高性能なエッジコンピューティングが必要で、処理の大部分を現場で行いたい場合は、 NVIDIAの Jetsonモジュールのライン。
私たちがこのラインに初めて出会ったのは、NVIDIAがTX1を発表した2015年後半でした。メーカーは現在、オリジナルモデルの段階的な廃止を進めており、TX2、AGX Xavier、Nanoといったより高度な後継モデルがその代わりを務めています。各モデルは、コンピューティング能力、フォーム ファクター、インターフェイスの点で異なる役割を果たします。この記事では、3つのモデルの違いについて説明します。
ジェットソンTX2 ― 埋め込み可能なAI
TX1の直接の後継機であるJetsonは、組み込み可能なコンピューティングモジュールであり、 NVIDIAは 「エッジに真のAIコンピューティングをもたらす」
TX2の最も印象的な機能の一部を以下に示します。
- AIパフォーマンス: 1.3 TOPs
- グラフィックプロセッサ: 256コアNVIDIA Pascal
- CPU : デュアルコアNVIDIA Denver 2 64ビット プロセッサ そして クアッドコアARM Cortex-A57 MPCoreユニット
- 力: 7.5W/15W (「i」バージョンは10W/20W)
- 物理的寸法: 87 x 50mm
- 料金: 8GB版は399ドル、4GB版は299ドル、産業用モジュールは749ドル
標準のTX2 (8 GBおよび4 GBの種類) に加えて、NVIDIAはTX2iと呼ばれる強化された産業用バージョンも作成しました。標準モデルと比較すると、TX2iはより大きな振動、温度、湿度範囲、ほこりに耐えることができます。推定寿命は10年で、TX2の2倍の寿命です。これらすべては、749ドルというより「産業用」な価格と、わずかに高い電力要件を意味します。
ジェットソンナノ ― コンパクトでコスト効率の高いAI
設計に手頃な価格の小型コンピューティング モジュールが必要な場合、Jetson Nanoは優れた選択肢となります。このデバイスの処理能力は他のモジュールに比べて大幅に低いものの、依然として非常に優れています。Nanoは消費電力も低いのが特長です。
Nanoを際立たせる機能は次のとおりです。
- AIパフォーマンス: 472GFLOPS
- グラフィックプロセッサ: 128コアNVIDIA Maxwell
- CPU : クアッドコアARM Cortex-A57 MPCore
- 力: 5W/10W
- 物理的寸法: 70 x 45mm
- 料金: $129
Nanoの開発ボードもTX2よりはるかに小さく、Raspberry Piほど小さくはありませんが、100 x 80mmなので、NanoとPiはどちらも同じ一般的なサイズの「クラス」に収めることができます。実際、 この小さな「JetBot」プロジェクトNVIDIAは、教育/メーカー/小型ロボット市場を念頭に置いてNanoを開発したようです。Jetson Nanoモジュールの予想価格は129ドルですが、現在入手可能な開発キットはわずか99ドルで、これはおそらく早期の実験と採用を促進するためでしょう。
ジェットソンAGXザビエル
NVIDIAの製品FAQ によると、「Jetson AGX Xavierは、これまでのJetsonモジュールをはるかに超えるものです。」驚異的な32 TOPsのパフォーマンス (Jetson TX2のほぼ25倍) を考えると、これは簡単に正当化できる主張のように思えます。
Xavierの機能の一部を以下に示します。
- AIパフォーマンス: 32 TOP
- GPU: 512コアNVIDIA Volta GPU
- CPU: 8コアARM v8.2 64ビットNVIDIA Carmel CPU
- 電力: 10W、15W、30W
- 外形寸法: 105 x 105 mm
- 費用: 100台以上の場合は1,199ドル、1000台以上の場合は1,099ドル
白熱電球よりも少ない電力要件を備えたXavierは、TX2の10倍のエネルギー効率を備えながら、驚異的な20倍のパフォーマンスを実現します。XavierはTX2よりも物理的に大きく (100mm x 87mm)、100台以上購入すると1台あたりの定価が1,199ドルと高価になります。しかし、高度なエッジ コンピューティング アプリケーションの場合、幅広い組み込みの可能性を実現するモジュールに対して支払う金額としては、これはわずかな金額であるはずです。