Nvidia revela kit de US$ 249 para desenvolvimento de IA generativa
A Nvidia anunciou na terça-feira (17) novas versões do seu computador compacto de IA generativa da série Jetson Orin Nano AI. a promessa do produto – chamado de Jetson Orin Nano Super Developer Kit – é permitir o desenvolvimento de aplicações de IA por um preço mais acessível – US$ 249. O valor é menor do que o de algumas placas de vídeo (GPUs) da marca vendidas para o consumidor final e metade do preço do dispositivo mais barato da marca para esse segmento.
A linha Jetson Nano existe desde 2019 e é uma alternativa de baixo custo para projetos de IA e robótica. O novo kit “cabe na palma de uma mão”, segundo a empresa, e mira desenvolvedores comerciais de IA até amadores e estudantes.
Em termos de performance, promete salto de 1,7 vezes no desempenho da inferência de IA generativa, aumento de 70% no desempenho (para 67 INT8 TOPS) e de 50% na largura de banda da memória para 102 GB/s em comparação com equipamento do tipo antecessor.
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O kit de desenvolvedor consiste em um SoM (system-on-module) Jetson Orin Nano de 8 GB e uma placa de suporte de referência. O SoM conta com uma GPU de arquitetura Ampere com núcleos tensores e uma CPU Arm de 6 núcleos. Pode suportar até quatro câmeras.
O Orin Nano Super promete ser adequado para interessados em desenvolver habilidades em IA generativa, robótica ou visão computacional. E “uma plataforma acessível” para executar projetos em um mundo em que a IA “está migrando de modelos específicos de tarefas para modelos básicos”.
No vídeo abaixo, o CEO e fundador da Nvidia, Jensen Huang, apresenta o produto:
A empresa promete que as atualizações de software para o Jetson Orin Nano Super também aumentarão o desempenho da IA generativa para quem possui o Jetson Orin Nano Developer Kit. Segundo a Nvidia, o laboratório de IA do Jetson oferece suporte para a comunidade de código aberto e fornece tutoriais “fáceis de usar”.
O Jetson executa o software de IA da Nvidia, incluindo o Isaac para robótica, o Metropolis para IA de visão e o Holoscan para processamento de sensores. O tempo de desenvolvimento pode ser reduzido com o Omniverse Replicator para geração de dados sintéticos e o TAO Toolkit para ajuste fino de modelos de IA pré-treinados do catálogo NGC, diz a empresa.
* com informações da Nvidia e do The Verge
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