NVIDIA Luncurkan Jetson Orin Nano Super: Performa AI Edge yang Revolusioner dengan Harga Terjangkau

NVIDIA secara resmi meluncurkan Jetson Orin Nano Super Developer Kit, perangkat pengembangan AI generasi baru yang dirancang khusus untuk kebutuhan komputasi AI di edge. Dengan harga hanya $249, perangkat ini menawarkan kinerja 70% lebih tinggi dari pendahulunya, menjadikannya pilihan ideal bagi pengembang AI, hobiis, dan perusahaan rintisan yang ingin membangun proyek berbasis AI dengan efisiensi tinggi dan biaya rendah.

Spesifikasi Teknis Jetson Orin Nano Super

Berikut spesifikasi teknis yang menjadi sorotan dari Jetson Orin Nano Super:

• CPU: ARM Cortex 6-core
• GPU: NVIDIA Ampere dengan Tensor Cores, memungkinkan pemrosesan AI lebih cepat
• TOPS (Tera Operations Per Second): 67 TOPS, meningkat dari 39 TOPS pada versi sebelumnya
• Bandwidth Memori: 102 GB/s, meningkat 50% dari versi sebelumnya
• Memori: Didukung oleh RAM LPDDR5 untuk kecepatan transfer data yang lebih tinggi
• Port I/O: Mendukung konektivitas perangkat eksternal, termasuk sensor kamera dan perangkat keras tambahan
• Software Support: Dukungan penuh dari NVIDIA JetPack SDK, memberikan akses ke pustaka pengembangan AI, deep learning, dan computer vision.

Peningkatan signifikan ini memungkinkan Jetson Orin Nano Super untuk menjalankan beban kerja AI yang jauh lebih kompleks dibandingkan versi sebelumnya.

Kemampuan AI Generatif di Rumah

Peningkatan bandwidth menjadi aspek penting, terutama bagi pengembang yang ingin bereksperimen dengan model Large Language Models (LLM) secara lokal. Dengan bandwidth 102GB/s, Jetson Orin Nano Super diperkirakan mampu menghasilkan 18-20 token per detik saat menjalankan model Meta Llama 3.1 dengan 8 miliar parameter menggunakan teknik 4-bit quantization. Ini membuka peluang bagi pengembang untuk menguji model AI skala besar tanpa harus bergantung pada layanan cloud.

Performa yang Mengagumkan

Dengan 67 TOPS, Jetson Orin Nano Super mampu menjalankan aplikasi AI yang lebih besar dan lebih kompleks. Berbeda dengan model sebelumnya, Jetson Orin Nano Super memiliki Tensor Cores yang mempercepat proses inferensi deep learning. Proses inferensi ini menjadi krusial untuk aplikasi seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan sistem otonom.

Selain itu, bandwidth memori yang meningkat hingga 102 GB/s membuat perangkat ini mampu menangani aliran data besar secara simultan. Hal ini sangat relevan untuk aplikasi edge AI yang memerlukan pengolahan data dari banyak sensor atau kamera secara bersamaan.

Ekosistem Software dan Dukungan Nvidia

Meskipun berbasis prosesor Arm, pengembang tidak perlu khawatir tentang kompatibilitas software. Nvidia telah lama mendukung GPU berbasis Arm dalam produknya, termasuk GH200 dan GB200 yang menggunakan CPU Grace berbasis Arm. Dukungan ini memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan ekosistem perangkat lunak Nvidia, seperti:

• Nvidia Isaac (untuk pengembangan robotika)
• Nvidia Metropolis (untuk analitik video dan penglihatan komputer)
• Nvidia Holoscan (untuk pengolahan data berbasis sensor)

Selain itu, pengembang dapat mengakses beragam model AI generatif open-source yang tersedia melalui Jetson AI Lab. Jetson Orin Nano Super juga mendukung hingga empat kamera secara bersamaan, menjadikannya pilihan yang ideal untuk pengembangan robotika, penglihatan komputer (computer vision), dan aplikasi AI berbasis pengolahan gambar.

