KI-Hardware: Nvidia Jetson Xavier NX im Test

Nvidias neues KI-Entwicklerboard soll die Lücke zwischen den großen Jetson-Systemen und dem Nano-Modell schließen und ist auf Parallelisierung ausgelegt.

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Seit Mitte Mai 2020 ist das Entwicklerkit des Jetson Xavier NX auch in Deutschland erhältlich. Bereits im Vorfeld konnten wir den neuen KI-Rechenzwerg aus Nvidias Jetson-Familie in Augenschein nehmen. Das jüngste SoM-Modell (System-on-Module) für KI-Anwendungen ist kaum größer als der 2019 vorgestellte Jetson Nano, aber deutlich umfangreicher bestückt. Die IO-Ausstattung reicht beim Xavier NX von CSI über PCIe bis hin zu I2Cs und GPIOs.

Auffällig ist der aktive Kühlkörper auf der Volta-GPU. Sie ist mit 384 CUDA- und 48 Tensor-Kernen ausgestattet. Anders als ihre großen Brüder der GeForce-, Quadro-, Titan oder Tesla-Familie dienen Volta-GPUs nicht dazu, große Datenmengen für Spiele, wissenschaftliche Anwendungen oder für das ML-Training (Machine Learning) zu verarbeiten, sondern mithilfe bestehender ML-Modelle schnell zu schlussfolgern.

Der GPU steht ein 6-Kern-ARM-Chip der Tegra-Familie zur Seite. Je nach Betriebsmodus begrenzt Nvidia den Takt und die Zahl der nutzbaren ARM-Kerne. Den Energiesparmodus für batteriebetriebene Systeme gibt der Hersteller mit 10 W und bis zu 14 TOPS (Tera Operations per Second) an, den Normalmodus mit 15 W und 21 TOPS. Das Betriebssystem, ein 64-Bit-Ubuntu 18.04 mit allen nötigen Treibern, liegt auf einer MicroSD-Karte.

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