今までAI関連に挑戦しようと思いつつ、TensorflowやOpenCV等の環境を作ってサンプルを動かしたところで止まってしまうということを何回も繰り返してきました。
Jetson Orinシリーズが発売されてからまたAI関連に挑戦したい欲が出てきまして、今度は本気でやろうと思い、高価ですが Jetson Orin NX 16GB を購入しました。
実際に購入したものは、AmazonでYahboomが直接販売しているケースやWifiモジュール等一通りセットになったものです。
Yahboom Jetson Orin NX 16GB 開発ボードキット
香港から1週間ほどで届きました。
色々なことをできるようにVRAMを多く確保したいと思いJetson Orin NX 16GBを購入しましたが、学習目的やちょっと手を出してみたいと思ってる人は、Jetson Orin Nano 4GBや一番低価格なNVIDIA Jetson Nanoでも良いと思います。
価格的(約15万円)にGeForce RTX 3070(モバイル)を搭載したミニPCのMinisforum NUCXI7と迷いましたが、こちらにすると結局Windowsのゲーム機になってしまい続かないと思い、専用機のJetson Orin NXを選択しました。
また別の理由として、過去にまだGeForce RTX 2060を搭載したデスクトップを所有している頃にUbuntu環境でCUDAを使用するためにnVidiaのドライバのインストールやOpenCVのビルドが素直にできなかったりした経験がありました。
ネットで色々情報を調べましたが、現在でも状況は変わらないようです。
ネットでAI関連の情報を探すとWindowsよりUbuntuの方が結構多いので、OSは何を選択してもUbuntuにしようと思ってました。
nVidiaの公式なOSのJetPackはUbuntuベースで、nVidia自身がJetson用に開発してるので、PCで環境を整えるより楽だと思います。
OS(JetPack)インストール済みの128GB SSDがセットに付属されていたのですが、512GBのSSDを使いたくてOSを新規にインストールしました。
OS(JetPack)をクリーンインストールする場合は、Ubuntu20.04環境のPCが必要です。
NVIDIA SDK Managerを使用すしてJetsonにUSBで接続して転送します。
PC側のUbuntuのバージョンは20.04又は18.04が必要で22.04には対応していません。
Dockerイメージもあるので、22.04の環境からはこちらで行うと良いでしょう。
CPUの基本性能も高くSSDも使用できるので、デスクトップでの捜査でもRaspberry Pi や Jetson nano のようなもたつきもなく、Ryzen 5 5500UのPCでUbuntuを使用するのと同じ感覚で使用できます。
Jetson Orin NX 16GBの主なスペック
| AI 性能 | 100 TOPS (INT8) |
| GPU | 1024 NVIDIA® CUDA® コアおよび 32 Tensor コア搭載のNVIDIA Ampere アーキテクチャー |
| GPU 最大周波数 | 918 MHz |
| CPU | 8 コア Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64 ビット CPU 2MB L2 + 4MB L3 |
| CPU 最大周波数 | 2 GHz |
| メモリ | 16GB 128 ビット LPDDR5 102.4 GB/秒 |
今後、Jetson関連の話題も書きますので、よろしくお願いします。
