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Jetson Xavier NX: Das kann Nvidias neue KI-Entwicklerplatine

Jetson Xavier NX. (Grafik: Nvidia)

Mit dem Jetson Xavier NX hat Nvidia eine neue Entwicklerplatine für den Machine-Learning-Sektor vorgestellt. Das Board soll beispielsweise in Robotern und beim Edge-Computing zum Einsatz kommen.

Seit 2014 bietet Nvidia unter dem Markennamen Jetson verschiedene Entwicklerboards für den Deep-Learning-Einsatz an. Mit dem Jetson Xavier NX hat der Hersteller das neuste Modell der Produktreihe vorgestellt. Jetson Xavier NX ist als Steckmodul ausgeführt, dessen Grundfläche etwas kleiner ausfällt als die einer Kreditkarte. Das Board ist mit dem Jetson Nano pin-kompatibel und soll daher gut für Upgrades geeignet sein.

Bei einer Leistungszufuhr von 15 Watt soll es das Board auf 21 TeraOPS (INT8) bringen. Im 10-Watt-Modus sind es noch 14 TeraOPS. Die Performance in Deep-Learning-Benchmark MLPerf Interference soll beim Jetson Xavier NX etwa 15-mal höher liegen als beim 2017 vorgestellten Jetson TX2, das noch deutlich größer war.

Machine-Learning-Board: Der Aufbau des Jetson Xavier NX. (Grafik: Nvidia)

Machine-Learning-Board: Der Aufbau des Jetson Xavier NX. (Grafik: Nvidia)

Jetson Xavier NX: Die Ausstattung des Machine-Learning-Boards im Überblick

Jetson Xavier NX besitzt eine sechskernige 64-bit-ARM-CPU namens Carmel. Dazu gesellen sich 384 Cuda-Grafikkerne, 48 Tensor-Kerne und zwei NVDLA Deep-Learning-Beschleuniger. CPU- und GPU-Taktung hängen davon ab, ob das Board im 10-Watt- oder im 15-Watt-Modus betrieben wird. Das Board verfügt über 8 Gigabyte LPDDR4x-RAM sowie 16 Gigabyte eMMC-Festspeicher.

Der Verkaufspreis soll bei 399 US-Dollar liegen. Damit ist die Hardware deutlich teurer als der Jetson Nano, der für 99 US-Dollar angeboten wird. Allerdings bringt der es auch auf deutlich weniger Leistung.

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Ein Kommentar
Enis Olgac
Enis Olgac

Immer mehr Rechenleistung, mehr Tensoren, mehr Statistik, dabei kommt die analytische zu kurz. Da springen blöde Chatbots heraus, die Fraulein von Männlein nicht unterscheiden können. Trotz aller Entwicklung kann man nicht einmal die Topologie eines Gerichteten Azyklischen Graphen (GAG), der vielleicht eine Kette von Ursache/Wirkung einer Handlung modelliert, in einer Datenstruktur vernünftig reflektieren. Das Problem ist seit 1937 bekannt, nachdem P. Alexandroff festgestellt hat, dass Topologie und Partielle Ordnung eines GAG äquivalent sind. Dabei ist die Natur eine hervorragende Ingenieurin. Ich habe mir dieses Problem vorgenommen und gelöst. Einen Vorgeschmack der Lösung für allgemeine GAG, angewendet an Bäume können Sie hier lesen:
https://www.researchgate.net/publication/335110567_Structure_of_Directed_Trees_-_A_Two-Dimensional_Topological_Sorting“.
Oder glauben Sie, dass die ganze Menschheit mit Quantencomputern am Herumlaufen sind? Nur Simple kann dienlich sein, auch in der weiter Entwicklung von KI.

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