Nvidia Jetson Orin Nano, khususnya dalam konfigurasi "Super Developer Kit," merupakan game-changer untuk pengembangan AI on-device dan robotika, menawarkan kombinasi performa tinggi dan efisiensi daya yang sulit ditandingi oleh perangkat sekelasnya seperti Raspberry Pi. Host mendemonstrasikan bagaimana perangkat ini, meskipun kecil, mampu menghadirkan pengalaman komputasi yang mulus dan powerful, terutama berkat sistem operasi Ubuntu 24.04 yang sudah dioptimalkan untuk AI. Keunggulan utamanya terletak pada kemampuan inferensi AI yang signifikan, dengan potensi mencapai hingga 67 TOPS (Trillions of Operations Per Second) pada versi Super setelah proses pembaruan firmware khusus. Kemampuan pemrosesan AI sebesar 67 TOPS ini memungkinkan implementasi model yang lebih kompleks dan canggih langsung pada perangkat embedded, membuka era baru untuk robot cerdas dan sistem otonom.

Dalam serangkaian uji coba, Jetson Orin Nano menunjukkan kinerja yang mengesankan. Tes awal menunjukkan pemrosesan video 1080p pada 60 FPS dengan sangat lancar, menegaskan kemampuan dasar perangkat dalam menangani data visual berkecepatan tinggi. Lebih lanjut, ketika dihadapkan pada tugas AI yang lebih berat seperti pelacakan pose tubuh dan tangan, perangkat ini tetap mampu mempertahankan frame rate yang stabil (sekitar 10-20 FPS) bahkan dengan skrip Python dasar dan berbagai layanan latar belakang yang berjalan. Detail pelacakan jari yang presisi pada Jetson Orin Nano sangat krusial untuk aplikasi robotika yang membutuhkan interaksi halus dan pemahaman gestur manusia. Hal ini vital untuk robot yang perlu berinteraksi dengan lingkungan fisik secara intuitif dan akurat. Host juga menyoroti bagaimana skrip-skrip ini belum dioptimalkan sepenuhnya, menyiratkan potensi peningkatan performa lebih lanjut dengan pemrograman yang lebih efisien.

Demonstrasi mencapai puncaknya dengan pengujian Large Language Model (LLM). Dengan menggunakan Ollama, Jetson berhasil menjalankan model Nemotron Mini 4B parameter, sebuah prestasi signifikan untuk perangkat berukuran kecil. Host mencatat bahwa waktu loading model pertama relatif cepat (sekitar 800 ms), dan respons inferensi selanjutnya menjadi sangat efisien, mencapai sekitar 9-10 token per detik. Meskipun prompt pertama membutuhkan waktu 23 detik, prompt berikutnya hanya membutuhkan sekitar 16 detik untuk respons yang lebih singkat, mengindikasikan manfaat caching. Kemampuan Jetson Orin Nano untuk menjalankan LLM secara lokal mengurangi ketergantungan pada cloud, meningkatkan privasi, dan meminimalkan latensi, menjadikannya ideal untuk aplikasi AI yang responsif di lingkungan edge. Perangkat ini juga unggul dalam efisiensi daya, dengan konsumsi hanya 25-30 watt di bawah beban penuh dan serendah 5 watt saat idle. Efisiensi energi ini adalah faktor kunci yang membedakan Jetson dari PC gaming ber-GPU besar, menjadikannya solusi sempurna untuk robotika portabel dan perangkat embedded yang beroperasi dengan daya baterai terbatas. Perbandingan dengan Raspberry Pi juga menggarisbawahi bahwa Jetson Orin Nano menawarkan pengalaman AI yang jauh lebih superior, meskipun dengan harga yang mungkin lebih tinggi dan persyaratan firmware yang spesifik untuk mencapai performa puncaknya. Host mengakhiri dengan janji perbandingan lebih lanjut dengan Raspberry Pi di video mendatang, mengundang penonton untuk mengusulkan model AI yang akan diuji. Ia menekankan pentingnya memilih model yang realistis sesuai dengan spesifikasi perangkat, bukan model besar yang membutuhkan GPU kelas atas. Oleh karena itu, para pengembang dan insinyur harus mempertimbangkan Jetson Orin Nano sebagai platform pilihan untuk inovasi AI di perangkat keras yang ringkas dan hemat daya.