JetPack 7.2 SDKのリリースにより、NVIDIAはJetson Thorに加えてJetson Orinファミリーのサポートを追加し、JetPack 7ソフトウェアスタックを拡張しました。これにより、OrinとThorはUbuntu 24.04、Linux Kernel 6.8、およびCUDA 13をベースとした共通のソフトウェア基盤上で動作するようになります。
JetPack 7.2では、以下のようないくつかの新機能も導入されています。
- Yoctoの公式サポート
- AGX Orin 32GBスーパーモード
- NVIDIAエージェントスキル
- NemoClawの統合
- Jetson ThorでのMulti-Instance GPU (MIG) サポート
このブログでは、堅牢なエッジAIシステム向けのJetPack 7.2の最も関連性の高い更新点と、開発者がそれらを本番展開で活用する方法に焦点を当てています。
出典：NVIDIA
JetPack 6.2 vs JetPack 7.2: 変更点
詳細に入る前に、Jetson開発者向けのJetPack 6.2からJetPack 7.2への主な更新点の概要を説明します。
| 機能 | JetPack 6.2 | JetPack 7.2 |
| Ubuntu | Ubuntu 22.04 | Ubuntu 24.04 |
| Linux Kernel | 5.15 | 6.8 |
| CUDA | CUDA 12.6 | CUDA 13 |
| Jetson Platforms | Jetson Orin | Jetson Orin, Jetson Thor |
| スーパーモード | Orin NanoとOrin NX | AGX Orin 32GBスーパーモードを追加、最大241 TOPS |
| Yoctoサポート | - | Yoctoの公式サポート |
| NVIDIAエージェントスキル | - | サポート |
| NemoClaw | - | ワンコマンドデプロイメントのサポート |
| Multi-Instance GPU (MIG) | - | Jetson Thorでサポート |
既存のJetson Orinユーザーにとって、JetPack 7.2はプラットフォームをJetson Thorと同じJetPack 7ソフトウェア基盤に移行させると同時に、進化する複雑なエッジAIワークロード向けの更新されたAIライブラリ、開発ツール、および機能を提供します。
1. Jetson向けYoctoの公式サポート
JetPack 7.2の最も重要な追加機能の1つは、Yocto Projectの公式サポートであり、開発者がJetsonベースのシステム向けにカスタムLinuxディストリビューションを構築するのを容易にします。
多くの開発者にとって、UbuntuベースのJetPackイメージは、Jetson開発を開始するための最速のパスを提供します。しかし、アプリケーションがより専門的になるにつれて、汎用Linuxディストリビューションには、対象のワークロードには不要なソフトウェアパッケージ、サービス、依存関係が含まれる場合があります。
Yoctoは、開発者がアプリケーションに必要なコンポーネントのみを選択して、ゼロからLinuxイメージを構築できるため、異なるアプローチを採用しています。
Yoctoとは？
Yocto Projectは、組み込みシステム向けにカスタムLinuxディストリビューションを作成するためのオープンソースフレームワークです。
開発者は、完全なUbuntuイメージをデプロイする代わりに、アプリケーションに必要なパッケージとサービスのみを含む合理化されたオペレーティングシステムを構築できます。
例えば、コンピュータービジョンアプライアンスは、Linuxカーネル、CUDA、TensorRT、DeepStream、およびアプリケーションソフトウェアのみを必要とし、デスクトップ環境、Bluetoothサービス、印刷サービス、およびその他の未使用のコンポーネントを除外することができます。
カスタマイズされたLinuxイメージを使用することには、いくつかの利点があります。
- ソフトウェアのフットプリントが小さい
- メモリ使用量が少ない
- 攻撃対象領域の削減
- 起動時間の短縮
- より予測可能なシステム動作
- ソフトウェアアップデートの制御強化
2. AGX Orin 32GBスーパーモード
JetPack 7.2がJetson Orinファミリーへのサポートを拡張する中で、NVIDIAはJetson AGX Orin 32GB向けにスーパーモードも導入し、AIパフォーマンスを200 TOPSから241 TOPSに向上させました。
これにより、開発者は、高価なAGX Orin 64GBモジュールに移行することなく、AGX Orin 32GBプラットフォーム上で追加のパフォーマンスの余地を得ることができます。コンピューティングバウンドのワークロードの場合、スーパーモードは推論スループットを向上させたり、より要求の厳しいモデルパイプラインをサポートしたりするのに役立ち、システムを低コストのOrin構成に基づかせたままにすることができます。
変更点
スーパーモードを有効にすると、Jetson AGX Orin 32GBはより高いパフォーマンスプロファイルで動作できます。NVIDIAによると、GPU周波数は930 MHzから1.3 GHzに増加し、電力エンベロープは最大60Wに増加します。
出典：NVIDIA | Jetson AGX Orinモジュールの比較
スーパーモードは、AGX Orin 32GBの標準動作とAGX Orin 64GBの中間的な選択肢を開発者に提供します。ワークロードが32GBのメモリに収まるが、より多くの計算パフォーマンスが必要な場合、スーパーモードは64GBモジュールへの移行を必要とせずに、追加のスループットを提供できます。
3. Jetson ThorでのMulti-Instance GPU (MIG) サポート
JetPack 7.2では、Jetson ThorでのMulti-Instance GPU（MIG）サポートが追加され、単一のGPUを複数のインスタンスに分割し、異なるワークロードに割り当てることが可能になります。
