La gamme complète des modules Jetson Orin de Nvidia, qui permettent d’instiller dans des équipements des capacités d’inférence IA hautes performances en réduisant les temps de développement, est désormais disponible auprès du distributeur Farnell, filiale du groupe Avnet. Les modules offrent aux utilisateurs une puissance de calcul jusqu’à 275 téraopérations par seconde (Tops) et des performances huit fois supérieures à celles de la génération précédente de produits Nvidia, avec des capacités à gérer plusieurs pipelines d’inférence IA simultanés et la prise en charge d’interfaces haut débit pour différents types de capteurs.
Sept modules Jetson Orin sont disponibles aujourd’hui sur la base de la même architecture, du Jetson Orin Nano d’entrée de gamme au Jetson AGX Orin le plus performant.
Dans le détail, les Jetson Orin Nano, disponibles dans des versions à 4 Go et à 8 Go de mémoire, offrent des performances jusqu’à 40 Tops dans le format Jetson le plus compact pour une enveloppe thermique comprise entre 7 W et 15 W. Les Jetson Orin NX, quant à eux, offrent des capacités IA avancées pour les machines autonomes compactes et à faible consommation (drones, appareils portables, etc.) avec des performances jusqu’à 100 Tops et une enveloppe thermique comprise entre 10 W et 25 W.
Enfin les modèles Jetson AGX Orin ciblent les machines autonomes éco-efficaces en fournissant jusqu’à 275 Tops de performances IA pour une enveloppe thermique comprise entre 15 W et 60 W. Ces modules processeurs prennent en charge plusieurs pipelines d’applications IA en simultané grâce à la présence d’un processeur graphique à architecture Nvidia Ampere, d'accélérateurs d’apprentissage profond et de vision artificielle de nouvelle génération, d'entrées/sorties à haut débit et d'une bande passante mémoire rapide. Ils peuvent être utilisés pour relever des défis tels que la compréhension du langage naturel, la perception 3D et la fusion de données issues de multiples capteurs.
Deux kits de développement Jetson Orin viennent compléter l’ensemble.
