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JetPack 7.2 徹底解説：Jetson AGX Orin の推論はどう変わるのか？

この FAQ では、JetPack 7.2 が Jetson AGX Orin ユーザーにとって重要である理由、Seeed が JetPack 7.2 と JetPack 6.2 を比較して測定した内容、および Seeed Jetson DevelopTool を使ってアップグレードパスを評価する方法をまとめます。

Seeed が使用したテストプラットフォームは、reComputer Jetson AGX Orin Developer Kit GMSL Bundle です。

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FAQ​

Q1: Jetson ユーザー向けの JetPack 7.2 の主な変更点は何ですか？​

JetPack 7.2 は、より新しい Jetson Linux ベース、Ubuntu 24.04、CUDA 13、更新された AI ランタイムコンポーネント、そしてメモリ効率やエージェント型 AI ワークフロー向けのプラットフォームレベルの改善により、Jetson ソフトウェアスタックを前進させます。

Jetson AGX Orin 32GB ユーザーにとって最も重要な変更点の 1 つは、Seeed のテストで使用された新しい高性能電力モードです。これにより、同じモジュールでもキャリアボードの電源および熱設計が対応できる場合には、より高い GPU 周波数で動作し、より高い AI スループットを実現できます。

注記

対象のキャリアボードおよびイメージでサポートされる正確なコンポーネントバージョンについては、必ず NVIDIA のリリースノートと Seeed の BSP リリースノートを確認してください。

Q2: Seeed はどのようなハードウェアとソフトウェアを比較しましたか？​

Seeed は、AGX Orin 32GB Developer Kit と reComputer J5011 を、JetPack 6.2 および JetPack 7.2 のソフトウェア環境と同一の大規模言語モデル推論ワークロードで比較しました。

項目JetPack 6.2 テストJetPack 7.2 テスト
モジュールJetson AGX Orin 32GBJetson AGX Orin 32GB
テストデバイスAGX Orin 32GB Developer KitreComputer J5011
Jetson LinuxL4T 36.4.3L4T 39.2
Ubuntu22.0424.04
CUDA12.613.x
推論エンジンllama.cppllama.cpp
モデルQwen3.5-27B-Q4_K_M.ggufQwen3.5-27B-Q4_K_M.gguf
主なパラメータ-ngl 999 -fa on -ub 512 -t 12-ngl 999 -fa on -ub 512 -t 12

Q3: Seeed はどのようなメモリと性能の改善を確認しましたか？​

Seeed の比較では、JetPack 7.2 によってモデル読み込み後のメモリ使用量が削減され、プロンプト処理速度とトークン生成速度の両方が向上しました。

指標JetPack 6.2JetPack 7.2観測された変化
モデル読み込み後のメモリ24.6 GB / 30 GB14.7 GB / 30 GB約 40% 減少
推論中の GPU 周波数930 MHz1.36 GHzより高いブースト周波数
プロンプト処理18.2 tokens/s25.8 tokens/s約 41.8% 高速化
トークン生成4.3 tokens/s5.5 tokens/s約 27.9% 高速化

最も実用的な結果はメモリの余裕です。JetPack 6.2 実行時には、27B モデルが読み込み後に利用可能なメモリの大部分を占有していました。JetPack 7.2 実行時には、システムはおよそ 10 GB 多くのメモリを利用可能な状態に保っており、これは LLM ワークロードと並行してビジョン前処理、ロボティクスミドルウェア、その他のサービスを実行する際に有用です。

Q4: JetPack 7.2 と JetPack 6.2 の比較結果を動画で見ることはできますか？​

はい。以下の動画で比較の様子を確認できます。

Q5: Jetson デバイスを JetPack 7.2 にアップグレードすべきですか？​

まずは次の表を参考にしてください。

シナリオ推奨事項
新規 Jetson AGX Orin プロジェクト必要な BSP、ドライバ、アプリケーションスタックが利用可能であれば、JetPack 7.2 から開始することを検討してください。
既存の JetPack 6.x プロジェクト移行前に、カーネルモジュール、CUDA 依存関係、TensorRT エンジン、カメラドライバ、および周辺機器ドライバを検証してください。
メモリに制約されている LLM または VLM ワークロード測定されたメモリ削減により、より大きなモデルやマルチサービスパイプラインを実行しやすくなる可能性があるため、JetPack 7.2 を評価する価値があります。
カスタムキャリアボードを用いた本番システムapt upgrade の実行だけでアップグレードしないでください。Seeed が提供する検証済みのフルイメージ、または公式にサポートされた OTA パスを使用してください。
注意

高性能モードでは、電力および熱の要件が増加します。高電力モードを有効にする前に、キャリアボード、電源アダプタ、筐体、および放熱設計が対象ワークロードを継続的に支えられることを確認してください。

Q6: Seeed Jetson DevelopTool を使って JetPack 7.2 にどのようにアップグレードできますか？​

Seeed Jetson DevelopTool は、Jetson のファームウェアダウンロード、フラッシュ、デバイス接続、および OTA 操作のためのガイド付きワークフローを提供します。

JetPack 6.x から JetPack 7.x へのようなメジャーバージョン移行では、Seeed が特定の製品および元イメージ向けに検証済み OTA パスを明示的に提供していない限り、フルフラッシュを推奨します。

一般的なワークフロー：

  1. Seeed Jetson DevelopTool をインストールして起動します。
  2. Jetson 製品またはキャリアボードのモデルを選択します。
  3. JetPack 7.2 に対応するターゲットの L4T または JetPack バージョンを選択します。
  4. ツールから BSP パッケージをダウンロードして展開します。
  5. Jetson デバイスを Force Recovery Mode にします。
  6. ホスト PC からデバイスを検出します。
  7. フラッシュを開始し、デバイスが再起動するまで待ちます。
  8. 初回起動のセットアップを完了し、システムバージョンを確認します。

ツールの詳細については、Seeed Jetson DevelopTool を参照してください。

Q7: アップグレード後に何を検証すべきですか？​

フラッシュまたはアップグレード後、本番ワークロードを実行する前に次の項目を確認してください。

  • JetPack、L4T、CUDA、cuDNN、TensorRT のバージョン。
  • 負荷時の GPU 周波数、電力モード、および熱挙動。
  • カメラ、GMSL、Ethernet、CAN、USB、M.2 などの周辺インターフェース。
  • カスタムカーネルモジュールおよびツリー外ドライバ。
  • PyTorch、TensorRT エンジン、llama.cpp ビルド、CUDA 拡張などを含む AI フレームワークの互換性。
  • 電力および温度の安定性を確認する長時間ストレステスト。

リソース​

技術サポートと製品ディスカッション​

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