Jetson Nano : à la découverte du micro PC à 99 dollars de NVIDIA, monté dans un boîtier

On attend les pilotes Windows 10 on ARM
Jetson Nano : à la découverte du micro PC à 99 dollars de NVIDIA, monté dans un boîtier

Si le Raspberry Pi est le micro PC le plus populaire et le plus connu, il existe déjà de nombreuses alternatives visant des publics divers et variés, chacun avec ses atouts. NVIDIA s'y mis récemment avec son Jetson Nano à 99 dollars intégrant une partie graphique de GeForce. On a tenté d'en faire un ordinateur.

En mars dernier, NVIDIA surprenait tout le monde avec l'annonce de sa plateforme de développement Jetson Nano. De quoi enfin compléter cette gamme avec un produit à moins de 100 dollars.

Car si le père des GeForce propose depuis longtemps des micro PC maison, comme les TX1/TX2, Xavier ou les systèmes AGX, ils se destinaient plutôt à des partenaires ou industriels, coûtant jusqu'à plusieurs milliers de dollars. Nano reprend de son côté l'idée d'un Raspberry Pi tant dans son format que son prix compact, avec la patte NVIDIA.

Et si l'idée est de pousser des développeurs à exploiter son écosystème logiciel – distribution Linux, SDK et tutoriels à la clé – on peut commencer par en faire un simple PC compact sur lequel on viendra ensuite greffer ce genre d'activités. Disponible en France depuis peu, avec des accessoires proposés par des tiers, nous avons commencé à le tester.

Un Raspberry aux hormones, avec une GeForce

Le premier atout du Jetson Nano réside dans la GeForce intégrée à son SoC. On y trouve en effet 128 CUDA Cores de génération Maxwell, tels qu'utilisés dans les GeForce GTX 700 à 900, pour une puissance de calcul de 472 GFLOPS. De quoi offrir un niveau minimum de performances exploitable en 3D, mais pas seulement.

En effet, ils peuvent aussi être utilisés pour des calculs divers via CUDA. On peut se servir de cette carte comme base pour un serveur compact, mais aussi pour du traitement de type inférence. Que ce soit pour de la reconnaissance d'objets fixe, ou mobile dans un petit robot. NVIDIA a d'ailleurs publié les plans pour son JetBot sur GitHub.

Côté vidéo, le GPU intégré 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). Là aussi, les possibilités sont multiples : certains se contenteront d'en faire un PC de salon, d'autres une base pour un mur d'images ou de la vidéo-surveillance.

NVIDIA Jetson NanoNVIDIA Jetson Nano

Le CPU se base sur quatre cœurs ARM Cortex-A57 (v8) à 1,43 GHz. Il s'agit de l'architecture précédant l'A72 utilisée pour les quatre cœurs du SoC du Raspberry Pi 4 (à 1,5 GHz). De ce point de vue, les deux machines devraient donc obtenir des résultats assez proches, la version la plus récente se distinguant seulement par un cache maximal pouvant atteindre 4 Mo contre 2 Mo précédemment, et une unité d'exécution out-of-order plus large.

NVIDIA annonce ainsi que l'ensemble doit être plus performant que d'autres solutions similaires, comme un Raspberry Pi utilisé avec une clé USB Neural Compute Stick 2 d'Intel par exemple.

Pour le moment nous avons seulement effectué de premiers tests via OpenSSL :

RSA 4096 bits (1 CPU) :

  • 23 signatures/s
  • 1 551 vérifications/s 

RSA 4096 bits (x CPU) :

  • 90 signatures/s
  • 6 178 vérifications/s

Des chiffres qui nous placent bien au-delà de ce que nous avions relevé pour les précédentes moutures du Raspberry Pi. Dès que nous aurons reçu le Model 4 de 4 Go, nous effectuerons des comparaisons plus complètes.

Un module et sa carte mère

Le Jeston Nano est proposé sous la forme d'un Compute Module au format SO-SIMM (260 broches) de 69,6 x 45 mm. Il est proposé comme tel aux industriels qui voudraient l'intégrer à leurs produits, avec 4 Go de LPDDR4 (25,6 Go/s) et 16 Go d'eMMC 5.1. Tarif : 129 dollars. La version grand public doit se contenter d'un lecteur de microSD. 

Mais pour 99 dollars, elle est accompagnée d'une carte mère (100 x 80 x 29 mm) permettant de l'utiliser bien plus facilement puisqu'elle propose une connectique assez complète. Côté refroidissement, le module est surmonté d'un large dissipateur pouvant accueillir un ventilateur PWM de 40 mm comme les NF-A4x10/20 de Noctua.

Le SoC annonce un TDP de 10 watts, pouvant être réduit à 5 watts si nécessaire. En proposant cette diversité de solutions, NVIDIA cherche à s'éviter les soucis de surchauffe rencontrés par les derniers Raspberry Pi.

