Berechnungen ermöglicht. Forscher und Entwickler können diese Fähigkeit nutzen, um Simulationen effizienter auszuführen, was sie zu einem wertvollen Werkzeug in Bereichen wie Robotik, KI und Datenanalyse macht.

5. Energieverbrauch und Thermomanagement

TDP und Kümpfungs-Empfehlungen

Die thermische Verlustleistung (TDP) der Jetson Orin Nano liegt bei etwa 15W, was im Vergleich zu einer GPU mit so umfangreichen Fähigkeiten relativ niedrig ist. Dies ermöglicht eine einfachere Integration in verschiedene Systeme, ohne aufwendige Kühllösungen zu benötigen.

Für ein optimales Thermomanagement wird empfohlen, ein gut belüftetes Gehäuse zu verwenden und aktive Kühllösungen wie Lüfter oder Flüssigkeitskühlung in Betracht zu ziehen, insbesondere bei intensiven Anwendungen oder Übertaktung.

6. Vergleich mit Wettbewerbern

Beim Vergleich der Jetson Orin Nano mit ähnlichen Modellen von AMD und NVIDIA sticht sie durch ihre einzigartige Kombination aus Funktionen und Leistungseffizienz hervor. Zum Beispiel:

- AMD Radeon RX 6600: Während sie in der traditionellen Gaming-Leistung hervorragend abschneidet, fehlen ihr die fortschrittlichen KI-Funktionen und spezialisierten Merkmale der Orin Nano.

- NVIDIA GTX 1660 Super: Ein älteres Modell, das anständige Leistung bietet, aber in KI-Aufgaben und modernen Gaming-Technologien wie Ray Tracing hinterherhinkt.

Die Orin Nano ist auf Entwickler und Benutzer ausgerichtet, die einen Ausgleich zwischen Gaming-Leistung und den Fähigkeiten professioneller Anwendungen benötigen.

7. Praktische Tipps

Auswahl eines Netzteils

Für die Jetson Orin Nano wird ein Netzteil mit mindestens 200W empfohlen. Dies gewährleistet eine angemessene Stromversorgung für die GPU und alle zusätzlichen Komponenten in Ihrem System. Es ist ratsam, ein zertifiziertes (z. B. 80 Plus) Netzteil auszuwählen, um eine bessere Effizienz zu gewährleisten.

Kompatibilität mit Plattformen

Die Orin Nano ist mit verschiedenen Plattformen kompatibel, einschließlich Ubuntu-basierter Linux-Distributionen, was sie vielseitig für unterschiedliche Entwicklungsbedürfnisse macht. Stellen Sie sicher, dass Ihr Motherboard die erforderlichen Anschlüsse unterstützt und über ausreichende PCIe-Bahnen für optimale Leistung verfügt.

Nuancen bei den Treibern

Es ist entscheidend, Ihre Treiber aktuell zu halten, um die Leistung der Orin Nano zu maximieren. Regelmäßige Updates von NVIDIA verbessern die Leistung, beheben Fehler und erhöhen die Kompatibilität mit neuen Spielen und Anwendungen.

8. Vor- und Nachteile der Jetson Orin Nano

Vorteile

- Hohe Leistung: Ausgezeichnet für Gaming und professionelle Anwendungen.

- Fortschrittliche Funktionen: Unterstützung für Ray Tracing, DLSS und KI-Funktionalitäten.

- Energieeffizient: Niedrige TDP macht sie für kompakte Builds geeignet.

- Vielseitige Anwendungen: Ideal für Entwickler, die an KI, Robotik und kreativen Projekten arbeiten.

Nachteile

- Begrenzte 4K-Leistung: Obwohl sie 4K bewältigen kann, entspricht die Leistung möglicherweise nicht den Erwartungen in anspruchsvollen Titeln.

- Preisniveau: Könnte für Gelegenheitsspieler, die eine rein auf Gaming ausgelegte GPU suchen, als teuer gelten.

9. Fazit: Wer sollte die Jetson Orin Nano wählen?

Die NVIDIA Jetson Orin Nano 8 GB ist eine hervorragende Wahl für Einzelpersonen und Fachleute, die eine leistungsstarke GPU benötigen, die sowohl im Gaming als auch bei komplexen Berechnungsaufgaben überzeugt. Ihre einzigartige Architektur, kombiniert mit fortschrittlichen Funktionen und effizientem Energieverbrauch, macht sie für Entwickler, Forscher und Gamer gleichermaßen geeignet.

Wenn Sie nach einer vielseitigen GPU suchen, die modernes Gaming bewältigt und gleichzeitig KI- sowie professionelle Arbeitslasten unterstützt, ist die Jetson Orin Nano zweifellos eine Überlegung wert. Ob Sie nun an der Entwicklung modernster Anwendungen oder an einem immersiven Gaming-Erlebnis interessiert sind, diese GPU zeichnet sich als zuverlässige Option für die Zukunft aus.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
March 2023
Modellname
Jetson Orin Nano 8 GB
Generation
Tegra
Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
1024
SM-Anzahl
?
Mehrere Streaming-Prozessoren (SPs) bilden zusammen mit anderen Ressourcen einen Streaming-Multiprozessor (SM), der auch als Hauptkern einer GPU bezeichnet wird. Zu diesen zusätzlichen Ressourcen gehören Komponenten wie Warp-Scheduler, Register und gemeinsamer Speicher. Der SM kann als Herz der GPU betrachtet werden, ähnlich wie ein CPU-Kern, wobei Register und gemeinsamer Speicher knappe Ressourcen innerhalb des SM sind.
8
Transistoren
Unknown
Tensor-Kerne
?
Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.
32
TMUs
?
Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.
32
L1-Cache
128 KB (per SM)
L2-Cache
256KB
Bus-Schnittstelle
PCIe 4.0 x4
Foundry
Samsung
Prozessgröße
8 nm
Architektur
Ampere
TDP (Thermal Design Power)
15W

Speicherspezifikationen

Speichergröße
8GB
Speichertyp
LPDDR5
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
128bit
Speichertakt
1067MHz
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
68.29 GB/s

Theoretische Leistung

Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
10.00 GPixel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
20.00 GTexel/s
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
2.560 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
640.0 GFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
1.332 TFlops

Verschiedenes

Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
1.3
OpenCL-Version
3.0
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
CUDA
8.6
ROPs
?
Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.
16
Shader-Modell
6.7

FP32 (float)

1.332 TFlops

Im Vergleich zu anderen GPUs

SiliconCat Rangliste

937
Platz 937 unter allen GPU auf unserer Website
FP32 (float)
Quadro P620
NVIDIA, February 2018
1.386 TFlops
Radeon HD 4890
ATI, April 2009
1.359 TFlops
Jetson Orin Nano 8 GB
NVIDIA, March 2023
1.332 TFlops
Radeon R9 M375
AMD, May 2015
1.299 TFlops
FirePro W4000
AMD, August 2012
1.267 TFlops