いま話題のJetson Nano、予想以上にAI処理が速い：モノづくり総合版メルマガ 編集後記

しかしヒートシンクもアツアツ。

[松本貴志，MONOist]

　この記事は、2019年4月18日発行の「モノづくり総合版 メールマガジン」に掲載されたMONOistの編集担当者による編集後記の転載です。

いま話題のJetson Nano、予想以上にAI処理が速い

　米国で開催されたNVIDIAのユーザーイベント「GTC 2019」（2019年3月19〜21日、米国カリフォルニア州サンノゼ）で、個人的に最もアツく感じた発表が「Jetson Nano」の登場でした。

「Jetson Nano」（クリックで拡大） 出典：NVIDIA

　Jetson Nanoに関しては、MONOistを含め各種メディアで多くの記事が掲載されています。既にご存じの方も多いかと思われますが、Jetson Nanoは128基のCUDAコアを持つMaxwellアーキテクチャGPUを搭載するSoM（System on Module）です。CPUにはArm Cortex-A57のクアッドコアCPU、メモリはLPDDR4を4GB搭載しています。

Jetson Nanoのスペック（クリックで拡大） 出典：NVIDIA

　Jetson Nanoには「開発者キット」も用意されており、同製品ではJetson NanoがUSBやHDMI、microSDなど各種インタフェースがそろったI/Oボードに搭載され、まるでRaspberry Piのようなシングルボードコンピュータとして手軽に扱うことができます。

Jetson Nano開発者キットの概要（クリックで拡大） 出典：NVIDIA

　私もJetson Nanoが発表されたとき、Raspberry Piと同程度のフットプリント、性能と消費電力のバランスの高さに魅力を感じ、「国内販売が開始されたらJetson Nanoを買ってディープラーニングに挑戦するんだ……」と密かな野望を持っていました。一方で、GTC 2019の会場ではJetson Nanoの先行販売が開催されたらしく、同イベントの取材を担当した齊藤記者にJetson Nano開発者キットをお土産として譲り受けることができました（ありがとうございます！）。

　そうして私の手元にやってきたJetson Nanoですが、忙しさにかまけてOSのインストールすらしない放置状態が続きました。今回、小欄の担当が回ってきたことで一念発起！　初めてのTensorFlow（Googleが開発する機械学習用フレームワーク）のインストールとJetson Nanoの性能比較を行ってみた様子をレポートしたいと思います。