小型LLMベンチマーク：Jetson Orin Nano Super 8GB

Jetson Orin Nano Super 8GBで、非推論系の小型言語モデル（LLM）の性能をベンチマーク評価。エッジデバイス上での実用的な推論速度と精度を測定し、小型モデルのデプロイ可能性を検証する。

背景メモ

- NVIDIA Jetson Orin Nano Super は、エッジAI（ネットワーク端末側でAI処理を行う技術）向けの小型組み込みコンピュータモジュール。8GB版は消費電力7〜25Wと低く、ロボットやドローン、スマートカメラなどに搭載される。 - 「Tiny LLM」とは、GPT-4のような巨大モデルではなく、数億パラメータ規模の小型言語モデル。エッジデバイスでも動作可能。 - この記事では、Jetson Orin Nano Super上で複数の小型言語モデル（Llama 3.2、Qwen 2.5、Phi 3.5など）の推論速度（トークン生成速度）と応答品質を実測比較している。 - ベンチマーク結果は、どのモデルが低消費電力・非GPUクラウド環境で実用的かを判断する材料になる。特に、ネット接続が不安定な現場やプライバシー重視の用途（ローカルAIアシスタントなど）に関心がある読者にとって重要。