Lancé à 99 dollars avec 4 Go de LPDDR4 l'année dernière, le Single Board Computer (SBC) visant les développeurs de NVIDIA se veut plus abordable. Un modèle 2 Go est annoncé à 59 dollars.
Depuis des années, NVIDIA propose des kits de développement autour de ses SoC ARM via ses cartes Jetson. L'année dernière, cela a pris un tournant particulier avec le modèle Nano, annoncé à 99 dollars. On se retrouvait pour la première fois avec une sorte de Raspberry Pi survitaminé, doté d'un GPU NVIDIA à 128 CUDA Cores, pour un tarif abordable. On le trouve à 100 euros expédié depuis la Chine, 134 euros en livraison rapide.
De nombreux accessoires ont été proposés autour de ce produit. De quoi se monter un véritable petit PC. Le constructeur propose pour sa part une solution logicielle complète et préconfigurée, basée sur Ubuntu : JetPack. De quoi lui permettre d'atteindre 700 000 développeurs actifs, contre 200 000 en mars 2019.
La version 4.4 de JetPack est désormais disponible. Elle accompagnait la carte Jetson Xavier NX sortie depuis. Plus puissante, elle intègre un connecteur M.2 pour le stockage, un GPU de génération Volta, des Tensor Cores et 8 Go de mémoire pour un tarif plus élevé : 399 dollars. Voici un comparatif des différents modèles :
La gamme Jetson actuelle, les kits développeur Nano et Xavier NX n'ont pas d'eMMC mais un lecteur microSD
Jetson Nano : un modèle 2 Go à 59 dollars
On se demandait quelle serait la prochaine annonce pour ces produits. Une carte exploitant un SoC dérivé d'Orin, avec un GPU Ampere, de nouveaux modèles intermédiaires ? Rien de tout ça. NVIDIA dévoile à sa GTC 2020 une nouvelle déclinaison du Jetson Nano avec, non pas 4 Go mais 2 Go de mémoire. Elle sera disponible à la fin du mois.
Son tarif est revu en conséquence : la carte passe de 99 dollars à 59 dollars (-40,4 %). De quoi entrer en concurrence plus directe avec le Raspberry Pi 4 dont les versions 2/4 Go se vendent 35 et 50 dollars.
Il y a néanmoins fort à parier que, s'il est rapidement disponible en quantité, ce modèle plus abordable va renforcer l'intérêt pour la gamme Jetson et sans doute motiver un nombre croissant de développeurs à se pencher sur son cas. Espérons que cela étendra aussi le support des SoC NVIDIA à des distributions classiques, hors du JetPack officiel.
Commentaires (23)
#1
Est-ce que quelqu’un sait si c’est compatible SBSA maintenant ?
La dernière fois (ok, c’était y’a 2 ans :-) ) que j’avais voulu avoir un kernel un peu plus a jour, ca a été une vraie plaie (drivers USB qui n’étaient pas compatibles avec les dernières versions du kernel, plus de support GPU, etc. )
#2
Du coup on peut se faire un petit pc pour de la bureautique avancée avec la version à 59 dollars, voir même 100 ?
Ou c’est que pour du dev ?
#3
Ca vise pas ce type d’usage ;)
C’est plus orienté pour du calcul, de l’IA (reconnaissance, robotique, …), etc.
#4
Est ce que c’est valable pour une box retrogaming ce genre de plateforme ?
#5
De mémoire ce n’est pas supporté par les différentes distributions, mais il y a des chances pour que ça arrive progressivement.
C’est déjà ce que l’on a fait dans le dossier précédent. Mais JetPack est plutôt pensé pour les développeurs, c’est aussi pour ça que ce serait intéressant d’avoir un support “classique” par différentes distributions. Après si quelqu’un veut l’utiliser comme machine au quotidien en l’état, rien ne l’en empêche.
#6
J’utilise un Odroid N2, cela tourne pas mal du tout et permet d’émuler sans problème de la N64 mais surtout fait tourner plusieurs jeux Dreamcast.
#7
Ce n’est pas forcément la cible visé par NVidia. La gamme Jetson vise l’utilisation de deep learning (IA) sur des système embarqué (robot : par exemple permettre la détection d’objet dans le champs visuel)
Un RPi sera je pense plus adapté, tout du moins, tu auras l’avantage d’une grosse communauté qui optimise pas mal les logiciels et les émulateurs pour la cartes. Un distri Recalbox s’installe en 2 clic et fonctionne directement.
#8
C’est vraiment orienté dev (je ne connais pas du tout JetPack) ou est-ce qu’on peut s’en faire une box multimédia (type kodi) ? Avec la CG qui se charge d’envoyer un flux vidéo ?
#9
#10
Le heat sink a l’air plus gros que… tout le reste.
On dirait un heatsink pour un AMD d’il y a 20ans.
#11
“Cloud native”… C’est pour équilibrer, avec un aspect repoussoir???
#12
Oh la vache Jensen a son effigie en bonhomme Playmobil
#13
(
c’est un lego )
#14
Et encore tu peux ajouter un ventilateur ;) Mais bon, un radiateur plus gros que la puce qu’il dissiper c’est assez courant. Et je préfère ça à un RPi 4 qui throttle. Il y a tout de même 10⁄15 watts à dissiper (selon la configuration du SoC)
#15
Ce type de radiateur se fait beaucoup sur les cartes mini-itx (ou en dessous) jusqu’à des CPU à 10/15W de TDP.
Comme dit @David c’est très fréquent et ça permet d’éviter un refroidissement actif siuvent assez bruyant (petit format => petit ventilateur => sifflement) :)
#16
Faisant de la photo je me disais bêtement que cela ressemblait et aussi que l’on pouvait faire du pack shot plus facilement du fait de la taille réduite.
Je me demandais aussi sur quelle surface c’était posé. L’effet est sympa sans être trop clinquant. Si c’est bien une photo et non une synthèse bien évidement .
Hmmmm … Ptet qu’on pourrait faire un drone volant avec plusieurs ventilos… Après tout avec un dispositif capable de moduler 4 alimentations sur 4 ventilos… Ca pourrait être marrant. Et même innovant si j’ose dire. Et on fini à ‘Pimp my ride’.
#17
C’est du heatsink passif aussi. Remarque, j’utilise parfois les heatsink des celeron 400 (20W, avec fan) pour refroidir cartes et LED.
Et vu que c’est pour faire du calcul qui dure, mieux vaut avoir un heatsink que rien du tout et ramer au bout de 2min, planter au bout de 20.
#18
Ça peut-être pas mal pour gérer la reconnaissance de personnes pour de la vidéosurveillance. Ça m’intéresse !
#19
Ah mais tellement ❤
#20
#21
Pour ça ils ont les SmartNIC à GPU Ampere intégré
#22
Les bench officiel pour Jeston Nano sur différents réseau de neurones donne à priori des résultat qui dépasse les 15FPS en général. Je pense par exemple à Tiny YOLO V3 (qui permet de repérer des objet et les encadrer) tourne à 25FPS sur une définition de 416*416.
Il y a moyen de faire donc pas mal de process en local et n’envoyer que l’information importante (genre en cas d’événement, les infos+les photos). Si par exemple ton truc c’est surveiller la faune sauvage, et que ton dispositif n’a qu’un stockage limité, au lieu de le bourrer de feuilles qui bougent a cause du vent, ça peut en effet faire le taf.
#23
Tiens, j’avais loupé le Nano 1 l’an dernier. À 100$ ça me semble intéressant.
Je vois qu’il a HDMI + DisplayPort, c’est jouable d’avoir 2 écrans dessus en même temps, ou ça commence à être difficile pour lui ?