Jetson Nano: teknik özellikler ve testler
Açıklama
NVIDIA, Jetson Nano martta ayında 2019'i önerilen $99 fiyatından satmaya başladı. Bu, öncelikle oyuncular için tasarlanan Maxwell 2.0 mimarisinde ve 20 nm teknolojisinde bir dizüstü bilgisayar video kartıdır. 1.6 GHz frekansında 4 GB hafızasına LPDDR4 ayarlanmış ve 64 Bit arabirimiyle birlikte bu, 25.6 GB/s bant genişliğini oluşturur.
Uyumluluk açısından bu, PCIe 2.0 x4 arabirimi aracılığıyla bağlanan bir kartıdır. Güç tüketimi – 10 Watt.
Birincil detaylar
Türü (masaüstü veya dizüstü bilgisayar) ve Jetson Nano mimarisinin yanı sıra satışların ne zaman başladığı ve o sırada maliyeti hakkında bilgiler.
Performans sıralamasında konum | yer almıyor | |
Popülerliğe göre konum | ilk 100'de değil | |
Mimari | Maxwell 2.0 (2014−2019) | |
GPU | GM20B | |
Tip | Dizüstü bilgisayarlar için | |
Çıkış tarihi | Mart 2019 (5 yıl önce) | |
Çıkış sırasındaki fiyat | $99 | 14,999 içinden (Quadro Plex 7000) |
Ayrıntılı teknik özellikler
Jetson Nano genel parametreler: gölgelendirici sayısı, GPU çekirdek frekansı, üretim süreci, doku oluşturma ve hesaplama hızı. Bunlar Jetson Nano'ın performansı hakkında dolaylı olarak bilgi verirler, ancak doğru bir değerlendirme için kıyaslama ve oyun testlerinin sonuçlarını dikkate almanız gerekir.
Akış işlemcisi sayısı | 128 | 21760 içinden (GeForce RTX 5090) |
Çekirdek frekansı | 640 MHz | 2670 MHz içinden (Arc B580) |
Boost modunda frekans | 921 MHz | 3599 MHz içinden (Radeon RX 7990 XTX) |
Transistör sayısı | 2,000 million | 208,000 million içinden (B200 SXM 192 GB) |
Teknolojik süreç | 20 nm | 3 nm içinden (Arc Graphics 140V) |
Güç Tüketimi (TDP) | 10 Watt | 2400 Watt içinden (Data Center GPU Max Subsystem) |
Tekstüre hızı | 14.74 | 2,554 içinden (Radeon Instinct MI300X) |
Kayan nokta performansı | 0.2358 TFLOPS | 109.7 içinden (GeForce RTX 5090) |
ROPs | 16 | 192 içinden (Radeon RX 7900 XTX) |
TMUs | 16 | 1280 içinden (Data Center GPU Max NEXT) |
Form faktörü ve uyumluluk
Diğer bilgisayar bileşenleriyle Jetson Nano uyumluluğundan sorumlu parametreler. Örneğin gelecekteki bir bilgisayarın yapılandırmasını seçerken veya mevcut bir bilgisayarı güçlendirmek için kullanışlıdır. Masaüstü video kartları için bunlar, arayüz ve bağlantı veriyolu (anakart ile uyumluluk), video kartının fiziksel boyutları (ana kart ve kasa ile uyumluluk), ek güç konektörleridir (güç kaynağı ile uyumluluk).
Arayüz | PCIe 2.0 x4 |
VRAM kapasitesi ve türü
Jetson Nano üzerine kurulu belleğin parametreleri - tür, boyut, veri yolu, frekans ve bant genişliği. İşlemciye yerleşik, kendi belleği olmayan video kartları için, RAM'in paylaşılan bir kısmı kullanılır.
Bellek tipi | LPDDR4 | |
Maksimum Bellek | 4 GB | 294912 içinden (Radeon Instinct MI325X) |
Bellek veri yolu genişliği | 64 Bit | 8192 Bit içinden (Radeon Instinct MI250X) |
Hafıza frekansı | 1600 MHz | 20000 içinden (RTX 5000 Ada Generation Mobile) |
Bellek bant genişliği | 25.6 GB/s | 5,171 GB/s içinden (Radeon Instinct MI300X) |
Bağlantı ve çıkışlar
Jetson Nano üzerinde bulunan video konektörleri listelenir. Genelde, bu bölüm yalnızca masaüstü referans video kartları için geçerlidir, çünkü dizüstü bilgisayarlar için belirli video çıkışlarının kullanılabilirliği bilgisayar modeline bağlıdır.
Video konektörleri | Portable Device Dependent |
API uyumluluğu
Desteklenen Jetson Nano API'leri, sürümleriyle birlikte listelenmiştir.
DirectX | 12 (12_1) | |
Gölgelendirici modeli | 6.0 | |
OpenGL | 4.6 | |
OpenCL | 1.2 | |
Vulkan | 1.1 | |
CUDA | 5.3 |
Benchmarklardaki testler
Bunlar, oyun dışı benchmarklardaki Jetson Nano oluşturma performansı testlerinin sonuçlarıdır. Genel puan 0 ile 100 arasında belirlenir ve 100, şu an için en hızlı video kartına karşılık gelir.
Jetson Nano test sonuçlarıyla ilgili veri yok.
Jetson Nano test sonuçlarınızı gönderin.
AMD eşdeğer
AMD şirketinin en yakın Jetson Nano rakibinin Radeon HD 7450M olduğuna düşünüyoruz.
karşılaştırın
Benzer GPU'lar
Burada, performans açısından incelenene az çok yakın olan birkaç video kartı öneriyoruz.
Önerilen işlemciler
İstatistiklerimize göre, bu işlemciler en çok Jetson Nano ile kullanılıyor.