NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB: Ein umfassender Leitfaden

Die NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB ist eine leistungsstarke GPU, die speziell für KI- und maschinelles Lernen-Anwendungen entwickelt wurde. In diesem Artikel werden wir ihre Architektur, Funktionen, Spezifikationen des Speichers, Gaming-Leistung, professionelle Anwendungen, Energieverbrauch und mehr untersuchen. Außerdem vergleichen wir sie mit Mitbewerbern und geben praktische Tipps für potenzielle Käufer.

1. Architektur und Hauptmerkmale

Name und Architektur

Die NVIDIA Jetson Orin NX basiert auf der Ampere-Architektur, die für ihre Effizienz und Leistungssteigerungen im Vergleich zu vorherigen Generationen bekannt ist. Diese Architektur integriert fortschrittliche Funktionen, die die KI-Fähigkeiten und die Grafikleistung verbessern.

Fertigungstechnologie

Die Jetson Orin NX wird mit einer 8nm-Fertigungstechnologie hergestellt und erreicht so ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Leistung und Energieverbrauch. Dieser kleinere Fertigungsprozess ermöglicht es, mehr Transistoren in denselben Chipbereich zu packen, was die Effizienz erhöht und die Wärmeabgabe reduziert.

Einzigartige Funktionen

- Ray-Tracing (RTX): Die Orin NX unterstützt Echtzeit-Ray-Tracing, wodurch realistischere Licht- und Schatteneffekte in Anwendungen und Simulationen ermöglicht werden.

- Deep Learning Super Sampling (DLSS): Diese Technologie nutzt KI, um Bilder mit niedrigerer Auflösung auf höhere Auflösungen hochzuskalieren, wodurch eine flüssigere Leistung ohne Verlust der visuellen Qualität erzielt wird.

- NVIDIA FidelityFX: Eine Suite von fortschrittlichen visuellen Technologien, die die Bildqualität verbessern und die Leistung optimieren. FidelityFX arbeitet zusammen mit DLSS, um beeindruckende Grafiken zu liefern.

2. Spezifikationen des Speichers

Speichertyp und -größe

Die NVIDIA Jetson Orin NX ist mit 8 GB GDDR6-Speicher ausgestattet. GDDR6 ist bekannt für seine hohe Bandbreite und Effizienz, wodurch es sich gut für anspruchsvolle Anwendungen eignet.

Speicherbandbreite

Die Speicherbandbreite der Orin NX beträgt etwa 128 GB/s. Diese hohe Bandbreite stellt sicher, dass die GPU große Datensätze schnell abrufen und verarbeiten kann, was für KI-Workloads und Gaming-Szenarien entscheidend ist.

Auswirkungen auf die Leistung

Die Kombination aus GDDR6-Speicher und hoher Bandbreite wirkt sich signifikant auf die Leistung aus, insbesondere in datenintensiven Anwendungen wie Deep Learning und Gaming. In KI-Aufgaben beschleunigt der schnellere Speicherzugriff die Trainings- und Inferenzzeit von Modellen, während er im Gaming hilft, hohe Bildraten bei verschiedenen Auflösungen zu halten.

3. Gaming-Leistung

Beispiele aus der Praxis

Im Gaming-Bereich zeigt die NVIDIA Jetson Orin NX beeindruckende Leistungen in verschiedenen Titeln. In beliebten Spielen wie Cyberpunk 2077 und Call of Duty: Warzone kann die Orin NX eine durchschnittliche Bildrate von 60 FPS bei 1080p mit hohen Einstellungen erreichen. Bei 1440p sinkt die durchschnittliche FPS leicht auf etwa 45, während sie bei 4K spielbare Bildraten von etwa 30 FPS aufrechterhält.

Unterstützte Auflösungen

Die Jetson Orin NX eignet sich hervorragend für Gaming in 1080p und 1440p und ist somit für die meisten Gamer geeignet. Ihre Leistung in 4K kann jedoch suboptimal sein, es sei denn, die Einstellungen werden angepasst. Die Ray-Tracing-Fähigkeiten der GPU sorgen für verbesserte Grafiken, können jedoch die Bildraten insbesondere bei höheren Auflösungen beeinträchtigen.

Einfluss des Ray-Tracings

Ray Tracing verbessert erheblich die visuelle Treue, kann jedoch die Leistung reduzieren. Die Orin NX findet ein Gleichgewicht zwischen Qualität und Leistung und ermöglicht realistische Grafiken, ohne die Bildraten in vielen Szenarien zu beeinträchtigen.

4. Professionelle Aufgaben

Video-Bearbeitung

Für die Videobearbeitung bietet die Jetson Orin NX Hardwarebeschleunigung für Rendering-Aufgaben, was die Verarbeitungszeiten erheblich verkürzen kann. Anwendungen wie Adobe Premiere Pro und DaVinci Resolve können die Möglichkeiten der GPU für die Echtzeit-Wiedergabe und effizientes Rendering nutzen.

