Módulo NVIDIA Jetson Orin Nano
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Módulo NVIDIA Jetson Orin Nano

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Módulo NVIDIA Jetson Orin Nano4GB₹ 45,649.99
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Jetson Orin Nano

Computadora de IA avanzada para máquinas autónomas más pequeñas y de bajo consumo

N-VIDIA® Jetson Orin™ Nano está disponible en versiones de 4GB y 8GB, con hasta 20 TOPS/40 TOPS y 40/80 veces el rendimiento de la generación anterior para múltiples canalizaciones de inferencia de IA simultáneas. Además, con soporte de interfaz de alta velocidad para múltiples sensores, es una solución ideal para una nueva era de la robótica.

 

Características del producto

La versión de 8GB de la serie Jetson Orin Nano ofrece hasta 40 TOPS de rendimiento de IA en un factor de forma compacto y pequeño, con opciones de energía entre 7W y 15W, hasta 80 veces el rendimiento de N-VIDIA Jetson Nano, estableciendo un nuevo estándar para la IA de borde de nivel de entrada.


Especificaciones de Jetson Orin Nano
MÓDULO 4GB 8GB
VERSIÓN Módulo Jetson Orin Nano de 4GB Módulo Jetson Orin Nano de 8GB Kit oficial
RENDIMIENTO DE IA 20TOPS 40TOPS
GPU GPU con arquitectura N-VIDIA Ampere de 512 núcleos con 16 núcleos Tensor GPU con arquitectura N-VIDIA Ampere de 1024 núcleos con 32 núcleos Tensor
FRECUENCIA DE GPU 625MHz (máx.)
CPU CPU Arm® Cortex®-A78AE v8.2 de 64 bits y 6 núcleos, 1.5MB L2 + 4MB L3
FRECUENCIA DE CPU 1.5GHz (máx.)
MEMORIA 4GB LPDDR5 de 64 bits, 32GB/s 8GB LPDDR5 de 128 bits, 68GB/s
ALMACENAMIENTO Admite NVMe externo Unidad de estado sólido NVMe de 128GB Admite NVMe externo Unidad de estado sólido NVMe de 128GB Ranura para tarjeta TF y NVMe externo mediante M.2 Key M
ALIMENTACIÓN 7W ~ 10W 7W ~ 15W
PCIE* 1 x4 + 3 x1 (PCIe 3.0, Root Port y Endpoint) M.2 Key E/
M.2 Key M (PCIe Gen3 x4)/ M.2 Key M (PCIe Gen3 x2)		 1 x4 + 3 x1 (PCIe 4.0, Root Port y Endpoint) M.2 Key E/
M.2 Key M (PCIe Gen3 x4)/ M.2 Key M (PCIe Gen3 x2)
USB* 3x USB 3.2 2.0 (10 Gbps)
3x USB 2.0		 USB Tipo-A: 4x USB 3.2 Gen2/ USB Tipo-C (UFP) 3x USB 3.2 2.0 (10 Gbps)
3x USB 2.0		 USB Tipo-A: 4x USB 3.2 Gen2/
USB Tipo-C (UFP)
CÁMARA CSI Hasta 4 cámaras (8 mediante canales virtuales**)/
8 carriles MIPI CSI-2/ D-PHY 1.2 (hasta 20 Gbps)		 2x conector de cámara MIPI CSI-2 Hasta 4 cámaras (8 mediante canales virtuales**)/
8 carriles MIPI CSI-2/ D-PHY 1.2 (hasta 20 Gbps)		 2x conector de cámara MIPI CSI-2
CODIFICACIÓN DE VIDEO 1080p30 compatible con 1-2 núcleos de CPU
DECODIFICACIÓN DE VIDEO 1x 4K60 (H.265)
2x 4K30 (H.265)
5x 1080p60 (H.265)
11x 1080p30 (H.265)
PANTALLA 1x 8K30 modo múltiple DP 1.4a (+MST)/
eDP 1.4a/HDMI 2.1		 1x conector DisplayPort 1.2 (+MST) 1x 8K30 modo múltiple DP 1.4a (+MST)/
eDP 1.4a/HDMI 2.1		 1x conector DisplayPort 1.2 (+MST)
OTROS 3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC y DSPK, PWM, GPIO Cabezal de expansión de 40 pines (UART, SPI, I2S, I2C, GPIO), cabezal de botón de 12 pines, cabezal de ventilador de 4 pines, ranura para tarjeta TF, conector de alimentación CC 3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC y DSPK, PWM, GPIO Cabezal de expansión de 40 pines (UART, SPI, I2S, I2C, GPIO), cabezal de botón de 12 pines, cabezal de ventilador de 4 pines, ranura para tarjeta TF, conector de alimentación CC
REDES 1x GbE 1x conector GbE 1x GbE 1x conector GbE
DIMENSIONES 69.6 mm x 45 mm
Conector SO-DIMM de 260 pines		 103 × 90.5 × 34mm 69.6 mm x 45 mm
Conector SO-DIMM de 260 pines		 103 × 90.5 × 34mm 100 mm x 79 mm x 21 mm
* USB 3.2, MGBE y PCIe comparten carriles UPHY. Consulte la Guía de diseño del producto para conocer las configuraciones UPHY compatibles.
** Los canales virtuales para Jetson Orin Nano están sujetos a cambios.
Consulte la sección de características de software de la última Guía para desarrolladores de NVIDIA Jetson Linux para obtener una lista de las características compatibles.


