NVIDIA a lancé sa gamme d’ordinateurs monocarte accélérés par GPU en 2014 avec le Jetson TK1, un système de développement de 200 USD destiné à ceux qui cherchent à s’impliquer dans le monde en plein essor du soi-disant «Edge computing». Il a été conçu pour placer le calcul haute performance dans un boîtier suffisamment petit et économe en énergie pour pouvoir être intégré directement dans les produits, plutôt que de se connecter à un centre de données à l’autre bout du monde.

Le TK1 était un matériel impressionnant, mais pas quelque chose qui intéressait nécessairement la communauté des hackers et des fabricants. D’une part, c’était assez cher. Mais peut-être plus important encore, il était clairement plus orienté vers les types d’industries que les consommateurs. Nous avons vu le projet occasionnel utilisant le TK1 et les cartes TX1 et TX2 suivantes, mais ils étaient rares.

Puis vint le Jetson Nano. Son processeur Maxwell à 128 cœurs regorgeait toujours de puissance et était entièrement compatible avec l’architecture CUDA de NVIDIA, mais sa taille plus petite et son prix de 99 $ le rendaient beaucoup plus attrayant pour les amateurs. Selon les propres chiffres de la société, le nombre de développeurs Jetson actifs a plus que triplé depuis l’introduction du Nano en mars 2019. Avec la plate-forme accessible à un groupe d’utilisateurs plus large et plus diversifié, de nouvelles applications innovantes pour l’apprentissage automatique ont commencé à affluer. .

Réduire de moitié le prix du matériel d’entrée de gamme Jetson était clairement un pas dans la bonne direction, mais NVIDIA voulait amener encore plus de développeurs dans la mêlée. Alors pourquoi ne pas voir si la foudre peut frapper deux fois? Aujourd’hui, ils ont officiellement annoncé que le nouveau Jetson Nano 2 Go sera mis en vente plus tard ce mois-ci pour seulement 59 $. Examinons de près cette nouvelle itération du Nano pour voir ce qui a changé (et ce qui n’a pas été) par rapport au modèle de l’année dernière.

Couper la graisse

Pour être clair, le nouveau Jetson Nano 2 Go n’est pas un nouvel appareil, il s’agit essentiellement d’une version optimisée des coûts du matériel sorti en 2019. Il est toujours de la même taille, consomme la même quantité d’énergie et a exactement le même Maxwell GPU. En gros, il s’agit d’un remplacement instantané du Nano plus cher. En fait, c’est tellement similaire que vous ne pourrez peut-être même pas faire la différence entre les deux modèles au début. D’autant que le plus gros changement n’est pas visible: comme son nom l’indique, le nouveau modèle ne dispose que de deux gigaoctets de RAM contre quatre dans le Nano d’origine.

La carte a cependant perdu quelques ports dans le cadre des efforts visant à le réduire à la moitié du prix d’origine. Le Nano 2 Go supprime le DisplayPort pour HDMI (la version précédente avait les deux), supprime le deuxième connecteur de caméra CSI, supprime le slot M.2 et réduit le nombre de ports USB de quatre à trois. La perte d’un port USB n’est probablement pas un facteur décisif pour la plupart des applications, mais si vous avez besoin de données à haut débit, il convient de noter qu’un seul d’entre eux est 3.0. Dans l’ensemble, il semble clair que NVIDIA a examiné de près le type de périphériques que les gens connectaient à leur Nano et ajusté le type et le nombre de ports en conséquence.

Bien sûr, l’en-tête à 40 broches sur le côté reste inchangé, de sorte que la nouvelle carte doit rester compatible avec tout ce que vous avez déjà construit. Le port Gigabit Ethernet est toujours là, mais malheureusement, le sans fil n’a toujours pas fait la coupe cette fois-ci. Donc, si vous avez besoin du WiFi pour votre projet, comptez sur l’un de ces ports USB occupés en permanence par un dongle.

Ce n’est pas seulement allégé, mais également mis à jour. Le 2 Go supprime la prise jack cylindrique DC de la vieille école et la remplace par un port USB-C. Sur le Nano d’origine, vous pouvez l’exécuter à partir du port micro USB pour la plupart des tâches, mais il était recommandé d’utiliser une alimentation de type ordinateur portable si vous alliez pousser le matériel. Maintenant, vous pouvez simplement utiliser une alimentation USB-C de 15 watts et être couvert dans toutes les situations.

Une pression serrée

Étant donné que le matériel est presque identique entre les deux versions du Nano, il est vraiment inutile d’exécuter de nouveaux benchmarks dessus. Si votre logiciel a fonctionné sur le Nano à 99 $, il fonctionnera tout aussi bien sur celui à 59 $. Ou du moins, c’est l’idée. En réalité, avoir seulement la moitié de la RAM disponible peut être un problème pour certaines applications.

NVIDIA m’a envoyé une unité d’examen, donc comme un simple test, j’ai exécuté le detectnet.py script qui fait partie du cours de formation IA de NVIDIA sur la vidéo en direct d’une caméra Logitech C270. Alors que le Nano a maintenu un respectable de 22 à 24 images par seconde, le système a manqué de RAM presque immédiatement et a dû plonger dans le swap pour suivre. Naturellement, c’est assez problématique sur une carte SD, et certainement pas quelque chose que vous voudriez faire pendant une période prolongée à moins que vous ne possédiez des actions SanDisk.

Pour aider à lutter contre cela, NVIDIA recommande de désactiver l’interface graphique sur le Nano 2 Go et d’exécuter sans tête si vous prévoyez d’effectuer des tâches intensives en calcul. Cela devrait vous faire économiser de 200 à 300 Mo de mémoire, mais ne fonctionnera évidemment pas dans toutes les situations. C’est aussi un peu contre-intuitif étant donné que l’image système par défaut d’Ubuntu 18.04 démarre directement dans un environnement graphique. Il sera intéressant de voir si des choix de systèmes d’exploitation légers sont proposés sur toute la ligne pour aider à résoudre ce problème.

Soulèvement des machines

Il n’est probablement pas juste d’appeler le Jetson Nano 2 Go un concurrent direct du Raspberry Pi, mais il est clair que NVIDIA veut combler l’écart. Alors que le manque de WiFi et de Bluetooth intégrés fera probablement réfléchir de nombreux fabricants, il ne fait aucun doute que le Nano fera des cercles autour du Pi 4 si vous cherchez à expérimenter des choses comme la vision par ordinateur. À 99 $, cela n’avait peut-être pas d’importance pour les pirates informatiques soucieux de leur budget, mais maintenant que le Nano est essentiellement au même prix que le Pi 4 de milieu de gamme, ce sera une décision plus difficile à prendre.

D’autant plus que NVIDIA utilise la sortie de la nouvelle carte pour aider à lancer le programme de certification Jetson AI. Cette source gratuite à votre rythme comprend des didacticiels et des procédures vidéo qui couvrent tout, des bases de la formation aux applications pratiques telles que la prévention des collisions et le suivi d’objets. Pour terminer le cours Jetson AI Specialist et obtenir la certification, les candidats devront soumettre un projet open source au forum des projets communautaires de NVIDIA pour examen et approbation.

Si vous vouliez vous mouiller les pieds avec l’IA et l’apprentissage automatique, acheter un Jetson Nano à 99 $ était un excellent choix. Maintenant qu’il existe une version à 59 $ qui comprend l’accès à un programme de formation et de certification, il ne reste presque plus de choix à faire. C’est exactement ce que veut NVIDIA.

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