NVIDIA Jetson Orin Nano — placa de IA con GPU CUDA, 8 GB
Una plataforma de desarrollo Arm para visión por computador, robótica e inferencia local con CUDA. Lleva GPU Ampere con 1024 núcleos CUDA y 8 GB de memoria compartida. NVIDIA anuncia hasta 67 INT8 TOPS con las mejoras Super por software: es una cifra del fabricante, no una prueba nuestra ni una velocidad garantizada de modelos de lenguaje. El rango de 7–25 W corresponde a la potencia del módulo, no al consumo de la configuración completa en el enchufe.
// nuestra recomendación
Una placa de desarrollo Arm con GPU NVIDIA para visión por computador, robótica e inferencia local: 1024 núcleos CUDA y 8 GB de memoria compartida. NVIDIA publica un rango de potencia de 7–25 W para el módulo con el software Super; no es un TDP exclusivo de CPU ni una medición del equipo en el enchufe. La placa portadora, el almacenamiento, los periféricos y las pérdidas de la fuente también cuentan: para calcular el coste eléctrico necesitas medir la configuración completa. El kit original puede recibir las mejoras Super mediante actualización de software; no presupongas 67 TOPS en cualquier modo. Para modelos de lenguaje grandes, los 8 GB limitan el margen disponible.
// ficha técnica
- CPU
- 6-core Arm Cortex-A78AE · Arm + GPU Ampere · 2023
- Núcleos / hilos
- 6/6
- RAM máxima
- 8 GB LPDDR5 unificada
- RAM incluida (referencia)
- No documentada
- Red
- 1GbE
- Almacenamiento
- microSD + NVMe (M.2 Key M)
- Vídeo / transcodificación
- GPU enfocada a IA y visión
- IA local (modelo cómodo, Q4)
- hasta 4B
- TDP / potencia base (CPU)
- —
- Precio orientativo
- ≈ 459 € · Referencia histórica
// ia local
Modelo cómodo: hasta 4B (Q4). GPU con 1024 núcleos CUDA y hasta 67 TOPS: acelera visión e inferencia mucho más que una placa Arm normal, pero los 8 GB unificados limitan el tamaño del modelo a uno pequeño (1–3B cómodo, un 7B cuantizado justo). Para IA local de verdad, memoria unificada amplia.
A favor
- GPU Ampere con 1024 núcleos CUDA y 32 Tensor Cores para desarrollar aplicaciones de IA y visión
- El kit Orin Nano original puede recibir las mejoras Super con una actualización de software, según NVIDIA
- Almacenamiento mediante microSD o SSD NVMe y ecosistema de desarrollo CUDA
En contra
- 8 GB de memoria: da para modelos de visión y de lenguaje pequeños, no para los grandes que sí mueven las cajas de memoria unificada amplia
- Es una placa de desarrollo Arm, no un mini PC de escritorio: sin sistema de escritorio ni uso general, pensada para proyectos de IA y visión
// ¿mejor otra? cuándo mirar a otro lado
Comparado por specs con el resto del catálogo. Si tu caso encaja con alguna de estas, quizá te cuadre más otro equipo:
- Si aprietas el presupuesto:la MINISFORUM UM870 Slim comparte los usos IA local y tiene un precio de referencia inferior. Revisa la RAM y el SSD incluidos; esta selección no compara rendimiento medido.
- Si necesitas 10GbE o más:la CWWK S7 Pro lleva red de 2× 10GbE + 2× 2.5GbE, algo que este equipo no ofrece.
- Si tu objetivo es IA local grande:la Beelink GTi15 Ultra mueve hasta 32B cómodo, fuera del alcance de este.
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Datos del fabricante: especificaciones y configuración. La referencia de precio corresponde a la variante enlazada; confirma transporte e impuestos para tu dirección.