「Jetson Orin Nano 2」は推論性能が2倍、エッジ生成AIもリアルタイム処理可能：人工知能ニュース

NVIDIAは、組み込み機器向けAIモジュール「Jetson Orin」の新たなラインアップとなる「Jetson Orin Nano 2」を発表した。現行の「Jetson Orin Nano」のメモリ容量8GBモデルと比べて推論性能が2倍に向上した一方で、同じ推論性能であれば消費電力を40％削減できるという。

[朴尚洙，MONOist]

　NVIDIAは2026年8月25日（現地時間）、組み込み機器向けAI（人工知能）モジュール「Jetson Orin」の新たなラインアップとなる「Jetson Orin Nano 2」を発表した。現行の「Jetson Orin Nano」のメモリ容量8GBモデルと比べて推論性能が2倍に向上した一方で、同じ推論性能のアプリケーションであれば消費電力を40％削減できるという。Jetson Orin Nano 2のモジュールと開発者キットは2027年上期の発売を予定している。

NVIDIAの「Jetson Orin Nano 2」のイメージ［クリックで拡大］ 出所：NVIDIA

　Jetson Orinのエントリークラスの製品であるJetson Orin Nanoのメモリ容量8GBモデルは、CPUとしてArmのアプリケーションプロセッサ「Cortex-A78AE」を6コア搭載する。メモリは帯域幅が102GB/sのLPDDR5だ。GPUは、Ampereアーキテクチャに基づく1024のCUDAコアと32のTensorコアという構成になっており、AI処理性能（INT8）は67TOPSである。

　一方、新製品のJetson Orin Nano 2は、CPUとして「Cortex-A78」を8コア搭載する。メモリ容量は8GBでJetson Orin Nanoの8GB版と同じだが、帯域幅が120GB/sとより高速なLPDDR5Xを採用した。GPUについても、Ampereアーキテクチャに基づくことに変更はないがTensorコアを改良したという。AI処理性能（INT8）は、Jetson Orin Nanoから16.4％増の78TOPSとなるとともに、高速メモリであるLPDDR5Xの採用とTensorコアの改良により、AIモデルの推論性能はJetson Orin Nanoの2倍になったとしている。

　なお、Jetson Orin Nano 2の消費電力は15〜40Wで、Jetson Orin Nanoの7〜25Wよりも高い。ただし、Jetson Orin Nano 2の消費電力15Wモードは、Jetson Orin Nanoの同25Wモードと同じ推論性能を発揮できる。つまり、同じ推論性能を必要とするアプリケーションであれば消費電力を40％削減できることになる。

数十億パラメータークラスのLLMやVLMをリアルタイムに処理

　現在、Jetson Orinのラインアップは、エントリークラスのJetson Orin Nano（メモリ容量4GB／8GB）、ミッドレンジの「Jeton Orin NX」（同8GB／16GB）、ハイエンドの「Jetson AGX Orin」（同32GB／64GB）がある。また、さらに高いAI処理性能に対応するため、GPUに最新のBlackwellアーキテクチャを採用するなどした「Jetson Thor」も展開している。2026年7月には、Jetson Thorのラインアップに消費電力や搭載メモリ容量などを抑えた量産モジュール「Jetson T3000」と「Jetson T2000」を追加したところだ。

　今回発表したJetson Orin Nano 2は、エントリークラスの位置付けではあるものの推論性能の高さを特徴としており、数十億パラメータークラスのLLM（大規模言語モデル）やVLM（視覚言語モデル）をリアルタイムに処理することが可能だ。例えば、NVIDIAのオープンソースAIモデルであれば、パラメーター数40億のLLM「Nemotron 3 nano 4B」で毎秒21トークン、パラメーター数20億のリーズニングモデル「Cosmos Reason 2 2B」で毎秒42トークンという性能を発揮する。リアルタイム性能の基準が毎秒20トークン以上なので、NVIDIAはエントリークラスのJetson Orin Nano 2でもリアルタイムなエッジ生成AIの機能を製品に組み込めることを訴求していく方針だ。

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