Jetson Xavier NX モジュール とリファレンス キャリアー ボード が同梱され、AC 電源装置が付属します。 XavierのパフォーマンスをNanoサイズに凝縮 . FAX:03-3543-2212

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NVIDIA は、世界最小の自律ロボットおよびエッジ コンピューティング デバイス向け最先端組み込み AI スーパーコンピューター「Jetson Xavier NX」を発表しました。70x45mm というコンパクトなフォームファクターでサーバークラスの性能を持つ Jetson Xavier は、消費電力 15W 未満で最大 21 TOPS、消費電力 10W 未満で最大 14 TOPS の演算性能を誇ります。Jetson Xavier NX モジュール (図 1) は Jetson Nano とピン互換で、最新の MLPerf Inference 0.5 において並み居る SoC を抑えて最高性能を達成した NVIDIA Xavier SoC の低消費電力バージョンをベースにしています。そのため、サイズ、重量、消費電力、コストといった制約要因があるエッジに AI ベースの高負荷ワークロードを展開する場合に優れた性能を発揮します。, 図 2 に示すように、Jetson Xavier NX は Tensor コア 48 基を搭載した 384 コア NVIDIA Volta GPU、6 コア NVIDIA Carmel ARMv8.2 64 ビット CPU、8GB 128 ビット LPDDR4x、2 つの NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) エンジン、4K ビデオ エンコーダー/デコーダー、最大 6 本の同時高解像度センサーストリーム対応の専用カメラ入力、PCIe Gen 3 拡張、2 つの DisplayPort/HDMI 4K ディスプレイ、USB 3.1 のほか、SPI、I2C、I2S、CAN bus、UART などの GPIO を搭載しています。機能については下の表 1、詳細な仕様については Jetson Xavier NX モジュール データシートを参照してください。共有メモリ ファブリックにより、プロセッサは余分なメモリコピーを行うことなく自由にメモリを共有できるため (ZeroCopyと呼ばれる)、帯域幅利用やシステムのスループットが効率よく改善されます。, Jetson Xavier NX は、NVIDIA の CUDA-X ソフトウェア スタック一式と AI 開発用の JetPack SDK によってサポートされており、フル デスクトップ Linux 環境でのリアルタイム コンピューター ビジョン、グラフィックス の高速化、およびリッチ マルチメディア アプリケーションに加え、複数の高解像度センサー ストリームに対して一般的な機械学習フレームワークや複雑な DNN を同時実行することが可能です。Jetson は、NVIDIA の AI アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームとの互換性により、容易な開発やクラウドとエッジ間のシームレスな移行が可能になります。, Jetson Xavier NX モジュールは、2020 年 3 月に 399 ドル (大量発注時) で販売開始される予定です。組み込み設計者は、Jetson Xavier NX 設計ガイドを含め、ダウンロード提供される設計資料を参照することにより、Jetson Xavier NX モジュールの本番デバイスおよびシステムを開発することができます。Jetson Nano とのピン互換性により、設計の共有化や Jetson Xavier NX への直接のアップグレードが可能です。Jetson エコシステムのハードウェア設計パートナーは、市販のキャリア、センサー、およびアクセサリーの提供に加え、カスタム設計サービスやシステム統合を提供することもできます。, ソフトウェア開発者は、デバイスを Jetson Xavier NX として動作させるデバイス コンフィギュレーション パッチを JetPack に適用することで、Jetson AGX Xavier Developer Kit を使って Jetson Xavier NX 用の AI アプリケーションの開発を直ちに始めることができます。システム全体のコア クロック周波数および電圧の設定のほか、有効な CPU および GPU コア数の変更はソフトウェアで行います。パッチは完全に元に戻すことが可能で、Jetson Xavier NX の性能をハードウェアの出荷開始前に近づける目的で使えます。, Jetson Xavier NX には 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。CPU、GPU、メモリ コントローラー、およびその他の SoC クロックの最大クロック周波数は、CPU クラスター数と共に、消費電力プロファイルの管理に使用する nvpmodel ツールによってオンラインで調整します。Jetson Xavier NX の既定の 10W および 15W モードにおけるこれらの設定を表 2 に掲載しています。CPU は各 2 コアの 3 クラスター構成で、最大動作周波数は 4/6 コア モードで 1400MHz、マルチスレッド性能ではなくシングルスレッド性能を必要とするアプリケーションに適したデュアルコア モードで 1900MHz です。