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菱洋エレクトロ、国内代理店としてNVIDIA Jetson Orinシリーズ開発者キットをアカデミック向け特別価格で販売開始 ~学生や研究者向けの研究開発環境の整備に貢献~

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 エレクトロニクス商社の菱洋エレクトロ株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長執行役員:中村 守孝、以下「菱洋エレクトロ」)は、アクセラレーテッドコンピューティングで世界をリードするNVIDIAが提供するNVIDIA® Jetson Orin™ シリーズの最新の開発者キットを、教育機関に所属している方向けに特別価格で販売開始いたします。対象製品は「NVIDIA® Jetson Orin Nano™ 開発者キット」および「NVIDIA® Jetson AGX Orin™ 64GB 開発者キット」の2点です。これは、NVIDIAの国内代理店で唯一*[1]の取り組みであり、菱洋エレクトロは教育機関での高度な研究開発に最適なGPU環境の整備に貢献いたします。

*[1]2023年6月8日現在。今後、他の国内企業が類似のプログラムを実施する可能性がございます

 近年多くの教育機関において、プログラミングの授業やロボットコンテストなどに向けたロボット開発や、最先端のAIツールへの需要が高まっています。しかし、環境整備には高額な費用がかかるため、ツールの導入がなかなか進んでいないのが現状です。
 このたび菱洋エレクトロは、教育機関に関わる学生や研究者、さらに教育関係者に向けて特別価格でエッジAI開発に最適な2製品を販売することで高度な研究活動を後押しし、社会におけるAI開発の進展に貢献してまいります。

【対象のNVIDIA Jetson Orin シリーズについて】
 NVIDIA Jetsonは、高性能かつ低消費電力で自律型マシン*[2]を構築するAIコンピューティングプラットフォームです。ディープラーニングやコンピュータービジョン、AIの学習・指導に最適なツールとして広く利用されています。
 中でも今回対象となる2つの製品は、それぞれ手のひらほどのコンパクトなサイズでありながら、CPUやGPU、電源、各種インターフェースが一体となっています。前世代の「Jetson Orin Nanoシリーズ」からAIパフォーマンスが大幅に向上し、これまで不可能だったエッジでのTransformerモデルの実行など、要求の厳しいあらゆる最新のAIモデルを実行できるようになりました。Transformerモデルは、ChatGPT*[3]やDALL-E*[4]など、生成系AIアプリケーションの基礎となっています。
 また、両製品ではNVIDIAが提供するソフトウェアの開発ツールも使えるため、導入後すぐに研究開発を始められます。ロボット開発や画像処理、エッジデータの収集・解析など、幅広い用途で使用できます。

*[2] 人間の操作を必要とせず自分自身で判断をし、自己学習、独自ルールの生成、仮説検証、状況検知等を行う
*[3] OpenAIが2022年11月に公開した人工知能チャットボット
*[4] OpenAIが2021年1月に公開したデジタル画像生成AIツール。後継バージョンはDALL-E 2

【アカデミック向け特別販売について】
販売対象:学生、研究者、教育機関
対象製品:NVIDIA Jetson Orin Nano 開発者キット、NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB 開発者キット
個数:【学生・研究者】各製品1点限定 【教育関係者*[5]】複数台
期間: 2024 年1月28日まで*[6]
価格:Jetson AGX Orin 64GB 開発者キット(通常価格)279,800円→(限定価格)215,000円
Jetson Orin Nano 開発者キット(通常価格)69,800円→(限定価格)53,500円

※詳細はこちら
 https://ryoyo-gpu.jp/products/jetson/academic-special_price/

*[5] 学内のクラスやメーカースペース用として複数台使用される方を指します
*[6] 特別販売は予告なく終了する場合がございます

製品詳細

 

【製品仕様】※添付資料
※開発者キットは下記のモジュールとレファレンスキャリアボードが一体型となったものです。

NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB モジュール

※サポート機能一覧は、最新のNVIDIA Jetson Linux開発者ガイドのソフトウェア機能のセクションをご参照ください。

 レファレンスキャリアボード

 

NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB モジュール

※サポート機能一覧は、最新の NVIDIA Jetson Linux 開発者ガイドのソフトウェア機能のセクションをご参照ください。

レファレンスキャリアボード

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