 

Software de aplicación profesional y modelos

Software N-VIDIA
Todos los módulos y kits de desarrollo N-VIDIA Jetson son compatibles con la misma pila de software N-VIDIA Jetson, por lo que puede desarrollar una vez e implementar en todas partes. El software Jetson está diseñado para proporcionar aceleración integral para aplicaciones de IA y acelerar el tiempo de comercialización. Esto lleva las potentes tecnologías de N-VIDIA que impulsan los centros de datos y las implementaciones en la nube al borde.

Modelos preentrenados
Muchas aplicaciones de IA tienen necesidades comunes: clasificación, detección de objetos, traducción de idiomas, conversión de texto a voz, motores de recomendación, análisis de sentimientos y más. Los modelos preentrenados del catálogo NGC™ están optimizados en cuanto a rendimiento y listos para ser ajustados con el N-VIDIA TAO Toolkit y los conjuntos de datos del cliente, lo que reduce el tiempo y el costo para el desarrollo de software de IA de producción.

 

Plataformas N-VIDIA para robótica, voz por IA y ciudades inteligentes

Las plataformas de software N-VIDIA, incluidas Isaac para robótica, Riva para voz por IA y Metropolis para análisis de video, están disponibles para acelerar las aplicaciones específicas de cada sector.

N-VIDIA Isaac
Los robots mejoran la eficiencia y la calidad de vida en industrias como la fabricación, la logística, la atención médica y los servicios. N-VIDIA Isaac™ acelera el proceso con un desarrollo, simulación e implementación de robótica mejorados.

N-VIDIA Riva
N-VIDIA Riva es un SDK totalmente acelerado para crear aplicaciones de IA conversacional multimodal utilizando una canalización de aprendizaje profundo de extremo a extremo, adecuado para habilidades optimizadas en tareas de voz, visión y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

N-VIDIA Metropolis
N-VIDIA Metropolis incluye un marco de trabajo de aplicaciones, un conjunto de herramientas para desarrolladores y el ecosistema de socios. Reúne datos visuales e IA para mejorar la eficiencia operativa y la seguridad en una amplia gama de industrias.
What are the memory options and how do they affect AI performance?
The 4GB Jetson Orin Nano Module delivers up to 20 TOPS with 4 GB LPDDR5 memory and 32 GB per second bandwidth, while the 8GB version delivers up to 40 TOPS with 8 GB LPDDR5 and 68 GB per second bandwidth. The 4GB model uses a 512 core NVIDIA Ampere GPU with 16 Tensor Cores, and the 8GB model uses a 1024 core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores.
What are the power ranges for the two variants?
The 4GB variant operates from 7W to 10W, and the 8GB variant operates from 7W to 15W.
What interfaces and sensor options are available for expansion?
Both variants expose one PCIe x4 lane plus three PCIe x1 endpoints, M.2 Key M and M.2 Key E connectors, USB 3.2 and USB 2.0, and GbE networking. They also support up to four cameras via MIPI CSI-2 with eight lanes via virtual channels for multi sensor setups.
Can I use NVIDIA software stacks and pretrained models with this module?
Yes. All NVIDIA Jetson modules share the same Jetson software stack for end to end AI acceleration. Pretrained models from the NGC catalog are available and can be fine tuned with the TAO Toolkit, and NVIDIA platforms such as Isaac, Riva, and Metropolis are offered for edge AI applications.
What are typical use cases for this module?
It is designed for smaller, lower power autonomous machines and edge AI robotics that require multiple concurrent AI inference pipelines and high speed sensor interfaces for real time decision making.
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Computadora de IA avanzada para máquinas autónomas más pequeñas y de bajo consumo

N-VIDIA® Jetson Orin™ Nano está disponible en versiones de 4GB y 8GB, con hasta 20 TOPS/40 TOPS y 40/80 veces el rendimiento de la generación anterior para múltiples canalizaciones de inferencia de IA simultáneas. Además, con soporte de interfaz de alta velocidad para múltiples sensores, es una solución ideal para una nueva era de la robótica.