出典：NVIDIA | Multi-Instance GPUの仕組み
Jetson Thorは2つのMIGパーティションをサポートしています。
| パーティション | リソース | 意図されるワークロード |
| AI & グラフィックスパーティション | 12 SM、1,536 CUDAコア | AI推論、レンダリング、視覚化、一般的なCUDAワークロード |
| 隔離されたコンピューティングパーティション | 8 SM、1,024 CUDAコア | ロボット工学、制御、認識、安全性に重要なワークロード |
これにより、複数のアプリケーションが同じシステム上で動作している場合の、リソース競合を軽減することができます。
知覚、センサーフュージョン、モーションプランニング、安全監視などのレイテンシに敏感な機能に専用のGPUリソースを割り当てることで、開発者は、重要なワークロードに影響を与えることなく、別のパーティションでAI推論または生成AIワークロードを実行できます。
この機能は、単一のエッジプラットフォーム上で複数のワークロードを統合しながら、予測可能なパフォーマンスを維持する必要があるロボット工学、輸送、スマートインフラストラクチャ、産業オートメーションのアプリケーションにとって特に関連性があります。
4. Jetson向けNVIDIAエージェントスキル
JetPack 7.2では、Jetson向けのNVIDIAエージェントスキルが導入されました。これは、一般的な開発および最適化タスクを簡素化するために設計された、AIアシスト型ワークフローのセットです。
これらには、2種類のスキルが含まれます。
- Jetsonデバイススキル：システム診断、メモリ最適化、モデルベンチマーク、推論チューニング、およびデプロイメント構成をサポートするために、Jetson上で直接実行されます。これらのスキルは、開発者がシステムリソースを分析し、対象のJetsonプラットフォーム向けにAIワークロードを最適化するのに役立ちます。
- Jetson BSPスキル：デバイスツリー、I/O構成、電源プロファイル、その他のJetson Linux設定を含むBSPのカスタマイズとボードの立ち上げを合理化するために、ホストシステムから実行されます。これにより、開発キットからカスタムまたは本番キャリアボードへの移行時にハードウェアの有効化が簡素化されます。
これらのNVIDIAエージェントスキルは、Jetson Linuxのカスタマイズ、メモリ最適化、モデルベンチマークなどの主要なワークフローに対応し、開発者が手動構成を削減し、システムの立ち上げ、パフォーマンスチューニング、検証、および本番展開を加速するのに役立ちます。
5. エージェントAI向けNemoClaw統合
JetPack 7.2では、JetsonでのワンコマンドNemoClawデプロイメントのサポートが追加され、エッジでAIエージェントを構築・デプロイすることが容易になりました。
NemoClawは、ビジョンモデル、言語モデル、ローカルデータソース、ツール実行など、複数のAIコンポーネントをオーケストレーションするためのNVIDIAのオープンソースフレームワークです。
出典：NVIDIA GTC 2026 Keynote
例えば、エッジシステムは、ビジョンモデルを使用して問題を検出し、ローカルデータベースから関連情報を取得し、その結果に基づいてアラートやレポートを生成することができます。
NemoClawは、AIシステムが単一モデルの推論にのみ依存するのではなく、ローカルで多段階の推論とアクションを実行する必要があるアプリケーションに特に役立ちます。
JetPack 7.2を実行しているJetsonデバイスにNemoClawをインストールするには、次の単一コマンドを実行します。
curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bash
結論
JetPack 7.2は幅広い新機能を導入していますが、多くのアップデートは共通の目標を指し示しています。それは、Jetsonプラットフォーム上でのより複雑なAIワークロードの実現です。
NemoClaw、NVIDIAエージェントスキル、メモリ最適化ワークフローなどの機能は、エージェントAIおよび物理AIアプリケーションへの注目が高まっていることを示唆しています。これらのアプリケーションでは、複数のモデル、ツール、およびサービスが単一のエッジデバイス上で連携して実行される必要がある場合があります。同時に、Yoctoサポート、AGX Orin 32GBスーパーモード、Jetson Thor上のMIGなどの機能は、これらのますます高度なワークロードをサポートするために必要な柔軟性、パフォーマンス、および展開オプションを提供するのに役立ちます。
AIアプリケーションが単一モデルの推論を超えて進化し続けるにつれて、JetPack 7.2は次世代エッジAIシステムを構築および展開するためのより強力なソフトウェア基盤を提供します。
このブログは、NVIDIAの技術ブログ「Deploy Agentic-Ready AI at the Edge with Memory Efficiency in NVIDIA JetPack 7.2」に基づいています。
PremioのNVIDIA JetsonソリューションにおけるJetPack 7.2
現在、当社のNVIDIA JetsonベースのJCOシリーズおよびWCOシリーズエッジAIコンピューター全体でJetPack 7.2の評価を進めています。また、JCO-6000-ORNシリーズでAGX Orin 32GBスーパーモードを検証し、実際のエッジAIワークロードにおけるパフォーマンス、電力、熱挙動への影響を評価しています。
JetPack 7.2とそれが当社のNVIDIA JetsonベースのエッジAIコンピューターに与える影響について引き続き調査を進めてまいりますので、今後の更新にご期待ください。
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このブログは2026年6月24日に公開され、最新の製品および認証情報を反映するために更新されました。