正しい読み方をカタカナで教えてください。 (1) nVIDIA (2) GeForce (3) AOpen (4) ASUSTek (4’) ASUS - 人力検索はてな かなりの方と重複しますが，私は， Jetson Nanoの場合は、フレキシブルなソフトウェアとフレームワークへのフル対応、メモリー容量、ならびに統合メモリー サブシステムにより、多様なバッチ サイズの複数のセンサー ストリームを含む、複数の異なったネットワークを、フル HD の解像度に至るまで並行して実行することができます。上記のベンチマークは広く普及しているネットワークをサンプルにしたものですが、ユーザーは上記以外の多様なモデルやカスタム アーキテクチャをJetson Nanoに実装しても同様に推論パフォーマンスを加速させることができます。さらに、Jetson Nano は DNN 推論だけに用途が限られているわけではありません。FFT や BLAS、LAPACK 演算などのアルゴリズムをにユーザー定義の CUDA カーネルと共に用いることでJetson Nano の CUDA アーキテクチャをコンピューター ビジョンやデジタル信号処理 (DSP) に活用することもできます。以下図4 のブロック図は、ギガビット イーサネットを介して入力される、最大 8 つのデジタル ストリームの取り込みおよびディープラーニングを活用した分析処理を行うために Jetson Nano を利用している NVR アーキテクチャの例を示しています。このシステムは、500 MP/s で H.264/H.265 をデコードし、250 MP/s で H.264/H.265 ビデオをエンコードできます。この開発者用キットは、SD カードのスロットを備えたあらゆる PC で初期化およびBSPイメージの取り込みができる、リムーバブル MicroSD カードから起動します。この開発者用キットは、Micro USB ポートまたは DC 5V のバレル型コネクターのいずれかから、簡単に電力を供給することができます。カメラ コネクターは、Jetson エコシステム パートナーより発売されている 8MP IMX219 ベースのモジュールなど、お買い求めやすい価格の MIPI CSI センサーと互換性があります。さらに、JetPack でドライバー対応されている、Raspberry Pi カメラ モジュール v2 との互換性もあります。表 1 は、主要な仕様を示しています。JetPack 4.2 SDK は、これらのフレームワークならびに NVIDIA の主要 AI プラットフォームと完全な互換性があるため、AI ベースの推論を従来よりも簡単に Jetson に展開できます。Jetson Nano は複雑なディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の多くのモデルでリアルタイムのコンピューター ビジョンおよび推論を実現します。これらの機能により、マルチセンサーの自律動作ロボットやインテリジェントなエッジでの分析機能を備えた IoT デバイス、先進 AI システムが生み出せるようになります。またML フレームワークを用いることでJetson Nano 上でローカルに実装されたネットワークを再トレーニングする転移学習も可能です。エポック当たり時間とは、200K の画像のデータセットのトレーニングを 1 通り行うための所要時間です。分類ネットワークでは、実際に使用するのに適した結果を出すには最低で 2 つから 5 つのエポックが必要になる場合があり、量産モデルでは最適な精度を得られるまでに個々の GPU システムでより多くのエポックにわたってトレーニングする必要があります。ただし、Jetson Nano があれば、夜のうちにネットワークの再トレーニングを行うことで、低コストのプラットフォームでディープラーニングと AI の実験を行えます。すべてのカスタム データセットが上記の例のように 22.5GB もの大きさを持っているわけではありません。そのため、画像/秒はJetson Nano のトレーニング パフォーマンスを示しており、エポック当たり時間にデータセットのサイズ、トレーニング バッチのサイズ、ならびにネットワークの複雑さを反映させたものとなっています。トレーニング時間を増やせばJetson Nano で他のモデルの再トレーニングも行えます。NVIDIA © 2020. 教えてくださいm(_ _)mXavierはスペインとフランスの国境の両側に住むバスク人の人名です。 本ページでは、現行のJetsonシリーズのうち、Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson AGX Xavier、Jetson Xavier NXの開発者キットについて、比較表を使ってご紹介します。どの製品を選べば良いか悩まれている方は、選ぶポイントを解説する章もございますので、ぜひ参考にしていただければと思います。

