NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GB: 包括的ガイド

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GBは、AIと機械学習アプリケーション用に特別に設計された強力なGPUです。本記事では、そのアーキテクチャ、機能、メモリ仕様、ゲーム性能、プロフェッショナルアプリケーション、エネルギー消費などを詳しく探ります。また、競合製品との比較や、潜在的な購入者向けの実践的なヒントも提供します。

1. アーキテクチャと主な特徴

名前とアーキテクチャ

NVIDIA Jetson Orin NXは、Ampereアーキテクチャに基づいており、前の世代に比べて効率性と性能の向上が特徴です。このアーキテクチャには、AI機能とグラフィックス性能を向上させるための先進的な機能が統合されています。

製造技術

8nmプロセス技術を使用して製造されたJetson Orin NXは、パフォーマンスと電力消費の優れたバランスを実現しています。この小さなノードにより、同じダイ面積により多くのトランジスタを詰め込むことができ、効率性が向上し、熱出力が低減します。

独自の機能

- レイトレーシング(RTX): Orin NXはリアルタイムレイトレーシングをサポートしており、アプリケーションやシミュレーションでよりリアルなライティングやシャドウ効果を実現します。

- ディープラーニングスーパーサンプリング(DLSS): この技術はAIを利用して低解像度の画像を高解像度にアップスケールし、ビジュアル品質を犠牲にすることなく、スムーズなパフォーマンスを提供します。

- NVIDIA FidelityFX: 画像品質を向上させ、パフォーマンスを最適化する先進的なビジュアル技術のスイートで、FidelityFXはDLSSと連携して驚くべきビジュアルを実現します。

2. メモリ仕様

メモリタイプとサイズ

NVIDIA Jetson Orin NXは、8 GBのGDDR6メモリを搭載しています。GDDR6は高帯域幅と効率性で知られており、要求の厳しいアプリケーションに適しています。

メモリ帯域幅

Orin NXのメモリ帯域幅は約128 GB/sです。この高帯域幅は、GPUが大規模なデータセットに迅速にアクセスし、処理することを保証し、AIワークロードやゲームシナリオにおいて重要です。

パフォーマンスへの影響

GDDR6メモリと高帯域幅の組み合わせは、特に深層学習やゲームなどのデータ集約型アプリケーションにおいて、パフォーマンスに大きな影響を与えます。AIタスクでは、より速いメモリアクセスがモデルのトレーニングと推論時間を短縮し、ゲームでは高解像度での高フレームレートを維持します。

3. ゲーム性能

実際の例

ゲームにおいて、NVIDIA Jetson Orin NXはさまざまなタイトルで印象的な性能を示しています。たとえば、人気のあるゲームであるサイバーパンク2077コールオブデューティ:ウォーゾーンでは、Orin NXは1080p解像度で高設定で平均60 FPSを達成できます。1440pでは、平均FPSはわずかに45に低下し、4Kでは約30 FPSのプレイ可能なフレームレートを維持します。

解像度サポート

Jetson Orin NXは1080pおよび1440pゲームで優れた性能を発揮し、ほとんどのゲーマーにとって適しています。ただし、4Kでのパフォーマンスは設定を調整しない限り最適ではないかもしれません。GPUのレイトレーシング機能は視覚を向上させますが、高解像度ではフレームレートに影響を与える可能性があります。

レイトレーシングの影響

レイトレーシングは視覚的忠実度を大幅に向上させますが、パフォーマンスを低下させる可能性もあります。Orin NXは品質とパフォーマンスのバランスを取り、さまざまなシナリオでリアルなグラフィックスを提供します。

4. プロフェッショナルタスク

ビデオ編集

ビデオ編集において、Jetson Orin NXはレンダリングタスクのためのハードウェアアクセラレーションを提供し、処理時間を大幅に短縮できます。Adobe Premiere ProやDaVinci Resolveなどのアプリケーションは、GPUの能力を活用してリアルタイム再生や効率的なレンダリングを行えます。