Use Case dan Penerapan di Industri

Jetson Orin Nano Super dirancang untuk berbagai skenario aplikasi berbasis AI. Berikut beberapa use case yang dapat memaksimalkan potensi perangkat ini:

1. AI Generatif dan Chatbot.
2. Robotika dan Otomasi.
3. Pengawasan dan Keamanan (Surveillance).
4. Kendaraan Otonom (Autonomous Vehicle).
5. Edge AI dan IoT.
6. Pengembangan Prototipe AI.

Keunggulan Utama

1. Daya Komputasi Tinggi (67 TOPS)
   Kinerja meningkat hingga 70% dibandingkan model sebelumnya. Pengembang dapat menjalankan model AI besar tanpa harus menggunakan perangkat keras besar atau cloud computing.
2. Bandwidth Memori yang Lebih Tinggi
   Bandwidth 102 GB/s memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar, cocok untuk pengawasan multi-kamera atau pengambilan keputusan cepat dari banyak sensor.
3. Desain Compact dan Hemat Daya
   Dengan ukuran yang ringkas, perangkat ini cocok digunakan pada robot kecil, drone, atau sistem berbasis edge computing. Daya yang rendah membuatnya ideal untuk perangkat yang mengandalkan baterai.
4. Harga Terjangkau
   Dengan harga hanya $249, Jetson Orin Nano Super menjadi pilihan ekonomis bagi pengembang, pengajar, dan hobiis yang ingin membangun AI di edge device.
5. Dukungan Pengembangan Lengkap
   Dukungan penuh dari NVIDIA JetPack SDK memungkinkan akses ke pustaka dan tools untuk pengembangan AI, deep learning, dan computer vision.

Perbandingan dengan Kompetitor

Jetson Orin Nano Super bersaing dengan produk seperti Google Coral Dev Board dan Raspberry Pi + Akselerator AI. Namun, perangkat ini memiliki beberapa keunggulan signifikan, terutama dalam kinerja (67 TOPS) dan bandwidth memori (102 GB/s).

Kesimpulan

NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit hadir dengan spesifikasi dan kinerja yang jauh lebih baik dibandingkan versi sebelumnya. Perangkat ini cocok untuk pengembang AI, penggemar robotika, dan perusahaan yang ingin membangun solusi berbasis edge AI.

Dengan 67 TOPS, bandwidth memori 102 GB/s, dan dukungan penuh dari NVIDIA JetPack SDK, perangkat ini siap memenuhi kebutuhan pengembangan AI generatif, robotika, dan sistem pengawasan cerdas. Harganya yang hanya $249 membuat perangkat ini lebih terjangkau bagi pengembang dan penggiat AI di seluruh dunia.