, ワークロードに応じて、DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) ガバナーは、実行時の動作周波数をアクティブな nvpmodel によって決められた最大限度の範囲内で調整するため、アイドル時やプロセッサ使用率に応じて消費電力を削減できます。nvpmodel ツールは、アプリケーションの要件や TDP に応じた電力モードの新規作成やカスタマイズも容易に行えます。電力プロファイルの編集や /etc/nvpmodel.conf へ構成ファイルへの追加も可能です。また、Ubuntu ステータスバー にGUIウィジェットが追加され、実行時に電力モードを簡単に管理および切り替えることができます。, さらに、NVIDIA は MLPerf Inference 0.5 ベンチマークの 5 部門中 4 部門で最高記録を達成したことも発表しました。Jetson AGX Xavier は、Mobilenet および ResNet-50 による画像分類、SSD-Mobilenet および SSD-ResNet による物体検出等のすべての視覚ベースのタスクで、エッジ コンピューティング用 SoC の首位に輝きました。MLPerf によって定義された 5 つの推論テストで結果を提出できたチップ アーキテクチャ は、10 種類中 NVIDIA GPU だけでした。 Jetson Xavier NXは、現状の最新JetPack4.4 Developer Previewをセットアップし、NVIDIAがJetsonユーザ用に用意した「HELLO AI WORLD」のサイトにアクセスして、「Building the Project from Source」を完了させる必要があります。 AN110. 59,800円(税別), Jetson Xavier NX コンプリートキットは、Jetson Xavier NX開発者キットを産業用途などで使うための便利なキットです。, ❑ NVIDIA® Jetson Xavier NX™ 開発キット 本体(メタルケースインストール済), Jetson Xavier NX モジュールを搭載しており、NVIDIA ソフトウェア スタックを含むマルチモーダル AI アプリケーションをわずか 10 W で開発できます。クラウドネイティブ サポートを活用できるようにもなり、より簡単に AI ソフトウェアをエッジ デバイスに開発およびデプロイすることができます。, 開発者キットは NVIDIA ソフトウェア スタック全体でサポートされており、アプリケーションの開発と最適化のための高速 SDK や最新の NVIDIA ツールが含まれています。Jetson Xavier NX モジュール とリファレンス キャリアー ボード が同梱され、AC 電源装置が付属します。, Jetson Xavier NX は、NVIDIA Xavier SoC のパワーを 70 mm x 45 mm の 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。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イス、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。, Jetson Xavier NX の演算能力は最大 21 TOPS を実現するため、組込みシステムやエッジ システムでのハイ パフォーマンス コンピューティングと AI に最適です。384 基の NVIDIA CUDA® コア、48 基の Tensor コア、6 基の Carmel ARM CPU、2 基の NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) エンジンによるパフォーマンスが得られます。51 GB/秒を超えるメモリ帯域幅、ビデオ エンコードおよびデコードと組み合わせたこれらの特徴により、Jetson Xavier NX は複数のモダン ニューラル ネットワークを並列実行し、複数のセンサーからの高解像度データを同時処理できる、優れたプラットフォームとなっています。, Jetson Xavier NX は、バッテリ駆動システムの低電力モードを含め、複数の電力モードに対応しているため、わずか 10 W の消費電力で AI アプリケーションに最適な最大 14 TOPS を実現できます。これにより、より多くの電力量をセンサーと周辺機器に供給しながら、NVIDIA ソフトウェア スタック全体を使用し続けることが可能です。ディープラーニング、コンピューター ビジョン、コンピューター グラフィックス、マルチメディアなどのアクセラレーテッド ライブラリを使用して、あらゆるモダン AI ネットワークおよびフレームワークを運用できるパフォーマンスを得ることが可能になりました。