2026年8月25日、NVIDIAはロボティクスおよびエントリーレベルのエッジAIアプリケーションをターゲットとしたNVIDIA Jetson Orin Nano 2のリリースを発表しました。このブログでは、Jetson Orin Nano 2とは何か、その主要な仕様とパフォーマンスの向上に焦点を当て、ロボティクス、マシンビジョン、自律システム向けのNVIDIA Jetsonポートフォリオの中でどのように位置づけられるかを説明します。

NVIDIA Jetson Orin Nano 2とは？

NVIDIA Jetson Orin Nano 2は、エントリーレベルのロボティクス、マシンビジョン、自律システム、生成AIワークロード向けに設計されたコンパクトなエッジAIコンピューティングプラットフォームです。

Jetson Orin Nanoファミリーを拡張し、より高いAI性能、より多くのCPUコア、より高速なメモリ、そしてワットあたりの性能向上を実現しながら、同じコンパクトなモジュールフォームファクターを維持しています。NVIDIAは、Jetson Orin Nano 2を、より高性能なAIモデルをデータ生成源に近づけるためのエントリーレベルプラットフォームとして位置付けています。

NVIDIA Jetson Orin Nano 2の主要な仕様

• 78 TOPS INT8 AI性能
• 1,536 CUDAコア搭載NVIDIA Ampere GPU
• 8コアArm Cortex-A78 CPU
• 8GB LPDDR5Xメモリ
• 120 GB/sメモリ帯域幅
• PCIe Gen4拡張
• 15W～40Wの電力範囲

これらの仕様により、Jetson Orin Nano 2は、以前のJetson Orin Nano 8GBよりも高い計算能力とメモリ帯域幅を備えながら、同じ物理モジュール寸法を維持しています。

Jetson Orin Nano 2で改善された点

最大の変更点は、TOPSの増加だけではありません。Jetson Orin Nano 2は、より多くのGPUリソース、追加のCPUコア、より高速なメモリももたらします。

以前のJetson Orin Nano 8GBは67 TOPSでしたが、Jetson Orin Nano 2では78 TOPSに増加しています。GPUリソースは1,024 CUDAコアから1,536 CUDAコアに増加し、CPUは6コアから8コアのCortex-A78に移行しました。メモリ帯域幅も102.4 GB/sから120 GB/sに向上しています。

これらの改善は重要です。なぜなら、実際のエッジAIワークロードは単一の仕様に依存することがめったにないからです。ロボットは、カメラフィードの処理、知覚モデルの実行、ナビゲーションロジックの処理、他のセンサーとの通信を同時に行っている場合があります。より多くのCPUリソースとより高いメモリ帯域幅は、GPU推論と並行してこれらのワークロードの実行を維持するのに役立ちます。

NVIDIAはまた、Jetson Orin Nano 2が、ワークロードによっては、以前のエントリーレベルプラットフォームと比較して最大2倍のパフォーマンス向上をもたらすと位置付けています。

より少ない電力でより良いパフォーマンス

ロボティクスにおいては、電力は計算能力と同様に重要です。

モバイルロボット、ドローン、コンパクトな自律システムは、バッテリー容量、筐体サイズ、熱設計によって制限されることがよくあります。追加のAI性能を追加しても、システムが追加の電力と熱をサポートできなければ意味がありません。

Jetson Orin Nano 2は、15Wから40Wまでスケールするように設計されています。NVIDIAはまた、このプラットフォームが、Orin Nano Superと同等の性能を15W（Orin Nano Superは25W）で達成でき、同じ性能レベルで約40%の消費電力削減に相当すると強調しています。

これにより、システム設計者はより柔軟に選択できます。ロボティクスプラットフォームは、効率が最も重要な場合は低電力ポイントで動作し、ワークロードに追加の計算ヘッドルームが必要な場合は高電力にスケールアップできます。

Jetsonファミリーにおける位置付け

NVIDIAは、エッジAI性能のさまざまなレベルでJetsonをスケールアップし続けています。

Jetson Orin Nano 2はエントリーレベルに位置し、Jetson Orin NXはより要求の厳しい主流のワークロードに対応し、ハイエンドのJetsonプラットフォームは高度なロボティクスや物理AIアプリケーションをターゲットとしています。

したがって、重要な問題は、Jetson Orin Nano 2が以前のNanoプラットフォームよりも高速かどうかだけではありません。その性能、電力、フォームファクターの組み合わせが、意図するアプリケーションにとって十分であるかどうかです。

多くのコンパクトなロボティクスおよびビジョンシステムにとって、そのバランスは、利用可能な最高性能のJetsonモジュールに直接移行するよりも重要かもしれません。

NVIDIA Jetson Orin Nano 2のターゲットアプリケーション

NVIDIAによると、Jetson Orin Nano 2は、エントリーレベルのロボティクスおよびエッジAIアプリケーション向けに設計されています。以下はその例です。

• ロボット — リアルタイムの知覚、ナビゲーション、インタラクション、推論をサポート
• 配送ドローン — オンボードAI知覚と自律運用を可能に
• 点検ドローン — ビジョンとAIワークロードをエッジで直接処理
• ビジョンAIシステム — リアルタイムの視覚知覚とインテリジェントな分析をサポート
• 生成AIと物理AI — コンパクトなエッジデバイス上で言語モデルと視覚言語モデルを実行

これらのアプリケーションは、Jetson Orin Nano 2のより高いAI性能と向上した電力効率を活用し、よりリアルタイムなインテリジェンスをエッジデバイスに直接もたらします。

Jetson Orin Nano 2の供給状況

NVIDIA Jetson Orin Nano 2は、2027年前半に利用可能になる予定です。このモジュールは、既存のJetson Orin Nanoと同じコンパクトな機械的フォームファクターを維持しているため、Jetson Orinエコシステムを中心に設計されたエッジAIシステムが新しいプラットフォームを採用する道も提供します。

これには、PremioのJCO-1000-ORNおよびJCO-3000-ORNシリーズが含まれます。これらは現在、堅牢なエッジAI展開向けにNVIDIA Jetson Orin NanoおよびOrin NXモジュールをサポートしています。PremioはNVIDIA Jetson Orin Nano 2を両シリーズに組み込む予定であり、新しいモジュールのAI性能向上と電力効率向上によりプラットフォームを拡張します。

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