3Dモデリング

BlenderやAutodesk Mayaなどの3Dモデリングアプリケーションでは、Orin NXは複雑なシーンやシミュレーションのレンダリングに優れています。そのCUDAコアはより早いレンダリング時間を可能にし、プロフェッショナルがより効率的に作業できるようにします。

科学計算

Jetson Orin NXはCUDAとOpenCLをサポートしており、科学計算やシミュレーションに適しています。研究者はその並列処理能力を活用して複雑な計算を行い、データサイエンスや機械学習などの分野での作業を加速できます。

5. 電力消費と熱出力

熱設計電力(TDP)

NVIDIA Jetson Orin NXのTDPは約15Wであり、これにより高い性能を持ちながらもエネルギー効率が良いGPUとなっています。この低電力消費は、組み込みシステムやエッジデバイスに最適です。

冷却推奨

Orin NXは負荷の下でも冷却が良好ですが、最適なパフォーマンスを保証するために十分に通気性のあるケースを使用することをお勧めします。ファンや液冷などのアクティブ冷却ソリューションは、特にコンパクトビルドにおいて熱管理をさらに向上させることができます。

6. 競合との比較

AMDおよびNVIDIAの代替品

Jetson Orin NXは、AMD Radeon RX 6600 XTやNVIDIA自身のGTX 1660 Tiなどのモデルと競争しています。AMD RX 6600 XTは1080pで優れたゲーム性能を提供しますが、Orin NXはその優れたCUDAコア数やメモリ帯域幅のおかげで、AIやプロフェッショナルアプリケーションで際立っています。

GTX 1660 Tiは同様の価格帯ですが、Orin NXの高度なAI機能やレイトレーシング機能が欠けているため、最新のゲームやプロフェッショナルワークロードには適していません。

7. 実践的なヒント

電源ユニットの選択

NVIDIA Jetson Orin NXには、最低300Wの電源ユニット(PSU)が推奨されます。GPU用に十分なPCIeコネクタがあることを確認してください。

プラットフォーム互換性

Orin NXは、Linuxベースのシステムなど、さまざまなプラットフォームと互換性があります。最適なパフォーマンスを得るために、必要なドライバがサポートされていることを確認してください。

ドライバの注意点

互換性とパフォーマンスのために、ドライバの更新を維持することが重要です。NVIDIAは時間ごとにドライバの更新をリリースしており、安定性の向上や新機能の追加が行われるため、頻繁に更新をチェックしてください。

8. 長所と短所

利点

- 高性能: AI、ゲーム、プロフェッショナルタスクに最適。

- エネルギー効率: 競合製品に比べて低電力消費。

- 高度な機能: レイトレーシング、DLSS、その他の最先端技術をサポート。

欠点

- 価格ポイント: エントリーレベルのGPUに比べて高めのコスト。

- 4Kゲームの制限: 高設定での4Kゲームには苦労するかもしれません。

9. 結論

NVIDIA Jetson Orin NX 8 GBは、ゲーマーとプロフェッショナルの両方にアピールする多用途GPUです。その強力なアーキテクチャと高度な機能により、AI開発、ビデオ編集、ゲームなどの要求の厳しいタスクに適しています。4Kゲームに特化した選択肢としては最良ではないかもしれませんが、1080pおよび1440pでのパフォーマンスは称賛に値します。

要約すると、ゲームとプロフェッショナルアプリケーションの両方で優れたパフォーマンスを発揮するGPUをお探しであれば、NVIDIA Jetson Orin NXはコンパクトなパッケージで印象的な性能と効率を提供する確かな選択肢です。ゲーマー、開発者、クリエイティブプロフェッショナルのいずれであっても、Orin NXはあなたのコンピューティングニーズに応える強力なソリューションとして際立っています。

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
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
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
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
L1キャッシュ
128 KB (per SM)
L2キャッシュ
256KB
バスインターフェース
PCIe 4.0 x4
ファウンドリ
Samsung
プロセスサイズ
8 nm
アーキテクチャ
Ampere
TDP
20W

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。
1.566 TFlops

その他

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
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
シェーダモデル
6.7

FP32 (浮動小数点)

1.566 TFlops

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