NVIDIA เปิดตัว Jetson AGX Orin มาพร้อม 12-core CPU และ Ampere-based GPU

NVIDIA เปิดตัว Jetson AGX Orin มาพร้อม 12-core CPU และ Ampere-based GPU ทำความเร็วในการคำนวณ AI ได้ 200 TOPS รองรับการใช้งานร่วมกับ Jetson รุ่นเก่า

Credit: NVIDIA

Jetson AGX Orin ใช้หน่วยประมวลผล 12-Core ARM Cortex-A78AE มีความเร็ว 2.0GHz มาพร้อมหน่วยความจำ LPDDR5 ขนาด 32GB มี Bandwidth 204GB/s มีหน่วยจัดเก็บข้อมูลขนาด 64GB eMMC Flash และช่องเชื่อมต่อ NVMe SSD แบบ M.2 ให้ในตัว นอกจากนี้อุปกรณ์ยังมาพร้อม Ampere-based GPU ที่มี 2048 CUDA Cores, 64 Tensor Cores ทำงานที่ความเร็ว 1,000 MHz Clock speed มีประสิทธิภาพการประมวลผลงาน AI ที่ความเร็ว 200 TOPS (trillions of operations per second) ซึ่งเพิ่มขึ้นจากรุ่นก่อนหน้านี้ประมาณ 6 เท่า เหมาะสำหรับการนำไปพัฒนาเป็น Edge Device ที่ต้องใช้การประมวลผล AI ประสิทธิภาพสูง

อุปกรณ์ยังรองรับการทำงานร่วมกับ Jetson Xavier ชุด Single-Board Computer (SBC) ผ่านทาง PIN Connector อีกด้วย โดย NVIDIA จะวางจำหน่ายชุด Developer Kit และโมดูลภายในไตรมาสที่ 1 ปี 2022 อย่างไรก็ตามยังไม่ได้มีการเปิดเผยราคาจำหน่ายแต่อย่างใด

ที่มา: https://www.notebookcheck.net/NVIDIA-announces-Jetson-AGX-Orin-with-a-12-core-CPU-and-an-Ampere-based-GPU.578366.0.html

About เด็กฝึกงาน TechTalkThai หมายเลข 1

นักเขียนผู้มีความสนใจใน Enterprise IT ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในไทย ปัจจุบันใช้ชีวิตอยู่ที่สหรัฐอเมริกา แต่ยังคงมุ่งมั่นในการแบ่งปันความรู้และประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีให้กับทุกคน

Check Also

Synology เผย ISO 27001 จะกลายเป็นรากฐานของ Cyber Resilience สำหรับองค์กรไทย [PR]

ในโลกดิจิทัลปัจจุบัน ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ (Cybersecurity) ไม่ได้เป็นเพียงภารกิจของฝ่ายไอทีอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็น ความเสี่ยงทางธุรกิจ (Business Risk) ที่ผู้บริหารทุกระดับต้องให้ความสำคัญ ความเปลี่ยนแปลงของภูมิทัศน์ด้านไซเบอร์ในระดับโลกกำลังผลักดันให้องค์กรต้องยกระดับจากการ “ป้องกันการโจมตี” ไปสู่การสร้าง Cyber Resilience หรือความสามารถในการรับมือ …

OpenAI เปิดตัว Presence โซลูชัน AI Agent สำหรับองค์กร ยกระดับความน่าเชื่อถือและการควบคุมบนการใช้งานจริง

OpenAI เปิดตัว Presence โซลูชันที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับใช้ AI Agent ได้อย่างปลอดภัยและอยู่ภายใต้การควบคุมแบบเบ็ดเสร็จ เพราะปัจจุบันความท้าทายขององค์กรไม่ใช่แค่พิสูจน์ว่าเทคโนโลยี AI ทำงานได้จริงหรือไม่ แต่คือการทำให้ AI Agent มีความน่าเชื่อถือและมีเสถียรภาพเพียงพอที่จะรับมือกับเวิร์กโฟลว์ที่มีมูลค่าสูงบนการใช้งานจริง