Jetson Nano: o que você precisa saber antes de escolher
Vou direto ao ponto porque já vi muita gente comprar a placa errada e ter dor de cabeça depois. A linha Jetson Nano da NVIDIA tem algumas versões e confundir elas é fácil. O que muita gente não sabe é que o "Nano" sozinho hoje em dia é praticamente impraticável para qualquer projeto novo que envolva inferência em tempo real com modelos razoáveis.
qual nan é melhor
A resposta curta e sem rodeios: o Jetson Nano 2GB é o mais barato, mas o Jetson Orin Nano é o que faz sentido comprar se você for levar isso a sério. A diferença não é incremental, é de outra geração completamente. Deixa eu explicar como funciona na prática. O Jetson Nano original (o de 4GB que lançou em 2020) tem 128 núcleos CUDA, 4GB de memória LPDDR4 compartilhada com o sistema, e uma taxa de transferência de memória de 64 GB/s. Isso soa decente no papel. Na prática, quando você roda um YOLOv8 ou um modelo de detecção qualquer, a maioria dos custos vai para mover dados entre a GPU e a RAM, não para calcular. O gargalo de memória quebra tudo.
Eu tenho um projeto rodando há dois anos com o Nano original e, mesmo com otimizações em TensorRT, ele chega no máximo em 8-12 FPS em resolução 640x640. Se você aumentar a resolução ou adicionar múltiplas câmeras, o sistema simplesmente travanca. A memória compartilhada é o problema central — a GPU e a CPU brigam pelo mesmo resource e não tem como separar isso. Já o Orin Nano, lançado em 2023, tem 1024 núcleos CUDA, opções de 8GB ou 16GB com memória LPDDR5 e taxa de 100 GB/s no modelo de 8GB. Em números reais, o mesmo modelo de detecção que rodava a 10 FPS no Nano original roda a 45-60 FPS no Orin Nano, dependendo da otimização. A diferença é absurda e justifica o investimento mesmo que o preço seja cerca de 3 a 4 vezes maior.
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O Jetson Nano 2GB é basicamente o mesmo hardware do original mas com metade da memória. Para projetos educacionais simples, serve. Para qualquer coisa que envolva visão computacional de verdade, é pior que o de 4GB porque você fica ainda mais apertado na memória. Não tem graça. Aqui vai algo que ninguém conta: o Orin Nano suporta FP8, que o Nano original nem sonha. Isso significa que você pode fazer quantização de modelos sem perda significativa de precisão e ainda assim ganhar velocidade extra. Eu fiz uma comparação com um modelo de segmentação para inspeção industrial e, com FP8 via TensorRT, consegui reduzir o tempo de inferência em 40% sem perder acurácia. No Nano original, você fica travado em FP16 no melhor dos casos, e ainda assim sofre com o gargalo de memória.
O problema prático que eu encontrei ao migrar do Nano para o Orin Nano foi a questão do suporte a IO. O Orin usa interfaces diferentes e alguns dos shields e HATs que funcionavam no Nano original não são compatíveis. Eu perdi uma tarde tentando fazer um câmera IMX477 funcionar num setup que eu já tinha adaptado para o Nano, só para descobrir que o driver precisava de uma configuração diferente de dmesg. A solução foi atualizar o kernel para a versão mais recente do JetPack e ajustar o device tree manualmente. Nada impossível, mas exige que você não tratar isso como plug-and-play. Se o orçamento é extremamente limitado e você só precisa de algo para aprender o básico de inferência em edge, o Nano de 4GB ainda funciona. Mas entenda que você está comprando tecnologia de 2020 que já está ficando obsoleta. A NVIDIA oficialmente mantém o Orin Nano e provavelmente dará mais suporte a SDKs e atualizações para essa linha pelos próximos anos.
Resumo sem floreios: Orin Nano 8GB para projetos sérios. Nano original 4GB apenas se o dinheiro estiver muito apertado e o uso for leve. Nano 2GB evite. E esqueça comparações com Raspberry Pi — são categorias diferentes, o Nano (ou Orin Nano) é feito especificamente para inferência de ML, não é um computador de uso geral.
