NVIDIA、エッジロボティクス向けにJetson Orin Nano 2の推論速度を向上

Jetson Orin Nano 2は、前世代モデルと同等のパフォーマンスを維持しつつ、消費電力を低減しています。出典：NVIDIA

AIモデルの効率化が進むにつれ、自律動作が可能なデバイスは増えていくが、開発者にはエッジAI向けに設計されたコンパクトで省電力なコンピュータが必要だと、NVIDIA社は主張した。同社は本日、エッジAI向けの新しいエントリーレベルコンピュータ「NVIDIA Jetson Orin Nano 2」を発表した。同社によれば、これにより世界中の何百万人もの開発者が、物理的なAIアプリケーション向けのシステムを構築できるようになるという。

「今日の中小規模のフロンティアモデルは、昨年の最大規模のフロンティアモデルと同等の精度に達しており、エッジデバイスにおけるリアルタイムのインテリジェンスを実現しています」と、NVIDIAのロボティクスおよびエッジAI担当バイスプレジデントであるディープ・タラ氏は述べています。 「『Jetson Orin Nano 2』コンピュータは、この画期的な進歩を数百万人の開発者が利用できるようにし、スマートドローン、ロボット、およびビジョンAIシステムにおけるリアルタイム推論に必要なパフォーマンスとエネルギー効率を実現します。」

「過去3ヶ月間で、フィジカルAIを駆動するオープンモデルの進化と、それらがどれほど重要になったかを目の当たりにしました」と、同氏は記者会見で付け加えた。 「1年前、最先端のモデルは6,000億あるいは1兆パラメータのモデルでした。1年後、私たちは『Orin Nano 2』のエントリーレベルのエッジAI製品にまで、そのレベルの精度を実現できるようになりました。これは驚くべきことです。」

NVIDIA Jetson Orin Nano 2は、同社が掲げるロボティクス向け「3つのコンピュータによるフルスタック」アプローチの一環であり、Omniverse with Cosmosがテスト用のシミュレーションを提供し、DJXがトレーニングをサポートし、Jetsonが「ロボットの脳」として実行時のデプロイメントを担う。

Jetson Orin Nano 2、精度と処理速度を向上

「Jetson Orin Nano 2は、コスト効率と電力効率に優れたシステムでありながら、AIおよびビデオ処理性能において飛躍的な向上を実現しています」とNVIDIAは述べています。このシステムは、毎秒78兆回の演算（TOPS）を誇るAI演算能力、8GBのメモリ、および8コアのArm CPUを搭載しています。

Jetson Orin Nano 2は、改良されたTensor Coreとより高いメモリ帯域幅により、Jetson Orin Nano Superの推論性能を2倍に高めつつ、同じコンパクトなフォームファクタを維持している。 Talla氏は『The Robot Report』に対し、15ワットモードにおいて、Jetson Orin Nano 2は前世代モデルと同等のピーク・トゥ・ピーク性能を発揮しながら、消費電力を40％削減したと語った。

NVIDIAは、データセンターと同じGPUアーキテクチャに基づいて構築されたNano 2上で、既存のオープンソフトウェアスタックを実行できると指摘した。これは、既存のOrinユーザーにとってドロップイン互換となるよう設計されている。

Jetsonエージェントスキルや同社のテクノロジーエコシステムと組み合わせることで、開発者はメモリ効率に優れたエッジ推論向けに最適化された最新の大型言語モデル（LLM）やビジョン言語モデル（VLM）を実行できるようになりました。これには、NVIDIA CosmosやNemotron、Gemma 4、Qwen 3などのオープンモデルが含まれます。

「これにより、これまで不可能だったレベルの知能が突然実現可能になりました。エッジAIの分野で、私たちは10年間この実現を夢見てきました」と、タラ氏は記者会見で述べました。 「これは歴史的な瞬間です。ロボット工学や物理的なAIアプリケーションのすべてにおいて、LLMやVLMといった最先端のAIモデルを、他の自律機能の上に実際に組み込むことができるようになりました。これにより、物理世界におけるAIの開発と導入が加速すると確信しています。」

