今回は私が自社でセットアップしたUbuntu 16.04 LTS英語版インストール済のPCをホストPCとして作業を行いました。, ではホストPCの準備が終わったところでJetson AGX Xavierのセットアップに移ります。JetPack SDKのインストールをするのですが手順は以下の通りです。, あらかじめ以下User GuideをホストPCにダウンロードしておくとよいです。 1.ホストPCとJetson AGX Xavierの電源の反対側にあるUSB-Cと接続されていることを確認。 2.電源アダプタがコンセントとJetson AGX Xavierと接続できていることを確認。 3.電源ボタン(3つ並んでいるボタンの一番左)を押して電源をONにする。 参加コミュニティ:

JETSON AGX XAVIER DEVELOPER KIT User Guide またダウンロードサイトの「More Resource」の中に「Step by step installation instruction」ドキュメントのリンクがあり、JetPackインストーラーの手順がスクリーンショット付きで解説されているので、以降はこちらを見ながらセットアップを進めていきます。, ダウンロードが完了したら、その後はUSB接続のところまで「Step by step installation instruction」の通りに進めていけば問題ないと思います。, JetPackインストーラーのステップを進めていくとネットワークレイアウトの選択画面になります。, ここは「Connect to Jetson device via USB cable」を選択し、ホストPCとJetson AGX XavierをUSBケーブルで接続してください。私は最初ネットワーク経由でのセットアップに挑戦しましたがうまくいかずやり直しました。接続したら「Next」ボタンをおして次に進みます。, 「Ready to flash and / or set up your Jetson AGX Xavier」のステップで「Next」ボタンを押すとコンソール画面がポップアップしてきます。, エンターキーを押してインストールが実行されると、コンソール画面にログが出力されていきます。処理が最後まで完了すればJetPack SDKのインストールが完了です。お疲れ様でしたー。 お楽しみに。, Forex Robotics株式会社 代表取締役。AI、機械学習、ロボット、IoTなどのシステム開発を行いながら、コミュニティ活動やLTにも精力的に活動。 今回はTensorRTのgiexecというサンプルを使ってGoogLeNetというモデルを使った画像分類のベンチマーク結果をもとに1秒当たりの画像処理量を比較した結果が以下の通りです。 では、どのくらいパワフルなのでしょうか? おそらくこのホストPCを用意するのが一番の難関かと思いますが、PCへのubuntuインストールに関しては今回割愛します。

まずは「Jetson AGX Xavier」の性能を確認するため「DeepStream SDK」のデモを動かしてみました。 Tips的なところで話をすると、Jetson AGX XavierにインストールされているUbuntuは英語版なのでキーボードが英語レイアウトになっています。 ※2020/05/14追記:Jetson Xavier NX 開発者キットの情報を追加しました, ※2020/06/11追記:Jetson TX2 開発者キット EOL(製造中止)のお知らせ, NVIDIA社からJetson TX2 開発者キットのEOLに関する発表がありましたため、マクニカにおける最終注文受付日は「2020年10月29日」とさせていただきます。本件について、詳細な情報をお求めの方はお問い合わせください。, 参考:NVIDIA社ページhttps://forums.developer.nvidia.com/t/eol-notice-for-nvidia-jetson-tx2-developer-kit/125752, 最初のJetsonであるTK1が2014年に発売されてから、現在までに様々なJetsonファミリーが登場しています。, これまでのJetsonファミリーには高価な開発キットしかありませんでしたが、Jetson Nanoが 2019年4月に販売を開始してから、Jetsonに触れることができなかったユーザーの方々から非常に多くの反響を頂いております。, 本ページでは、現行のJetsonシリーズのうち、Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson AGX Xavier、Jetson Xavier NXの開発者キットについて、比較表を使ってご紹介します。どの製品を選べば良いか悩まれている方は、選ぶポイントを解説する章もございますので、ぜひ参考にしていただければと思います。, Jetsonは、あらゆる自律動作のための AI プラットフォームです。ロボットやIoTなど組み込み機器向けの開発・研究向いており、大企業からスタートアップ企業、研究者、さらには学生まで、誰でも先進的なエッジ AI ソリューション開発へ利用できます。, 従来はAIの開発に高速な演算処理が必要なため、大型で高コスト、消費電流も非常に高い、GPUコンピューティングのための製品が必要でした。しかし、Jetsonが登場したことで、容易に開発ができるようになりました。