NVIDIA Tegra（エヌビディア テグラ）は、NVIDIAによるARM系の省電力統合型プロセッサのシリーズ。 スマートフォンやタブレット型コンピュータ、Nintendo Switch、nVidia Shield TV、自動車のインフォテインメントシステムなどに使用されている。 D-PHY 1.2 (2.5Gbps total up to 40 Gbps)製品によって保証期間が異なります。なお、開発者キットについては、1年間の保証となります。詳細は以下の表をご確認ください。 12 lanes (3x4 or 6x2) MIPI CSI-2 |1x4K @60|2x4K @30 |4x 1080p @60 |8x1080p @30 (HEVC)最初のJetsonであるTK1が2014年に発売されてから、現在までに様々なJetsonファミリーが登場しています。アカデミック向けの価格もご用意しております。現在は、Jetson TX2 開発者キットのみ特別価格の対象となります。Jetpack SDK – Unified software release across all Jetson productsDual-core Denver and Quad-core A57 2GHz Jetson AGX Xavierはユーザーがアプリケーションの用途に合わせて 10W、15W、30W といった駆動モードを選択し、新しいレベルの計算処理能力密度、エネルギー効率性、AI 推論機能をエッジデバイスで利用可能になります。製品によって動作寿命が異なります。モジュール単位の動作寿命ですが、詳細は以下の表をご確認ください。また、Jetson TX2はPascalアーキテクチャーを採用し、こちらをベースにしたシステムでディープラーニングを実行した場合、以前のGPU アーキテクチャーと比較して、ニューラルネットワークトレーニングのパフォーマンスが 12 倍に向上します。8-core Carmel ARM CPU  2.26GHzとにかく性能を重視したい方なら、Jetson AGX Xavier 開発者キットがおすすめです。手のひらに乗るサイズでも、比類ない 32 TeraOPS (TOPS) のピーク時の計算処理能力と 750 Gbps の高速 I/O という、 GPU ワークステーションレベルのパフォーマンスが手に入ります。Jetson TX2 は大規模なディープ ニューラル ネットワークを実行し、エッジデバイスで高い精度が得られます。わずか7.5 Wという消費電力は、最新のデスクトップ CPU に比べ、25 倍の電力効率を実現します。これは帯域幅と遅延が問題となるアプリケーションにおけるリアルタイム処理に最適です。具体的には、工場のロボット、市販用ドローン、企業のコラボレーション デバイス、スマート シティー向けのインテリジェント カメラなどのアプリケーションで使用できます。Jetson Nano、Jetson AGX XavierをAC電源でご利用されたい場合は、それぞれのスペックに合ったACアダプターをご購入いただく必要があります。コンピュータの処理性能を表す単位の一つで、浮動小数点演算を1秒間に1兆回行うことを表す単位であるTFLOPSにおいて、各Jetson製品のパフォーマンスは0.5 TFLOPs (Jetson Nano)、1.3 TFLOPS (Jetson TX2)、5.5/11TFLOPS(Jetson AGX Xavier)、6 TFLOPS(Jetson Xavier NX)となっています。その為、アプリケーションに最適な Jetson を選択することが可能です。これまでのJetsonは、種類が少なかったために選択肢が少なく、価格もなかなか手が届きづらい価格でした。Jetson 開発キットの中でも、最も低価格の製品です。「これまでの価格では手が出せなかった。」という方におすすめです。D-PHY 1.2 (2.5 Gb/s per pair, total up to 30 Gbps)※2020/05/14追記：Jetson Xavier NX 開発者キットの情報を追加しました Two multi-mode (eDP/DP/HDMI) Serial Output Resources (SOR) eDP 1.4a | DP 1.4 | HDMI 2.0a/bしかし、次第に製品ラインナップの拡充や、NVIDIA社の価格改定発表があったことで、「実現したいこと」をベースに、選択できるようになりました。また、Jetson Nano 開発者キットが販売されてからは、以前より個人の方にもJetsonを触れていただく機会が増加したのではないでしょうか。現在開発者キットが販売されている製品毎にモジュール単位の比較表を作ったので、下記をご覧ください。本ページでは、現行のJetsonシリーズのうち、Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson AGX Xavier、Jetson Xavier NXの開発者キットについて、比較表を使ってご紹介します。どの製品を選べば良いか悩まれている方は、選ぶポイントを解説する章もございますので、ぜひ参考にしていただければと思います。これまでのJetsonファミリーには高価な開発キットしかありませんでしたが、Jetson Nanoが 2019年4月に販売を開始してから、Jetsonに触れることができなかったユーザーの方々から非常に多くの反響を頂いております。1x USB 3.1, 3xUSB 2.0 | PCIe 1x1 (GEN3) + 1x4 (GEN4)C-PHY 1.1 (2.5Gsym/s total up to 109 Gbps)比較表を見ると、さまざまな違いがありますが、ここでは大きな違いとして3つ紹介します。Jetson Nanoは2014 年に発表したMaxwellアーキテクチャーを採用し、大型の専用共有メモリ、共有メモリアトミック、SM ごとのよりアクティブなスレッドブロックを特徴として、以前のアーキテクチャーをはるかに上回るアプリケーションパフォーマンスを実現します。※Jetson AGX Xavier 開発者キットは、2019年6月14日(米国時間)の販売価格改定に伴い、特別価格よりも通常価格の方がお安くなりました。 2x4K @30 | 6x1080p @60 | 14x1080p @30 (HEVC)現行のJetsonファミリーは、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson AGX Xavier、Jetson Nano、Jetson Xavier NXがあり、それぞれ最終製品用途のモジュールと、テスト用の開発キットがあります。