NVIDIA Jetson Nano : un super Raspberry Pi à 128 CUDA Cores pour 99 dollars

JetBot au rapport !
NVIDIA Jetson Nano : un super Raspberry Pi à 128 CUDA Cores pour 99 dollars

Alors que tout le monde attend des nouvelles du Raspberry Pi 4, NVIDIA a décidé de s'attaquer à un marché où Intel s'est planté avec son Galileo : un microPC aux possibilités décuplées. Une approche qui peut fonctionner puisque l'on y retrouve un SoC ARM, un GPU maison et une connectique complète. 

NVIDIA propose depuis quelques années déjà des plateformes de développement Jetson. Après celle à base de Tegra K1 en 2014, nous avons eu droit à Tegra X1 puis X2 les années suivantes. C'est finalement avec Jetson Xavier, dévoilé au Computex 2018 que les choses ont évolué. 

Désormais, la plateforme de développement maison est proposée en différentes déclinaisons sous la marque AGX : pour la robotique, mais aussi l'automobile ou encore le milieu médical. À l'occasion de l'édition 2019 de la GDC Silicon Valley, c'est un petit nouveau qui a été présenté : Jetson Nano.

Un Raspberry Pi à 99 dollars, par NVIDIA

L'idée est de proposer une solution bien plus accessible que les précédents Jetson. En effet, un pack AGX Xavier est annoncé à pas moins de 1 300 dollars. Cela ne pose pas de problème aux industriels, mais lorsque l'enjeu est de diffuser vos technologies plus largement ou d'intéresser le monde de l'éducation ou les bidouilleurs, cela ne passe pas.

Nano est donc une sorte de Raspberry Pi à la sauce NVIDIA, c'est à dire avec de la puissance (472 GLFOPS) et une connectique complète à la clé. Pour 99 dollars, le kit intègre un module contenant un SoC avec quatre cœurs ARM A57 cadencés à 1,43 GHz, un GPU Maxwell avec 128 CUDA Cores et 4 Go de LPDDR4.

Sur la carte mère on trouve un lecteur de microSD, un port réseau Gigabit, un emplacement M.2 (Key E) pour le réseau sans fil (Bluetooth, Wi-Fi), un HDMI 2.0 et du DP 1.4, quatre USB 3.0 (5 Gb/s) et un micro USB 2.0.

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA indique que son GPU est capable de gérer des flux H.264/H.265 tant en compression (4K30, 4x 1080p30, 9x 720p30) qu'en décompression (4K60, 2x 4K30, 8x 1080p30, 18x 720p30). Autant dire que ce n'est pas une carte pour votre prochain NAS, les usages visés sont plutôt le calcul pur, le traitement d'images ou encore le simple affichage.

Les principaux ports sont exposés directement à l'arrière de la carte (voir ci-dessus), accompagnés d'un connecteur permettant de relier une alimentation externe, l'utilisation du PoE étant possible. On trouve également sur le PCB des connecteurs GPIO, I2C, I2S, SPI, MIPI CSI-2 et UART.

Avec son refroidissement passif (fourni), la carte affiche des dimensions de 100 x 80 x 29 mm. Jetson Nano est également proposé sous la forme du module seul de 69,6 x 45 mm (SO-DIMM, 260 broches) sans connectique, mais 16 Go d'eMMC 5.1. Il est proposé pour 129 dollars et vise plus spécialement le monde de l'embarqué.

Le premier est d'ores et déjà disponible, le second arrivera en juin.

Renforcer l'écosystème Jetson, notamment avec JetBot

Jetson Nano a donc de quoi emballer, surtout avec le soutien d'un constructeur ayant les moyens de ses ambitions comme NVIDIA. Le marché des microPC à base de puces ARM est en effet souvent limité à des puces moyennement performantes, avec un suivi qui n'est pas toujours au rendez-vous. 

NVIDIA travaille son écosystème Jetson et sa couche logicielle Jetpack/L4T (en partie basée sur Ubuntu) depuis des années, forum à l'appui. Les possibilités sont d'ores et déjà nombreuses, les images ayant déjà été préparées pour la carte Nano. Avec son arrivée, le constructeur doit surtout s'attendre à faire face à un public différent et plus nombreux, avec des attentes particulières. De quoi demander une évolution de sa stratégie dans les mois à venir.

Mais lorsque l'on voit ce qu'il est possible de faire avec un simple Raspberry Pi dans le domaine éducatif ou même de la robotique amateur, les possibilités apportées par un module comme Jetson Nano ont de quoi séduire. NVIDIA l'a bien compris et a déjà publié les plans pour son JetBot sur GitHub.

Il renvoie également sur ses différents projets open source permettant d'effectuer de la reconnaissance d'objets depuis ses plateformes Jetson.

NVIDIA Jetson NanoNVIDIA Jetson Nano

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