 

Características del producto

La versión de 8GB de la serie Jetson Orin Nano ofrece hasta 40 TOPS de rendimiento de IA en un factor de forma compacto y pequeño, con opciones de energía entre 7W y 15W, hasta 80 veces el rendimiento de N-VIDIA Jetson Nano, estableciendo un nuevo estándar para la IA de borde de nivel de entrada.


Especificaciones de Jetson Orin Nano
MÓDULO 4GB 8GB
VERSIÓN Módulo Jetson Orin Nano de 4GB Módulo Jetson Orin Nano de 8GB Kit oficial
RENDIMIENTO DE IA 20TOPS 40TOPS
GPU GPU con arquitectura N-VIDIA Ampere de 512 núcleos con 16 núcleos Tensor GPU con arquitectura N-VIDIA Ampere de 1024 núcleos con 32 núcleos Tensor
FRECUENCIA DE GPU 625MHz (máx.)
CPU CPU Arm® Cortex®-A78AE v8.2 de 64 bits y 6 núcleos, 1.5MB L2 + 4MB L3
FRECUENCIA DE CPU 1.5GHz (máx.)
MEMORIA 4GB LPDDR5 de 64 bits, 32GB/s 8GB LPDDR5 de 128 bits, 68GB/s
ALMACENAMIENTO Admite NVMe externo Unidad de estado sólido NVMe de 128GB Admite NVMe externo Unidad de estado sólido NVMe de 128GB Ranura para tarjeta TF y NVMe externo mediante M.2 Key M
ALIMENTACIÓN 7W ~ 10W 7W ~ 15W
PCIE* 1 x4 + 3 x1 (PCIe 3.0, Root Port y Endpoint) M.2 Key E/
M.2 Key M (PCIe Gen3 x4)/ M.2 Key M (PCIe Gen3 x2)		 1 x4 + 3 x1 (PCIe 4.0, Root Port y Endpoint) M.2 Key E/
M.2 Key M (PCIe Gen3 x4)/ M.2 Key M (PCIe Gen3 x2)
USB* 3x USB 3.2 2.0 (10 Gbps)
3x USB 2.0		 USB Tipo-A: 4x USB 3.2 Gen2/ USB Tipo-C (UFP) 3x USB 3.2 2.0 (10 Gbps)
3x USB 2.0		 USB Tipo-A: 4x USB 3.2 Gen2/
USB Tipo-C (UFP)
CÁMARA CSI Hasta 4 cámaras (8 mediante canales virtuales**)/
8 carriles MIPI CSI-2/ D-PHY 1.2 (hasta 20 Gbps)		 2x conector de cámara MIPI CSI-2 Hasta 4 cámaras (8 mediante canales virtuales**)/
8 carriles MIPI CSI-2/ D-PHY 1.2 (hasta 20 Gbps)		 2x conector de cámara MIPI CSI-2
CODIFICACIÓN DE VIDEO 1080p30 compatible con 1-2 núcleos de CPU
DECODIFICACIÓN DE VIDEO 1x 4K60 (H.265)
2x 4K30 (H.265)
5x 1080p60 (H.265)
11x 1080p30 (H.265)
PANTALLA 1x 8K30 modo múltiple DP 1.4a (+MST)/
eDP 1.4a/HDMI 2.1		 1x conector DisplayPort 1.2 (+MST) 1x 8K30 modo múltiple DP 1.4a (+MST)/
eDP 1.4a/HDMI 2.1		 1x conector DisplayPort 1.2 (+MST)
OTROS 3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC y DSPK, PWM, GPIO Cabezal de expansión de 40 pines (UART, SPI, I2S, I2C, GPIO), cabezal de botón de 12 pines, cabezal de ventilador de 4 pines, ranura para tarjeta TF, conector de alimentación CC 3x UART, 2x SPI, 2x I2S, 4x I2C, 1x CAN, DMIC y DSPK, PWM, GPIO Cabezal de expansión de 40 pines (UART, SPI, I2S, I2C, GPIO), cabezal de botón de 12 pines, cabezal de ventilador de 4 pines, ranura para tarjeta TF, conector de alimentación CC
REDES 1x GbE 1x conector GbE 1x GbE 1x conector GbE
DIMENSIONES 69.6 mm x 45 mm
Conector SO-DIMM de 260 pines		 103 × 90.5 × 34mm 69.6 mm x 45 mm
Conector SO-DIMM de 260 pines		 103 × 90.5 × 34mm 100 mm x 79 mm x 21 mm
* USB 3.2, MGBE y PCIe comparten carriles UPHY. Consulte la Guía de diseño del producto para conocer las configuraciones UPHY compatibles.
** Los canales virtuales para Jetson Orin Nano están sujetos a cambios.
Consulte la sección de características de software de la última Guía para desarrolladores de NVIDIA Jetson Linux para obtener una lista de las características compatibles.


