JetPack 7.2 SDKのリリースにより、NVIDIAはJetson Thorを超えてJetson Orinファミリーへ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カーネル6.8、CUDA 13を基盤とする共通のソフトウェア基盤に統合されます。
また、JetPack 7.2では以下のような新たな機能も導入されています：
- 公式のYocto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におけるマルチインスタンスGPU（MIG）のサポート
本ブログでは、堅牢なエッジAIシステムにとって最も重要なJetPack 7.2のアップデートと、開発者が実環境へのデプロイにおいてそれらをどのように活用できるかをご紹介します。
ソース: NVIDIA
JetPack 6.2とJetPack 7.2の比較：何が変わったのか？
詳細に入る前に、Jetson開発者向けにJetPack 6.2からJetPack 7.2への主なアップデートを概観します。
| 機能 | JetPack 6.2 | JetPack 7.2 |
| Ubuntu | Ubuntu 22.04 | Ubuntu 24.04 |
| Linuxカーネル | 5.15 | 6.8 |
| CUDA | CUDA 12.6 | CUDA 13 |
| Jetsonプラットフォーム | Jetson Orin | Jetson Orin、Jetson Thor |
| スーパーモード | Orin NanoおよびOrin NX | AGX Orin 32GBスーパーモードを追加（最大241 TOPS） |
| Yoctoサポート | - | 公式Yocto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・サポート |
| マルチインスタンス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、増大する複雑なエッジAIワークロードに対応する最新のAIライブラリ、開発ツール、機能を提供しながら、Jetson Thorと同じJetPack 7ソフトウェア基盤にプラットフォームを統合します。
1. Jetson向けの公式Yoctoサポート
JetPack 7.2における最も重要な追加機能の一つは、Yocto Projectの公式サポートです。これにより、開発者は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より簡単に構築できるようになります。
多くの開発者にとって、UbuntuベースのJetPackイメージは、Jetson開発を始める最も迅速な方法です。しかし、アプリケーションが専門化するにつれて、汎用Linuxディストリビューションには、ターゲット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、依存関係が含まれてしまうことがあります。
Yoctoは、開発者がLinuxイメージをゼロから構築し、アプリケーションに必要なコンポーネントのみを選択できるようにするという異なるアプローチを採用しています。
Yoctoとは何か？
Yocto Projectは、組み込みシステム向けのカスタム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イメージを展開する代わりに、アプリケーションが必要とするパッケージとサービスのみを含む、最適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、コンピュータビジョン・アプライアンスの場合、Linuxカーネル、CUDA、TensorRT、DeepStream、アプリケーションソフトウェアのみが必要であり、デスクトップ環境、Bluetoothサービス、印刷サービス、その他の未使用コンポーネントは不要かもしれません。
カスタマイズされたLinuxイメージを持つことには、いくつかの利点があります：
- ソフトウェア・フットプリントの削減
- メモリ使用量の低減
- 攻撃対象領域の削減
- 高速な起動時間
- より予測可能なシステム動作
- ソフトウェア更新に対する強力な制御
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大するのに伴い、NVIDIAはJetson AGX Orin 32GB向けにスーパーモードを導入し、AI性能を200 TOPSから241 TOPSへと向上させました。
これにより、開発者は高コストな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さらなる性能の余裕を得ることができます。計算負荷の高いワークロードにおいて、スーパーモードは、低コストのOrin構成を維持しながら、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ます。
何が変わったのか？
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します。NVIDIAによると、GPU周波数は930 MHzから1.3 GHzに上昇し、電力枠（パワーエンベロープ）は最大60Wまで増加します。
ソース: NVIDIA | Jetson AGX Orinモジュール比較
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のメモリ範囲内に収まりつつも、より高い計算性能が必要な場合、64GBモジュールへの移行を必要とせずに、スループットを追加することが可能です。
3. Jetson ThorにおけるマルチインスタンスGPU（MIG）サポート
JetPack 7.2では、Jetson Thor上でマルチインスタンス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、それぞれを異なるワークロードに割り当てることが可能になりました。
ソース: NVIDIA | マルチインスタンス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 | 目的のワークロード |
| 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、可視化、一般的なCUDAワークロード |
| 分離計算パーティション | 8 SM、1,024 CUDAコア | ロボティクス、制御、認識、安全性が重要なワークロード |
これにより、同じシステム上で複数のアプリケーションを実行する際の競合を減らすことができます。
認識、センサーフュージョン、動作計画、安全監視といった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推論や生成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つつ、予測可能なパフォーマンスを維持する必要があるロボティクス、輸送、スマートインフラ、産業オートメーションのアプリケーションにおいて特に有効です。
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支援ワークフローのセットです。
これには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、デプロイ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、ターゲットとする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：ホストシステムから実行され、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（Board Support Package）のカスタマイズとボードの立ち上げを合理化します。これにより、開発キットからカスタムまたは本番用キャリアボードに移行する際のハードウェア有効化が容易になります。
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といった主要なワークフローに対処し、開発者が手動構成を減らし、システムの立ち上げ、性能チューニング、検証、そして製品展開を加速させるのを支援します。
5. エージェントAIのためのNemoClaw統合
JetPack 7.2では、Jetson上でのワンコマンドによるNemoClawデプロイメントがサポートされ、エッジでAIエージェントを構築・展開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。
ソース: NVIDIA GTC 2026基調講演
例えば、エッジシステムが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、結果に基づいてアラートやレポートを生成するといったことが可能です。
NemoClawは、単一モデルの推論のみに頼るのではなく、AIシステムがローカルで多段階の推論や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、以下の単一コマンドを実行してください：
curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bash
結論
JetPack 7.2は広範な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、すなわちJetsonプラットフォーム上でより複雑なAIワークロードを実現することを目指しています。
NemoClaw、NVIDIAエージェントスキル、メモリ最適化ワークフローといった機能は、複数のモデル、ツール、サービスを単一のエッジデバイス上で同時に実行する必要があるエージェント型AIや物理AIアプリケーションへの注目の高まりを示唆しています。同時に、Yoctoサポート、AGX Orin 32GBスーパーモード、Jetson ThorでのMIGといった機能は、これらのますます洗練される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、デプロイオプションを提供します。
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中、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。
本ブログは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、PremioではNVIDIA JetsonベースのJCOシリーズおよびWCOシリーズエッジAIコンピュータ全体でJetPack 7.2の評価を行っています。また、JCO-6000-ORNシリーズにおいてAGX Orin 32GBスーパーモードの検証を行い、実際のワークロード環境下でのパフォーマンス、電力、熱動作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コンピュータに与える影響について、引き続き調査を行っていきますので、今後のアップデートにご期待ください。
ご不明な点がございましたら、お気軽にこちらまでお問い合わせください。
このブログは2026年6月24日に初公開され、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。