NVIDIA於GTC 2023春季場發表Jetson Orin Nano開發套件，提高入門級AI裝置的效能標竿，讓我們先看看它的規格分析。
入門級AI效能新基準
Jetson Orin Nano 8GB運算模組能在15W功耗模式下，提供40TOPS的INT8資料類型AI運算效能，相較於Jetson Xavier NX僅有21TOPS的效能高出1倍左右。而與Jetson Nano的INT16資料類型效能只有0.5TOPS相比，2者差距更為達到80倍之譜，此外Jetson Orin Nano 8的FP32資料類型CUDA核心效能也達到Jetson Nano的5倍，6組Arm Cortex-A78AE處理器核心也有近7倍處理器效能。
另一方面Jetson Orin Nano 8GB運算模組也能切換至7W功耗模式，帶來更具彈性的應用方式，。整體而言，Jetson Orin Nano最高能帶來50倍於Jetson Nano的電力效率。
受益於Jetson Orin Nano平台的效能提升，並可支援更多主流AI電腦視覺模型，開發者可以利用Jetson Orin Nano開發套件打造功能更多元的入門級AI機器人、無人機和相機等應用。
- Jetson Orin Nano平台支援之視覺模型
- NVIDIA PeopleNet v2.3：精簡人員檢測
- NVIDIA PeopleNet v2.5：最高準確度人員檢測
- NVIDIA Action Recognition Net：2D和3D人員姿勢辨識
- NVIDIA LPRNet：車牌辨識
- NVIDIA DashCamNet、BodyPoseNet：人員姿勢預測
- ResNet-50 (224×224)：圖像辨識
豐富I/O功能
Jetson Orin Nano開發套件的I/O功能與Jetson Xavier NX開發套件比較接近，比Jetson Nano開發套件豐富許多，不但能支援microSD記憶卡，也能安裝M.2固態硬碟，以滿足吞吐量更大的運算需求。
Jetson Orin Nano開發套件規格特性一覽
運算模組部分：Jetson Orin Nano 8GB運算模組
處理器：6組Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit核心（1.5MB L2 + 4MB L3）
GPU：1024組NVIDIA Ampere架構CUDA核心+ 32組Tensor核心
記憶體：8GB 128-bit LPDDR5（頻寬＝68 GB/s）
儲存媒體：M.2 NVMe固態硬碟、microSD記憶卡
消耗電力：7~15W
母板部分：NVIDIA Reference Carrier Board
攝影機端子：2組MIPI CSI-2 22-pin Camera Connectors
M.2：Key M PCIe Gen 3x4、M.2 Key M PCIe Gen3x2、M.2 Key E PCIe (x1) / USB 2.0 / UART / I2S / I2C
USB：4組USB 3.2 Gen2、USB Type-C（Debug、Device Mode專用）
網路：GbE乙太網路
顯示：DisplayPort 1.2（支援MST多重串流傳輸）
microSD讀卡機：支援UHS-1 SDR104模式
其它端子：40-Pin擴充端子（支援UART、SPI、I2S、I2C、GPIO）、12-Pin按鈕端子、4-Pin風扇端子、DC電源輸入端子
尺寸：100 x 79 x 21mm（包含底座、運算模組與散熱器）
筆者將於下篇文章對Jetson Orin Nano開發套件進行效能實測，如果沒有意外的話，也計劃進行「咳咳」的測試，敬請期待我們的後續報導。
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Jetson Orin Nano開發套件動手玩（一）：規格介紹與開箱（本文）
Jetson Orin Nano開發套件動手玩（二）：效能實測（工作中）
Jetson Orin Nano開發套件動手玩（三）：One More Thing（工作中，刊登時間未定）