Nvidiaの新しいOrin Nano開発キット：AI用のRaspberry Piのようなもの

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一見すると、Orin NanoとJetson Nanoは見た目は全く同じです。Orin Nanoの特徴は、ヒートシンクにファンが内蔵されていることと、HDMIポートがないことです。Jetson Nanoのmicro USBポートはUSB-Cポートに置き換えられています。前述のファンは、15Wで動作させても非常に静かです。NVIDIAが推奨する推論ベンチマークを1つ実行しましたが、これまでSBCでテストした他のファンとは異なり、ファンは静かでした。

推論テスト

現時点ではこのセクションは短く、あまり魅力的ではありません。NVIDIAはOrin NanoがJetson Nanoの約30倍の性能を発揮すると主張していますが（将来的には45倍まで向上させる予定）、私は検証できませんでした。

根本的な原因は、開発期間の短さとソフトウェアビルドのプライベート化です。Hello AI WorldのサンプルをRaspberry Piカメラモジュール2を使ってデモンストレーションしたかったのですが、互換性があると記載されているにもかかわらず、ソフトウェアエンコーダがカメラを検出しないという問題が発生しました。これらの問題はNVIDIAに報告済みであり、JetPack OSの今後のリリースで解決されることを期待しています。

デスクトップエクスペリエンス

Ubuntu 20.04のカスタムバージョンであるJetPack 5を搭載し、8GBのLPDDR5メモリと6コアのArm CPUを搭載することで、一般的なデスクトップ用途には十分なパワーを発揮します。ただし、デスクトップPCとして使うためだけに500ドルも投資するのはお勧めしません。 

最初の起動は期待していたよりも少し遅かったのですが、NVIDIAはレビューガイドで、最終製品版ではこの問題は発生しないと明言しています。また、プレビュービルドではRAMが6.3GBしか搭載されていないという問題も確認されました。エンドユーザーは修正プログラムを適用することで、8GBのフルメモリを利用できるようになります。Ubuntuの使用感は快適で、Orin Nanoの長所に特化したツールをインストールする以外は、デスクトップのカスタマイズは最小限に抑えられています。

Chromiumのインストールは予想よりも少し時間がかかりました。どうやら、Canonicalが推奨するパッケージングプラットフォームであるSnap経由でブラウザがインストールされたようです。時代遅れと言われるかもしれませんが、私たちは今でもAPTをとても愛しています。 

インストールが完了したら、Chromiumを開いてYouTubeにアクセスし、HDRと4Kの動画をいくつか視聴しました。まずはLeePSPVideoのHDR動画テストを、フルスクリーン、1440pに設定して視聴しました。動画の再生は良好で、オタク向けの統計情報によると、1440p 30fpsの動画でわずかなフレーム落ちが見られました。 

もしオタク向けの統計を使っていなければ、気づかなかったでしょう。次の動画、コスタリカとその野生動物を巡る旅は1440pのフルスクリーンで再生されましたが、この60fpsの動画はさらにひどい結果でした。再生全体で約4%のフレームが落ち、その大部分は動画の冒頭に集中していました。しかし、この問題にもかかわらず、再生は良好でした。

Orin Nanoには専用のハードウェアエンコーダ（NVENC）が搭載されていません。代わりに、Nvidiaは6コアのArm A78AE CPUを使用したソフトウェアエンコーダを提供しています。これはJetson Nanoからのダウングレードのように見えますが、2つのArm CPUコアが追加されることでそれを補っているのかもしれません。 

ハードウェアエンコーダの非搭載は、Orin Nanoでのカメラの使い方にも影響を与えます。キャリアボードの左側には15ピンCSIコネクタが2つあります。これらはRaspberry Pi Zero用のCSIケーブルと互換性があります。Raspberry Pi Camera Module 2をCAM0に接続し、簡単なスクリプトで動画を録画するテストを行いました。しかし残念ながら、OSのプレビュービルドではこの動作は実現しませんでした。Raspberry Pi Camera Module 2のIMX219センサーは互換性があるにもかかわらず、画像を取得することができませんでした。 

GPIOの使用

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Orin Nanoの40ピンGPIOはキャリアボードの右側にありますが、ここで最初の問題が起こります。どのピンに接続すればいいのでしょうか？Jetson Nanoでは、ピンの横にボードリファレンスがシルクスクリーン印刷されていました。 

Orin Nano の場合、ボードを裏返して各ピンがどこにあるかを覚えておくために頭を使う必要があります。さらに、Python の例では Broadcom (BCM) マッピング (Raspberry Pi もすべての公式チュートリアルで BCM マッピングを使用しています) を使用しているため、さらにデコードが必要でした。この Python モジュールは RPi.GPIO で、Raspberry Pi ファンならよく知っているモジュールです。Ben Croston によって作成されたこの Python モジュールは、何千もの Pi プロジェクト、そしてかなりの数の Jetson プロジェクトでも機能しています。このモジュールは Jetson ボードで動作するように調整されており、私たちにとっては相変わらず馴染み深いものとなっています。BCM から BOARD へのピン マッピングを回避するために、Raspberry Pi ベースのコンテンツを何年も教えてきた経験にもかかわらず、物理的な (BOARD) ピン マッピングを選択しました。 

動作し、LEDが点滅しました。GPIOピンは、いつものように豊富な通信プロトコルを提供します。シンプルなデジタルIOからUART、SPI、I2C、I2Sまで。Orin NanoのGPIOはボードの主眼ではなく、機械学習とロボット工学、あるいは一連のセンサーを統合したい人のための追加機能です。

Nvidia の Jetson Orin Nano 開発キットは、正規販売代理店を通じて 499 ドルで現在入手可能です。