Glosarium

• AI (Artificial Intelligence)
  Kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin atau perangkat lunak untuk meniru kecerdasan manusia dalam pengambilan keputusan, pemecahan masalah, atau pengenalan pola.
• AI Generatif
  Cabang dari AI yang berfokus pada pembuatan konten baru seperti teks, gambar, video, atau musik menggunakan model AI, contohnya Large Language Model (LLM) dan model text-to-image.
• Ampere Architecture
  Arsitektur GPU dari NVIDIA yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi, performa, dan pengolahan AI. Ampere digunakan dalam GPU profesional dan produk seperti Jetson Orin Nano.
• Arm Cortex-A78AE
  Prosesor berbasis arsitektur Arm yang dirancang untuk aplikasi otomotif dan perangkat edge dengan kinerja tinggi dan efisiensi daya.
• Bandwidth Memori
  Kecepatan maksimum transfer data antara prosesor (CPU/GPU) dan memori (RAM) dalam satuan GB/s (Gigabyte per detik). Bandwidth tinggi memungkinkan pengolahan data yang lebih cepat.
• Carrier Board
  Papan penghubung atau papan induk yang menyediakan konektivitas daya, input/output (I/O), dan slot ekspansi bagi sistem on module (SoM) seperti Jetson Orin Nano.
• Compute Module
  Modul komputasi yang mengintegrasikan prosesor, GPU, memori, dan komponen inti lainnya dalam satu papan kecil, mirip dengan Raspberry Pi Compute Module.
• CUDA (Compute Unified Device Architecture)
  Platform dan model pemrograman dari NVIDIA yang memungkinkan pengembang menggunakan GPU untuk mempercepat komputasi dan pengolahan data parallel.
• CUDA Cores
  Unit pemrosesan kecil dalam GPU NVIDIA yang bekerja secara paralel untuk mempercepat tugas komputasi besar, seperti pengenalan gambar dan pengolahan AI.
• Customer Service AI
  Penggunaan chatbot atau agen AI generatif yang dirancang untuk membantu pelanggan dalam memberikan jawaban atas pertanyaan atau menyelesaikan masalah secara otomatis.
• Deep Learning
  Sub-bidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) berlapis-lapis untuk menganalisis data dan membuat prediksi atau pengenalan pola.
• Device Edge
  Perangkat yang beroperasi di ujung jaringan (edge) dan mampu memproses data secara lokal tanpa mengandalkan cloud computing.
• DisplayPort
  Antarmuka tampilan digital yang menghubungkan perangkat ke layar monitor dengan dukungan resolusi tinggi dan refresh rate yang cepat.
• Edge AI
  Teknologi AI yang memungkinkan pengolahan data dilakukan langsung di perangkat edge (seperti kamera, sensor, atau perangkat IoT) tanpa perlu mengirim data ke cloud.
• Expansion Headers
  Header atau konektor yang memungkinkan perangkat keras eksternal terhubung ke carrier board, seperti sensor, LED, atau modul tambahan.
• GPU (Graphics Processing Unit)
  Unit pemrosesan grafis yang dirancang untuk mengolah data secara paralel. GPU digunakan dalam pemrosesan grafis serta pengolahan AI dan machine learning.
• Gigabit Ethernet
  Teknologi jaringan kabel yang memungkinkan transfer data dengan kecepatan hingga 1 Gbps (gigabit per detik).
• Holoscan
  Platform perangkat lunak dari NVIDIA yang dirancang untuk pengolahan data berbasis sensor dalam aplikasi kesehatan, otomotif, dan robotika.
• I/O (Input/Output)
  Port atau antarmuka yang memungkinkan perangkat keras berkomunikasi dengan perangkat eksternal, seperti port USB, DisplayPort, dan Ethernet.
• Inference
  Proses di mana model AI menghasilkan output atau prediksi berdasarkan input yang diberikan. Proses inferensi sering kali dilakukan pada perangkat edge AI.
• Inferensi Deep Learning
  Proses menjalankan model deep learning untuk menghasilkan prediksi atau keputusan dari data input tertentu.
• IoT (Internet of Things)
  Jaringan perangkat fisik yang saling terhubung melalui internet, memungkinkan pengumpulan dan pertukaran data dari berbagai sensor atau perangkat.
• Isaac