, GPU                NVIDIA Volta™ アーキテクチャ                 384 基の NVIDIAR CUDAR コアと 48 基の Tensor コアを実装, CPU                      6 コア NVIDIA Carmel ARMRv8.2 64 ビット CPU                             6 MB L2 + 4 MB L3, メモリ                    8 GB 128 ビット LPDDR4x 51.2GB/秒, ストレージ              microSD (カードは含まれていません), ビデオ エンコード     2x 4Kp30 | 6x 1080p 60 | 14x 1080p30 (H.265/H.264), ビデオ デコード        2x 4Kp60 | 4x 4Kp30 | 12x 1080p60 | 32x 1080p30 (H.265)                              2x 4Kp30 | 6x 1080p60 |16x 1080p30 (H.264), カメラ                     2x MIPI CSI-2 D-PHY レーン, コネクティビティ      ギガビット イーサネット、M.2 キー E (WiFi/BT)、M.2 キー M (NVMe), USB                       4x USB 3.1、USB 2.0 Micro-B, その他                    GPIO、I2C、I2S、SPI、UART, サイズ                103 mm x 90.5 mm x 34 mm, (注2)  本製品は、受注生産の商品です。本サイトでご購入いただいた場合も、ご注文後、通常は1週間で納品が必要となりますので、あらかじめご了承ください。, (注3)まとまった数量のご注文の場合、ご注文から出荷まで相当の納期が必要となることがあります。弊社担当まで事前に納期のご相談の上、ご注文ください。, (注4)Jetson Xavierのマイナーバージョンアップ等に伴い出荷される製品の筐体外観が若干変更させれることがあります。, Physical Computing Labは、TechShareのPhsycial Computing関連製品を販売するWeb Storeです。Raspberry Pi, BeagleBone, Tinker Boared,ArduinoなどのマイコンボードやDOBOTのロボットアームなど含むPhysical Computing製品の総合サイトです。, NVIDIA® Jetson Xavier NX™ 開発キット 本体(メタルケースインストール済), 384 基の NVIDIAR CUDAR コアと 48 基の Tensor コアを実装, CPU                      6 コア NVIDIA Carmel ARMRv8.2 64 ビット CPU, ビデオ デコード        2x 4Kp60 | 4x 4Kp30 | 12x 1080p60 | 32x 1080p30 (H.265), 2x 4Kp30 | 6x 1080p60 |16x 1080p30 (H.264), のマイナーバージョンアップ等に伴い出荷される製品の筐体外観が若干変更させれることがあります。. Jetson Xavier NX は、NVIDIA Xavier SoC のパワーを 70 mm x 45 mm の Jetson Nano サイズのモジュールに詰め込んでいます。 nv-jetson-nx-sd-card-image-r32.4.2.zip (約 6 GB) Jetson Nano 用と分かれているので注意が必要です。 Etcher を使用して SD カード (32GB を使用) に書き込みを行いました。 初期セットアップ. 製品販売にかかる取引約款, 2x 4Kp30 | 6x 1080p 60 | 14x 1080p30 (H.265/H.264), 2x 4Kp60 | 4x 4Kp30 | 12x 1080p60 | 32x 1080p30 (H.265), ギガビット イーサネット、M.2 キー E (WiFi/BT)、M.2 キー M (NVMe). SD カードを挿して Jetson Xavier NX を起動します。 ユーザー起因はこの限りではございません。 ‚é“‚³A”²‚¯“¹‚́H, uƒJƒlI@‚¢‚¢—I@‚»‚µ‚Ä”hŽè‚ȃNƒ‹ƒ}Iv‚ª”²ŒQ‚ÉŽ—‡‚¤lX. Cookie の使用方法、 およびお客様の Cookie 設定の変更方法の詳細については、NVIDIA の, 図 1:Jetson Xavier は消費電力 15W 未満で最大 21 TOPS、消費電力 10W 未満で最大 14 TOPS の演算が可能, 図 2:高速 I/O およびメモリ ファブリックを含む Jetson Xavier NX プロセッサ エンジンのブロック図, 図 3:Jetson ファミリー製品の TensorRT による各種 DNN モデルの推論性能, より簡単に、より良く、より速く、より強く: NVIDIA RTX GPU が Adobe のアプリをスーパーチャージ, ロボティクスのさらなる発展 NVIDIA、自律マシン開発を促進する統合プラットフォームの提供においてマイルストーンを達成, 次世代の製造現場にAIがもたらすもの NVIDIAディープラーニングセミナーを開催, 出前ロボット走る― NVIDIA Jetson を搭載した Marble のロボット、サンフランシスコで出前中, 6 コア NVIDIA Carmel 64 ビット ARMv8.2 @ 1400MHz* (6MB L2 + 4MB L3), 48 Tensor コア搭載 384 コア NVIDIA Volta @ 1100MHz, デュアル NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) エンジン, (2x) 4Kp60 | (4x) 4Kp30 | (12x) 1080p60 | (32x) 1080p30, (2x) DP 1.4 / eDP 1.4 / HDMI 2.0 a/b @ 4Kp60, (2x) PCIe Gen 3 コントローラー、5 レーン | 1×1 + 1×1/2/4.