NVIDIA Jetson Nano

Une connectique complète

Une fois assemblée, la machine propose 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) via un hub Realtek RTS5411S et un micro USB 2.0. On trouve également des connecteurs GPIO, I2C, I2S, SPI, MIPI CSI-2 et UART.

On apprécie quelques attentions du constructeur sur le PCB, comme le détail des 40 broches GPIO directement mentionné, idem pour celles destinées aux boutons. On regrette par contre le bundle un peu chiche, sans éléments pour relier les broches des jumpers, un manuel ou même un simple lien vers celui-ci sous la forme d'un QR Code.

Il faut donc aller le chercher manuellement sur le site de NVIDIA consacré aux développeurs, alors qu'il détaille toutes les informations intéressantes sur le fonctionnement de la carte, notamment de son alimentation.

De multiples possibilités d'alimentation

Par défaut, on peut utiliser le connecteur micro USB fournissant 2 A sur 5 V. Ce sera suffisant pour un usage basique, mais pas si vous utilisez de nombreux périphériques. La carte mère est de son côté donnée pour une consommation assez légère, entre 0,5 et 1,25 W selon les cas. 

Si vous avez besoin de plus de courant, vous pouvez opter pour une alimentation DC de 5 V fournissant jusqu'à 4 A. NVIDIA a validé la GEO241DA-0540 d'Adafruit, mais d'autres peuvent être utilisées, elles coûtent une vingtaine d'euros. Là où le manuel est utile, c'est qu'il précise qu'il faut relier les broches du jumper J48 pour que cela fonctionne.

Il limite en effet le port micro USB à son mode transfert de données, laissant l'alimentation aux sources tierces. Outre le bloc 5 V/4 A, on peut utiliser les deux broches 5 V du connecteur GPIO pouvant chacune recevoir jusqu'à 3 A pour un total de 6 A. Il faudra donc vous adapter selon vos besoins.

NVIDIA Jetson NanoNVIDIA Jetson Nano
Les différents connecteurs d'alimentations, dont les broches GPIO et PoE (à gauche), le détail des broches pour les boutons (à droite)

Les adeptes du PoE (qui fournit plutôt dans les 50 V) seront déçus : la carte ne le supporte pas nativement pour son alimentation, nécessitant un adaptateur (micro USB ou autre). Néanmoins, cette source de puissance est exposée sur les quatre broches du connecteur J38 et peut donc être exploitée si cela vous est nécessaire.

Boîtier, accessoires et écosystème

Comme nous l'avons évoqué précédemment, il existe déjà une petite galaxie d'accessoires autour de ce produit, pourtant assez récent. Outre l'alimentation et les ventilateurs, qui répondent à des standards, on trouve déjà des boîtiers métalliques pour un peu plus de 30 euros ou de simple plaques acrylique pour 13 euros.

Si vous voulez utiliser du Wi-Fi, une carte M.2 classique (Key E) peut être utilisée si elle est reconnue par le système d'exploitation que vous utilisez. Nous reviendrons sur le sujet dans un prochain article.

Mais là où NVIDIA semble avoir fait correctement son travail, c'est sur sa capacité à mobiliser au-delà de ses ressources internes. En effet, le succès des cartes telles que le Raspberry Pi se fonde d'abord sur une communauté de passionnés et de développeurs qui vont proposer aux utilisateurs lambda des patchs et logiciels, des guides et tutoriels, etc. 

Outre la documentation de base, le wiki et le forum, on trouve déjà de nombreuses zones communautaires qui évoquent les Jetson Nano, comme des guides d'installation de Debian. Le site Jetson Hacks centralise également de nombreuses ressources intéressantes sur le sujet.

NVIDIA Jetson NanoNVIDIA Jetson Nano
Le Compute Module au format SO-DIMM du Jetson Nano, avec son lecteur de carte microSD

On assemble le micro PC

NVIDIA nous a fourni un exemplaire de test du kit Jetson Nano que nous avons tout d'abord décidé d'utiliser comme un PC de bureau classique, nous nous attarderons dans un second temps sur ses capacités liées au calcul, à la reconnaissance d'image et à ses différentes intégrations. 

Son installation est simple : il suffit de placer le module dans l'emplacement SO-DIMM puis de la fixer via deux vis. Si vous avez une carte M.2 à installer, il faudra le faire avant cette étape puisque le connecteur se situe sous le module. Une fois tout mis en place, vous pouvez fixer votre ventilateur, un Noctua NF-A4x20 5V PWM à 15 euros dans notre cas.

Notre objectif étant de disposer d'un petit PC facile à déplacer, nous avons également acheté le boîtier métallique Geekworm N100 à 33 euros, assez simple à monter puisqu'il suffit de retirer quatre vis et d'intégrer deux boutons à LED fournis : l'un à l'avant (Power), l'autre à l'arrière (Reset).