  Platform robotika dari NVIDIA yang memungkinkan pengembangan robot berbasis AI dengan dukungan pengolahan gambar dan pengenalan visual.
• JetPack SDK
  Software Development Kit (SDK) dari NVIDIA yang dirancang untuk mendukung pengembangan aplikasi AI dan robotika pada perangkat berbasis Jetson.
• Jetson AI Lab
  Platform pengembangan yang memungkinkan pengembang mengakses model AI open-source yang kompatibel dengan perangkat Jetson dari NVIDIA.
• Large Language Model (LLM)
  Model AI berskala besar yang dirancang untuk memproses bahasa alami (natural language processing), seperti pengenalan teks, chatbot, dan pembuatan teks otomatis.
• LPDDR5 (Low Power Double Data Rate 5)
  Jenis memori DRAM berdaya rendah yang memiliki kecepatan transfer data tinggi dan efisiensi daya lebih baik dibandingkan versi sebelumnya (LPDDR4).
• Metropolis
  Platform analitik video dari NVIDIA yang memungkinkan pengolahan video berbasis AI untuk pengenalan wajah, deteksi objek, dan pengawasan.
• Model AI Open-Source
  Model AI yang dapat diakses, dimodifikasi, dan digunakan secara bebas oleh pengembang dari repositori publik, seperti TensorFlow atau PyTorch.
• Neural Processing Unit (NPU)
  Unit pemrosesan khusus yang dirancang untuk mempercepat pengolahan AI, khususnya tugas-tugas terkait deep learning dan machine learning.
• NVIDIA Ampere
  Arsitektur GPU dari NVIDIA yang berfokus pada performa tinggi dan efisiensi daya, digunakan pada GPU seri profesional dan Jetson Orin Nano.
• NVIDIA Jetson
  Nama lini produk perangkat keras dari NVIDIA yang dirancang untuk pengembangan aplikasi AI, robotika, dan computer vision.
• Object Detection
  Teknologi pengenalan objek berbasis AI yang memungkinkan perangkat untuk mengidentifikasi dan melacak objek dalam gambar atau video.
• Port USB (Universal Serial Bus)
  Port standar untuk menghubungkan perangkat eksternal ke komputer atau perangkat keras lainnya, seperti keyboard, mouse, dan perangkat penyimpanan.
• Prototipe AI
  Model awal dari proyek pengembangan AI yang digunakan untuk menguji, mengevaluasi, dan memvalidasi konsep sebelum produk akhir dibuat.
• RAM (Random Access Memory)
  Memori sementara yang digunakan oleh perangkat keras untuk menyimpan data sementara selama pemrosesan.
• Raspberry Pi Compute Module
  Versi miniatur dari Raspberry Pi yang dirancang untuk digunakan dalam perangkat tertanam (embedded systems) dan industri manufaktur.
• Sensor Camera
  Sensor yang menangkap gambar dan video, sering digunakan dalam aplikasi computer vision dan sistem pengawasan.
• Software Development Kit (SDK)
  Paket alat pengembangan perangkat lunak yang mencakup pustaka, API, dan dokumentasi untuk membantu pengembang membuat aplikasi tertentu.
• SoM (System on Module)
  Modul kecil yang berisi CPU, GPU, memori, dan komponen inti lainnya yang dapat diintegrasikan ke carrier board.
• Surveillance
  Proses pemantauan menggunakan perangkat keras, seperti kamera keamanan, untuk mendeteksi dan menganalisis aktivitas dalam suatu area.
• Tensor Cores
  Unit pemrosesan khusus dalam GPU NVIDIA yang dirancang untuk mempercepat pengolahan deep learning dan matematika tensor.
• TOPS (Tera Operations Per Second)
  Satuan untuk mengukur kinerja AI dari perangkat keras, mencerminkan jumlah operasi yang dapat diselesaikan dalam satu detik.
• USB-C
  Standar USB generasi baru yang memungkinkan pengisian daya dan transfer data lebih cepat dengan desain port yang dapat dibalik (reversible).
• Vision Processing
  Pengolahan gambar dan video menggunakan algoritma computer vision untuk mendeteksi dan menganalisis objek dalam gambar atau video.
• Wearable AI
  Perangkat AI yang dapat dipakai, seperti jam tangan pintar, kacamata AR/VR, dan perangkat IoT lainnya.
• Zero Latency
  Situasi di mana waktu tunda (latency) dalam transmisi data atau pemrosesan hampir nol, memungkinkan pengambilan keputusan secara instan.