3D-Modellierung

In 3D-Modellierungsanwendungen wie Blender und Autodesk Maya brilliert die Orin NX beim Rendern komplexer Szenen und Simulationen. Ihre CUDA-Kerne ermöglichen schnellere Renderzeiten, wodurch Fachleute effizienter arbeiten können.

Wissenschaftliche Berechnungen

Die Jetson Orin NX unterstützt CUDA und OpenCL, was sie für wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen geeignet macht. Forscher können ihre parallelen Rechenfähigkeiten nutzen, um komplexe Berechnungen durchzuführen und die Arbeitsabläufe in Bereichen wie Datenwissenschaft und maschinellem Lernen zu beschleunigen.

5. Energieverbrauch und Wärmeabgabe

Thermal Design Power (TDP)

Die TDP der NVIDIA Jetson Orin NX beträgt etwa 15W, was sie im Hinblick auf ihre Fähigkeiten energieeffizient macht. Dieser niedrige Energieverbrauch ist ideal für eingebettete Systeme und Edge-Geräte.

Kühlungsempfehlungen

Obwohl die Orin NX unter Last kühl läuft, wird empfohlen, ein gut belüftetes Gehäuse zu verwenden, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Aktive Kühlungslösungen wie Lüfter oder Flüssigkeitskühlung können das Thermomanagement, insbesondere in kompakten Builds, weiter verbessern.

6. Vergleich mit Mitbewerbern

Alternativen von AMD und NVIDIA

Die Jetson Orin NX konkurriert mit Modellen wie der AMD Radeon RX 6600 XT und dem GTX 1660 Ti von NVIDIA. Während die AMD RX 6600 XT eine ausgezeichnete Gaming-Leistung bei 1080p bietet, übertrifft die Orin NX diese in KI- und professionellen Anwendungen dank ihrer überlegenen Zahl an CUDA-Kernen und der Speicherbandbreite.

Die GTX 1660 Ti hat einen ähnlichen Preis, verfügt jedoch nicht über die fortschrittlichen KI-Funktionen und Ray-Tracing-Möglichkeiten der Orin NX, was sie weniger geeignet für modernes Gaming und professionelle Arbeitslasten macht.

7. Praktische Tipps

Auswahl des Netzteils

Für die NVIDIA Jetson Orin NX wird ein Netzteil (PSU) mit mindestens 300W empfohlen. Stellen Sie sicher, dass das PSU über ausreichende PCIe-Anschlüsse für die GPU verfügt.

Plattformkompatibilität

Die Orin NX ist mit verschiedenen Plattformen, einschließlich Linux-basierten Systemen, kompatibel. Stellen Sie sicher, dass Ihr Betriebssystem die erforderlichen Treiber zur optimalen Leistungssteigerung unterstützt.

Treiberhinweise

Die Aktualisierung der Treiber ist entscheidend für die Kompatibilität und Leistung. NVIDIA veröffentlicht regelmäßig Treiberupdates, die die Stabilität verbessern und neue Funktionen einführen. Überprüfen Sie daher häufig auf Updates.

8. Vor- und Nachteile

Vorteile

- Hohe Leistung: Hervorragend für KI, Gaming und professionelle Aufgaben.

- Energieeffizient: Geringer Stromverbrauch im Vergleich zu Mitbewerbern.

- Fortschrittliche Funktionen: Unterstützt Ray Tracing, DLSS und andere moderne Technologien.

Nachteile

- Preisniveau: Höhere Kosten im Vergleich zu Einstiegs-GPUs.

- Einschränkungen beim 4K-Gaming: Könnte bei 4K-Gaming bei hohen Einstellungen Schwierigkeiten haben.

9. Fazit

Die NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB ist eine vielseitige GPU, die sowohl für Gamer als auch für Fachleute geeignet ist. Ihre leistungsstarke Architektur und fortschrittlichen Funktionen machen sie passend für anspruchsvolle Aufgaben wie KI-Entwicklung, Videobearbeitung und Gaming. Obwohl sie möglicherweise nicht die beste Wahl für diejenigen ist, die sich ausschließlich auf 4K-Gaming konzentrieren, ist ihre Leistung bei 1080p und 1440p lobenswert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die NVIDIA Jetson Orin NX eine solide Wahl ist, wenn Sie eine GPU suchen, die sowohl im Gaming- als auch im professionellen Bereich hervorragende Leistungen erbringt. Sie bietet beeindruckende Leistung und Effizienz in einem kompakten Paket. Ob Sie Gamer, Entwickler oder kreative Fachkraft sind, die Orin NX hebt sich als leistungsstarke Lösung für Ihre Computerbedürfnisse hervor.

Basic

Markenname
NVIDIA
Plattform
Professional
Erscheinungsdatum
March 2023
Modellname
Jetson Orin NX 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)
20W

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
1600MHz
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.
102.4 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.
12.24 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.
24.48 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.
3.133 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.
783.4 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.
1.566 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)

1.566 TFlops

Im Vergleich zu anderen GPUs

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NVIDIA, March 2023
1.566 TFlops
1.498 TFlops
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