Jetson Xavier NX Dev Kit. 冷却ファンを含めたサイズは87.4×68.2×52mmで、Jetson Xavier NXとAetinaの「AN110」キャリアボードを一体化している。J Jetson Xavier NXは384基のCUDAコアと48基のTensorコアを搭載しており、演算性能は最大で21TOPSに達する。 • NVIDIA Jetson Nano/Xavier NXコンピューティングコア対応最小型キャリアボード 販売価格: Jetson Xavier NX をセットアップします。 パーツ 開封してパーツを確認します。 AC アプター メーカー?販売店?の名前シールが上から貼ってあります。このために、販売店の菱洋エレクトロは、一度開 … 当社Webサイトに関する利用規定 特定商取引法に基づく表記 東京都中央区築地1丁目12番22号(コンワビル)

TEL:03-3546-6211 Jetson Xavier NXは、現状の最新JetPack4.4 Developer Previewをセットアップし、NVIDIAがJetsonユーザ用に用意した「HELLO AI WORLD」のサイトにアクセスして、「Building the Project from Source」を完了させる必要があります。 jetson XAVIER NXにtensorflowをインストールする方法を紹介しました。 GPUが本当に使えているかの動作確認もmnistを使った解析で確認することができたと思います。 公式のドキュメント通りにやっても失敗する部分があったので、気を付けて実施してみてください。 • ハイパフォーマンス且つ低消費電力AIコンピューティング用に設計した特別仕様 Jetson Xavier NX の Tensor コア搭載 Volta アーキテクチャ GPU は、最大 12.3 TOPS の演算が可能で、モジュールの DLA エンジンはそれぞれ最大 4.5 TOPS の演算が可能です。 Jetson ファミリー製品間のスケーラビリティの参考として、Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、および Jetson AGX Xavier の一般的な DNN モデルにおける画像分類、物体検出、姿勢推定、セグメンテーションなどに関する推論性能も測定しました。図 3 に示すこれらの結果は、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet といった一般的な ML フレームワークでトレーニングされたネットワークを、リアルタイム性能のために最適化する NVIDIA の TensorRT 推論アクセラレーター ライブラリと JetPack を使って実行したものです。, Jetson Xavier NX は、Jetson TX2 と同じ消費電力と 25% 小さい面積で最大 15 倍以上の性能を達成しています。これらのベンチマークでは、各プラットフォームを最大性能 (Jetson AGX Xavier は MAX-N モード、Xavier NX および TX2 は 15W モード、Nano は 10W モード) で動作させました。最大スループットは、16ms のレイテンシ閾値値を超えないバッチ サイズで得られた数値です。プラットフォームがこのレイテンシ閾値を超えるネットワークでは、バッチ サイズを 1 としました。この方法論により、リアルタイム アプリケーションにおける確定的な低レイテンシ要件と、マルチストリーム ユースケース シナリオにおける最大性能の間でバランスを考慮しています。, Jetson Xavier NX と Jetson AGX Xavier では、NVDLA エンジンと GPU の両方を INT8 精度で同時実行しました。それに対し、Jetson Nano と Jetson TX2 では GPU を FP16 精度で実行しました。Jetson Xavier NX の Tensor コア搭載 Volta アーキテクチャ GPU は、最大 12.3 TOPS の演算が可能で、モジュールの DLA エンジンはそれぞれ最大 4.5 TOPS の演算が可能です。, TensorRT によるニューラル ネットワークの実行のほか、TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、MXNet、Keras 等を含むCUDA や cuDNN による高速化使って、 ML フレームワークを Jetson にネイティブに実装することも可能です。Jetson Zoo には、AWS Greengrass などの IoT フレームワーク、Docker や Kubernetes などのコンテナー エンジンのほか、それらのプリビルト インストーラーやビルド手順も含まれています。, Jetson Xavier NX 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。CUDA-X をサポートする NVIDIA の JetPack SDK は、世界最高の性能を生かして最先端の AI ソリューションを開発したり、クラウドとエッジの間でアプリケーションをスケーリングしたりするための完全なツールを提供します。, NVIDIA が提供する設計資料と、Jetson AGX Xavier Developer Kit を Jetson Xavier NX として構成する JetPack パッチを使って今すぐ始めましょう。どんなものが生まれるか楽しみにしています。情報やサポートについては、NVIDIA Embedded Developer サイトをご覧ください。コミュニティのエキスパートに助言を求めたい場合は、DevTalk フォーラムを覗いてみてください。, Tags: Artificial IntelligenceCUDAJetsonrobotics, ロボティクスを学ぼう - 無料のオンライン トレーニングとAI 認定プログラムでロボティクスの学習と教育が容易に, MAX の衝撃: Adobe Photoshop が、NVIDIA の AI を活用したニューラル フィルターを実装, 表 2:Jetson Xavier NX の 10W / 15W 消費電力モードでの最大動作周波数とコア構成, NVIDIA の Web サイトでは、より良い Web サイト体験の提供および改善のため Cookie を使用しています。

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