NVIDIAはすでに、メインストリーム向けアプリケーション向けの「Orin NX」、「Orin」、「T3000/T2000」、および高度な用途向けの「Jetson T5000/T4000」を含む、ハイエンドのJetson製品群を刷新していた。

開発者は物理AIアプリケーションにNVIDIAのスタックを採用

NVIDIAによると、すでに300万人以上の開発者が同社のロボティクス・スタックを活用して開発を行っている。Cognex、Doosan Bobcat、Matic、Wingなどのパートナー企業は、コンパクトなデバイスにおける実世界のエッジAI向けに、Jetson Orin Nano 2の評価または導入を進めている。

「数千社の企業がJetson搭載のエントリーレベルのエッジAI製品を出荷しており、1万社以上の企業がJetsonを基盤とした製品を出荷または開発しています」とTalla氏は述べた。

Alphabetの子会社であるWingは、配送用ドローン機群にJetson Orin Nano SuperとNVIDIAのソフトウェアスタックを採用している。同社は、地元企業から住宅の庭への配送をより迅速かつ安全に行うため、リアルタイムのAIによる知覚と推論機能を向上させるべく、Jetson Orin Nano 2の評価を計画している。

「ドローン配送は、現実世界を迅速かつ確実に理解できるAIに依存しています」と、Wingの知覚部門責任者であるディヌカ・アベイワルデナ氏は述べています。「Wingは、顧客にとってより迅速で信頼性の高い配送を実現できる、応答性が高くエネルギー効率に優れたドローンへの道筋を築くため、Jetson Orin Nano 2の活用を検討しています。」

Matic Robotsは、Jetson Orin Nano 2を活用して、自社の家庭用清掃ロボットとのより直感的なインタラクションを実現しています。同社は、ロボットに会話型AI、ジェスチャー検出、高精度なマッピング、家庭環境のセマンティック理解、そしてより高い自律性を付与しています。

「家庭用ロボットは、人を理解し、空間を正確にマッピングし、物体や空間の配置を把握し、動的で絶えず変化する環境の中で自律的に清掃を行う必要があります」と、Matic Roboticsの共同創業者兼CEOであるNavneet Dalal氏は述べています。 「Jetson Orin Nano 2を活用することで、Maticは、リアルタイムの知覚、インタラクション、ナビゲーションのために構築されたコンパクトな家庭用ロボットプラットフォーム上で、最先端のAIモデルをエッジ側で実行できるようになります。」

「コンパニオンロボットの課題は、これまで知能が十分でなかった点にありました。しかし今や、Orin NanoやOrin Nano 2上でリアルタイムに実行可能な、この最先端レベルの知能が利用可能になったことで、我々は新たなクラスのアプリケーションを実現できるようになりました」とタラ氏は語った。 また、彼は音声認識に小型のLLMを採用しているHugging Faceの『Reachy Mini』についても言及した。

NVIDIAは、AAEON、ADLINK、Advantech、Aetina、Antmicro、Aptiv、Auvidea、AVerMedia、Chuangleb、Connect Tech、ForeCR、JWIPC、Neurealm、Plink、Realtimes、RidgeRun、RS、 Seeed Studio、Tauro Tech、Twowin、TZTek、YUANといった企業を、顧客の市場投入までの時間を短縮するためにキャリアボード、ハードウェア、カスタマイズされたAIソフトウェア、リファレンスシステムを開発しているその他のJetsonパートナーとして挙げた。

Talla氏は、NVIDIAの技術により、汎用的なナビゲーションや巧みな操作が可能になるほか、ロボットのトレーニング、安全性、自律性の向上も期待できると述べた。NVIDIAによると、Jetson Orin Nano 2モジュールおよび開発者キットは2027年上半期に提供開始される予定である。