小さなフォームファクター、さまざまなセンサーに対応したインターフェース、優れたパフォーマンスを活かし、あらゆる組込み AI/エッジ システムに新しい機能をもたらします。2x8K @30|6x4K @60|12x4K @30 |26x1080p @60|52x1080p @30 (HEVC)| 30x1080p @30 (H.264)※2020/06/11追記：Jetson TX2 開発者キット EOL(製造中止)のお知らせ1xSDIO | 2xSPI | 3xUART | 2xI2S | 4xI2C | 1xCAN | GPIOsまた、Jetsonを活用した製品の量産や、活用のお悩みがございましたら、ぜひお問い合わせボタンよりお問い合わせください。どのJetson 開発者キットを購入するか迷われている方は、価格、無線の有無、性能のうち、どれを最も重視するかで選ぶと良いでしょう。1x1/2/4 PCIe (Gen2) |1xUSB3.0|3xUSB 2.01+1x4 or 1+1+1x1/x2 PCIe (Gen2) |3xUSB3 .0|3xUSB2.0NVIDIAのGPUアーキテクチャーはKepler→Maxwell→Pascal→Voltaと世代を重ねています。これらのアーキテクチャーは世代を重ねるたびに、アプリケーション性能の向上、電力効率の向上、主要なコンピューティング新機能の追加、GPU プログラミングの簡素化を実現してきています。実は、Jetson 開発キットの中で、Jetson TX2 開発者キットは、唯一無線のアンテナが入っています。もちろん、Jetson NanoとJetson Xavier でもWi-Fiを利用することができますが、Jetson TX2 のようにWi-Fi や Bluetooth のアダプターがついてないため、Wi-Fi を利用するには別途 Wi-Fi カードを購入いただく必要があります。本記事がJetson 開発者キットは気になるけど、選定に迷われているという方のお役に立てればと思います。Three multi-mode DP 1.2a/eDP 1.4/HDMI 2.0 a/b1 x8 or 1 x4 or 1 x2 or 2 x1 PCIe (Gen4) |3xUSB3 .1|4 xUSB2.04x4K @60|8x4K @30|16x1080p @60 | 32x1080p @30 (HEVC)1x4K @60|3x4K @30|4x1080p @60 | 8x1080p @30(HEVC)16 lanes (4x4|6x2|6x1) MIPI CSI-2 |Two multi-mode DP 1.2a/eDP 1.4/HDMI 2.0 a/b70 mm x 45 mm の Jetson Xavier NX は、NVIDIA Xavier SoC のパワーを Jetson Nano サイズのモジュールに詰め込んでいます。この小さなモジュールは、高速の CSI や PCIe から低速の I2C や GPIO まで多彩な IO を持ちながら、優れたパフォーマンスと電力効率の組み合わせを実現しています。Jetson TX2 開発者キットの購入をご希望のお客様は、誠にお手数をおかけいたしますが、下記のお見積もりボタンよりお問い合わせください。Jetson Xavier NX には、高性能 AI や複雑な DNN を必要とする次世代の自律システムや、インテリジェントエッジデバイスを低消費電力かつ、小さな面積で展開する新たな機会を広げます。そうした用途としては、モバイル ロボット、ドローン、スマート カメラ、ポータブル医療機器、組み込みIoT システムなどが考えられます。また、10W と 15W の消費電力モードがデフォルトで用意されており、モードに応じて 14 ～ 21 TOPS のピーク パフォーマンスを実現します。1x4K @30|2x1080p @60 |4x1080p @30(HEVC)電圧の定格が異なるので、Jetson TX2のACアダプターを他の開発者キットでお使いいただくことはできません。※各開発者キットの販売ページは、スイッチサイエンス社のWEBサイトへ移動します。2x4K @60|4x4K @30|7x1080p @60 | 14x1080p @30(HEVC)2x4K @60 | 4x4K @30 | 12x1080p @60 | 32x1080p @30(HEVC) | 16x1080p @30 (H.264)最後にJetson AGX Xavier/Jetson Xavier NXはVoltaアーキテクチャーを採用し、1 秒あたり 100 テラフロップス (TFLOPS) のディープラーニングのパフォーマンスを実現します。これは、前世代のアーキテクチャーの5 倍以上の速度です。従来はAIの開発に高速な演算処理が必要なため、大型で高コスト、消費電流も非常に高い、GPUコンピューティングのための製品が必要でした。しかし、Jetsonが登場したことで、容易に開発ができるようになりました。Jetson Nano は、エッジ デバイスにおけるイノベーションを高い自由度で可能にします。パワフルで効率の高い AI や画像処理、様々なアプリケーションにおける高性能な演算処理がわずか5 ～ 10Wで行えます。Jetsonは、あらゆる自律動作のための AI プラットフォームです。ロボットやIoTなど組み込み機器向けの開発・研究向いており、大企業からスタートアップ企業、研究者、さらには学生まで、誰でも先進的なエッジ AI ソリューション開発へ利用できます。

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