 

Software de aplicación profesional y modelos

Software N-VIDIA
Todos los módulos y kits de desarrollo N-VIDIA Jetson son compatibles con la misma pila de software N-VIDIA Jetson, por lo que puede desarrollar una vez e implementar en todas partes. El software Jetson está diseñado para proporcionar aceleración integral para aplicaciones de IA y acelerar el tiempo de comercialización. Esto lleva las potentes tecnologías de N-VIDIA que impulsan los centros de datos y las implementaciones en la nube al borde.

Modelos preentrenados
Muchas aplicaciones de IA tienen necesidades comunes: clasificación, detección de objetos, traducción de idiomas, conversión de texto a voz, motores de recomendación, análisis de sentimientos y más. Los modelos preentrenados del catálogo NGC™ están optimizados en cuanto a rendimiento y listos para ser ajustados con el N-VIDIA TAO Toolkit y los conjuntos de datos del cliente, lo que reduce el tiempo y el costo para el desarrollo de software de IA de producción.

 

Plataformas N-VIDIA para robótica, voz por IA y ciudades inteligentes

Las plataformas de software N-VIDIA, incluidas Isaac para robótica, Riva para voz por IA y Metropolis para análisis de video, están disponibles para acelerar las aplicaciones específicas de cada sector.

N-VIDIA Isaac
Los robots mejoran la eficiencia y la calidad de vida en industrias como la fabricación, la logística, la atención médica y los servicios. N-VIDIA Isaac™ acelera el proceso con un desarrollo, simulación e implementación de robótica mejorados.

N-VIDIA Riva
N-VIDIA Riva es un SDK totalmente acelerado para crear aplicaciones de IA conversacional multimodal utilizando una canalización de aprendizaje profundo de extremo a extremo, adecuado para habilidades optimizadas en tareas de voz, visión y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

N-VIDIA Metropolis
N-VIDIA Metropolis incluye un marco de trabajo de aplicaciones, un conjunto de herramientas para desarrolladores y el ecosistema de socios. Reúne datos visuales e IA para mejorar la eficiencia operativa y la seguridad en una amplia gama de industrias.
Preguntas frecuentes
What are the memory options and how do they affect AI performance?
The 4GB Jetson Orin Nano Module delivers up to 20 TOPS with 4 GB LPDDR5 memory and 32 GB per second bandwidth, while the 8GB version delivers up to 40 TOPS with 8 GB LPDDR5 and 68 GB per second bandwidth. The 4GB model uses a 512 core NVIDIA Ampere GPU with 16 Tensor Cores, and the 8GB model uses a 1024 core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores.
What are the power ranges for the two variants?
The 4GB variant operates from 7W to 10W, and the 8GB variant operates from 7W to 15W.
What interfaces and sensor options are available for expansion?
Both variants expose one PCIe x4 lane plus three PCIe x1 endpoints, M.2 Key M and M.2 Key E connectors, USB 3.2 and USB 2.0, and GbE networking. They also support up to four cameras via MIPI CSI-2 with eight lanes via virtual channels for multi sensor setups.
Can I use NVIDIA software stacks and pretrained models with this module?
Yes. All NVIDIA Jetson modules share the same Jetson software stack for end to end AI acceleration. Pretrained models from the NGC catalog are available and can be fine tuned with the TAO Toolkit, and NVIDIA platforms such as Isaac, Riva, and Metropolis are offered for edge AI applications.
What are typical use cases for this module?
It is designed for smaller, lower power autonomous machines and edge AI robotics that require multiple concurrent AI inference pipelines and high speed sensor interfaces for real time decision making.
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