, 現行のJetsonファミリーは、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson AGX Xavier、Jetson Nano、Jetson Xavier NXがあり、それぞれ最終製品用途のモジュールと、テスト用の開発キットがあります。, 現在開発者キットが販売されている製品毎にモジュール単位の比較表を作ったので、下記をご覧ください。, 1x4K @60|3x4K @30|4x1080p @60 | 8x1080p @30(HEVC), 4x4K @60|8x4K @30|16x1080p @60 | 32x1080p @30 (HEVC), 2x4K @30 | 6x1080p @60 | 14x1080p @30 (HEVC), 1x4K @60|2x4K @30 |4x 1080p @60 |8x1080p @30 (HEVC), 2x4K @60|4x4K @30|7x1080p @60 | 14x1080p @30(HEVC), 2x8K @30|6x4K @60|12x4K @30 |26x1080p @60|52x1080p @30 (HEVC)| 32x1080p @30 (H.264), 2x4K @60 | 4x4K @30 | 12x1080p @60 | 32x1080p @30(HEVC) | 16x1080p @30 (H.264), C-PHY 1.1 (2.5Gsym/s total up to 109 Gbps), D-PHY 1.2 (2.5 Gb/s per pair, total up to 30 Gbps), Jetpack SDK – Unified software release across all Jetson products, Two multi-mode DP 1.2a/eDP 1.4/HDMI 2.0 a/b, Three multi-mode DP 1.2a/eDP 1.4/HDMI 2.0 a/b, Two multi-mode (eDP/DP/HDMI) Serial Output Resources (SOR) eDP 1.4a | DP 1.4 | HDMI 2.0a/b, 1+1x4 or 1+1+1x1/x2 PCIe (Gen2) |3xUSB3 .0|3xUSB2.0, 1 x8 or 1 x4 or 1 x2 or 2 x1 PCIe (Gen4) |3xUSB3 .1|4 xUSB2.0, 1x USB 3.1, 3xUSB 2.0 | PCIe 1x1 (GEN3) + 1x4 (GEN4), 1xSDIO | 2xSPI | 3xUART | 2xI2S | 4xI2C | 1xCAN | GPIOs, その他のモジュールについては、こちらをご覧ください。NVIDIA Jetson 詳細ページ, 比較表を見ると、さまざまな違いがありますが、ここでは大きな違いとして3つ紹介します。, NVIDIAのGPUアーキテクチャーはKepler→Maxwell→Pascal→Voltaと世代を重ねています。これらのアーキテクチャーは世代を重ねるたびに、アプリケーション性能の向上、電力効率の向上、主要なコンピューティング新機能の追加、GPU プログラミングの簡素化を実現してきています。, Jetson Nanoは2014 年に発表したMaxwellアーキテクチャーを採用し、大型の専用共有メモリ、共有メモリアトミック、SM ごとのよりアクティブなスレッドブロックを特徴として、以前のアーキテクチャーをはるかに上回るアプリケーションパフォーマンスを実現します。, また、Jetson TX2はPascalアーキテクチャーを採用し、こちらをベースにしたシステムでディープラーニングを実行した場合、以前のGPU アーキテクチャーと比較して、ニューラルネットワークトレーニングのパフォーマンスが 12 倍に向上します。, 最後にJetson AGX Xavier/Jetson Xavier NXはVoltaアーキテクチャーを採用し、1 秒あたり 100 テラフロップス (TFLOPS) のディープラーニングのパフォーマンスを実現します。これは、前世代のアーキテクチャーの5 倍以上の速度です。, コンピュータの処理性能を表す単位の一つで、浮動小数点演算を1秒間に1兆回行うことを表す単位であるTFLOPSにおいて、各Jetson製品のパフォーマンスは0.5 TFLOPs (Jetson Nano)、1.3 TFLOPS (Jetson TX2)、5.5/11TFLOPS(Jetson AGX Xavier)、6 TFLOPS(Jetson Xavier NX)となっています。その為、アプリケーションに最適な Jetson を選択することが可能です。, Jetson Nano は、エッジ デバイスにおけるイノベーションを高い自由度で可能にします。パワフルで効率の高い AI や画像処理、様々なアプリケーションにおける高性能な演算処理がわずか5 ~ 10Wで行えます。, Jetson TX2 は大規模なディープ ニューラル ネットワークを実行し、エッジデバイスで高い精度が得られます。わずか7.5 Wという消費電力は、最新のデスクトップ CPU に比べ、25 倍の電力効率を実現します。これは帯域幅と遅延が問題となるアプリケーションにおけるリアルタイム処理に最適です。具体的には、工場のロボット、市販用ドローン、企業のコラボレーション デバイス、スマート シティー向けのインテリジェント カメラなどのアプリケーションで使用できます。, Jetson AGX Xavierはユーザーがアプリケーションの用途に合わせて 10W、15W、30W といった駆動モードを選択し、新しいレベルの計算処理能力密度、エネルギー効率性、AI 推論機能をエッジデバイスで利用可能になります。