推奨ハードウェアの役割
計算による見積りNVIDIA Jetson (Orin family)
このクラスである理由
- • オンデバイスの知覚（カメラ）には専用のエッジアクセラレータが必要です。
- • オンデバイスのリアルタイム遅延には専用のエッジアクセラレータが必要です。
- • これが包絡線を満たす最小の役割です。
- 役割
- On-robot perception + policy inference at the edge; the workhorse for embedded robotics AI.
- メモリ
- 4–64 GB unified
- 消費電力
- ~7–60 W
- ソフトウェアエコシステム
- JetPack, CUDA, TensorRT, ROS 2
- ランタイム
- TensorRT, CUDA, ONNX Runtime, PyTorch
- 既知の制限
- CUDA-locked; thermal/power budgeting needed for sustained inference.
公式ソースこの推奨は入力した要件に基づく計算上の見積りであり、目標要件です——測定値でもベンダーのベンチマークでもありません。ハードウェアを確定する前に実ワークロードで検証してください。レジストリの仕様はベンダー公表かつ日付付きです。公式ソースで確認してください。