, Jetson Xavier NX には、高性能 AI や複雑な DNN を必要とする次世代の自律システムや、インテリジェントエッジデバイスを低消費電力かつ、小さな面積で展開する新たな機会を広げます。そうした用途としては、モバイル ロボット、ドローン、スマート カメラ、ポータブル医療機器、組み込みIoT システムなどが考えられます。また、10W と 15W の消費電力モードがデフォルトで用意されており、モードに応じて 14 ~ 21 TOPS のピーク パフォーマンスを実現します。, どのJetson 開発者キットを購入するか迷われている方は、価格、無線の有無、性能のうち、どれを最も重視するかで選ぶと良いでしょう。, Jetson 開発キットの中でも、最も低価格の製品です。「これまでの価格では手が出せなかった。」という方におすすめです。, 実は、Jetson 開発キットの中で、Jetson TX2 開発者キットは、無線のアンテナが入っています。もちろん、Jetson NanoとJetson Xavier でもWi-Fiを利用することができますが、Jetson TX2 のようにWi-Fi や Bluetooth のアダプターがついてないため、Wi-Fi を利用するには別途 Wi-Fi カードを購入いただく必要があります。, とにかく性能を重視したい方なら、Jetson AGX Xavier 開発者キットがおすすめです。手のひらに乗るサイズでも、比類ない 32 TeraOPS (TOPS) のピーク時の計算処理能力と 750 Gbps の高速 I/O という、 GPU ワークステーションレベルのパフォーマンスが手に入ります。, ・今後ハイパフォーマンスでの開発も予定している方・GPUサーバーやワークステーション並みのパフォーマンスを小型装置で実現したい方, 70 mm x 45 mm の Jetson Xavier NX は、NVIDIA Xavier SoC のパワーを Jetson Nano サイズのモジュールに詰め込んでいます。この小さなモジュールは、高速の CSI や PCIe から低速の I2C や GPIO まで多彩な IO を持ちながら、優れたパフォーマンスと電力効率の組み合わせを実現しています。, 小さなフォームファクター、さまざまなセンサーに対応したインターフェース、優れたパフォーマンスを活かし、あらゆる組込み AI/エッジ システムに新しい機能をもたらします。, ・小型かつ、ハイパフォーマンスな AI システムの開発をされる方例:ドローン、携帯用医療機器、小型商用ロボット、スマート カメラ、高解像度センサー、自動光学検査、その他の IoT 組込みシステムなど, 電圧の定格が異なるので、Jetson TX2のACアダプターを他の開発者キットでお使いいただくことはできません。, Jetson Nano、Jetson AGX XavierをAC電源でご利用されたい場合は、それぞれのスペックに合ったACアダプターをご購入いただく必要があります。, 製品によって保証期間が異なります。なお、開発者キットについては、1年間の保証となります。詳細は以下の表をご確認ください。, 本情報は、NVIDIA社の以下WEBにて、公開されている情報です。出典:https://developer.nvidia.com/embedded/faq, 製品によって動作寿命が異なります。モジュール単位の動作寿命ですが、詳細は以下の表をご確認ください。, アカデミック向けの価格もご用意しております。現在は、Jetson TX2 開発者キットのみ特別価格の対象となります。, ※Jetson AGX Xavier 開発者キットは、2019年6月14日(米国時間)の販売価格改定に伴い、特別価格よりも通常価格の方がお安くなりました。, https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/manufacturers/nvidia/products/7000/, これまでのJetsonは、種類が少なかったために選択肢が少なく、価格もなかなか手が届きづらい価格でした。, しかし、次第に製品ラインナップの拡充や、NVIDIA社の価格改定発表があったことで、「実現したいこと」をベースに、選択できるようになりました。また、Jetson Nano 開発者キットが販売されてからは、以前より個人の方にもJetsonを触れていただく機会が増加したのではないでしょうか。, 本記事がJetson 開発者キットは気になるけど、選定に迷われているという方のお役に立てればと思います。, ※現在WEB販売しているJetson Nano 開発者キットのバージョンは、B01です。旧バージョンから、カメラ用のMIPI-CSIコネクタが2つに増えました。 それに伴い、従来のアクセサリー類(ケースなど)が利用できない場合があります。ご注意ください。, Jetson TX2 開発者キットの購入をご希望のお客様は、誠にお手数をおかけいたしますが、下記のお見積もりボタンよりお問い合わせください。, また、Jetsonを活用した製品の量産や、活用のお悩みがございましたら、ぜひお問い合わせボタンよりお問い合わせください。, [AI画像解析アプリ開発に必要な知識] 第1話 NVIDIA DeepStream SDKとは, https://forums.developer.nvidia.com/t/eol-notice-for-nvidia-jetson-tx2-developer-kit/125752.