NVIDIA Jetson NanoNVIDIA Jetson Nano
Le kit Jetson Nano une fois monté avec le ventilateur Noctua (à gauche), les pieds de montage dans le boîtier N100 (à droite)

Le boîtier est prévu pour les différents connecteurs, mais aussi d'éventuelles antennes Wi-Fi et l'accès au lecteur de carte microSD en façade. Il dispose de quatre pieds en plastique sur sa partie basse et de multiples ouvertures pour faciliter le passage de l'air, sur les panneaux latéraux ou pour le ventilateur sur sa partie supérieure.

Il est surtout livré avec une petite pince en plastique, facilitant le montage de certains éléments, notamment les vis du ventilateur. On trouve aussi dans son bundle toute la visserie nécessaire à l'utilisation de la machine et les éléments permettant de relier les broches des différents jumpers, comme celui pour l'alimentation externe ou l'allumage non automatique. C'est plutôt appréciable, NVIDIA ayant fait l'impasse sur ces éléments.

Pensez à désactiver l'allumage automatique si vous voulez utiliser le bouton Power. Les broches nécessaires sont détaillées dans la documentation. Un petit guide en anglais vient détailler tout cela, avec deux larges photos. Il est disponible en ligne et sous la forme d'une vidéo pour ceux qui préfèrent voir la procédure étape par étape.

L'alignement de la carte est bon, mais on regrette le lecteur microSD un peu trop en retrait, nécessitant un outil pour appuyer sur la carte et la faire entrer/sortir. Cela évitera néanmoins les fausses manipulations. Une fois terminé, l'ordinateur mesure 104 x 82 x 65 mm pour un poids de 416 grammes.

NVIDIA Jetson NanoNVIDIA Jetson Nano
Le boîtier N100 ouvert avec ses boutons Power/Reset installé (à gauche), le kit Jetson Nano installé (à droite)

Côté logiciel, NVIDIA fournit son Tegra Linux Driver Package (L4T) contenant un noyau, le bootloader, les pilotes, des outils de flash, un système de fichiers et d'autres éléments pour ses plateformes Jetson. Il est accompagné d'une documentation complète, permettant à chacun de monter son Linux dédié maison.

Mais pour ceux qui ne veulent pas se casser la tête, une image prête à l'emploi est également proposée. Elle pèse 5,5 Go, 13 Go une fois décompressée. Ce «  JetPack », actuellement en version 4.2, contient un système de base et tous les pilotes et outils de développement nécessaires : L4T (R32.1, noyau 4.9), Ubuntu 18.04 LTS (aarch64), CUDA 10.0, cuDNN 7.3.1, TensorRT 5.0.6, VisionWorks 1.6 ou encore OpenCV 3.3.1. 

Une fois téléchargée, suivez les instructions pour différents OS disponibles par ici. Vous pouvez également vous inspirer de notre guide pour le Raspberry Pi.

Une fois la carte insérée dans la machine, démarrez. Après quelques secondes, Ubuntu vous demandera d'accepter les conditions générales d'utilisation des outils de NVIDIA, votre langue, la disposition du clavier, votre fuseau horaire, les paramètres du compte utilisateur puis terminera la configuration (il faut parfois forcer en cliquant sur Echap).

Après le redémarrage de la machine, vous arriverez sur une liste de raccourcis (en anglais) et un Ubuntu aux couleurs de NVIDIA, notamment le fond d'écran, avec Chromium comme navigateur principal. Malgré les questions posées à l'installation, une bonne partie de l'interface est en anglais, il faut donc aller jouer avec les paramètres.

N'oubliez pas également d'effectuer une mise à jour du système et des paquets.

Fonctionnement global, multimédia

Au quotidien, le système est assez réactif, malgré l'utilisation d'une distribution Ubuntu classique. C'est plutôt une bonne chose puisque cela n'a jamais vraiment été le cas des Raspberry Pi, même sous Raspbian.

Nous avons testé le Nano sur un écran de TV avec une définition de type 4K, tout fonctionnait alors parfaitement. Bien entendu, le système – et nos yeux – se sentent un peu plus à l'aise en 1080p/1440p. Lors de nos essais, la ventilation (silencieuse) ne s'activait que rarement, à l'approche des 50°C côté SoC. Il reste le plus souvent dans les 30 à 40°C.

Nous ne reviendrons pas sur les débits du port réseau ou de l'USB 3.0. La limite est plutôt du côté de la carte microSD embarquée : pas plus de 75 Mo/s. On aurait d'ailleurs apprécié que NVIDIA place au moins un port S-ATA ou M.2 NVMe natif pour éviter ce problème. N'essayez donc pas d'en faire un NAS.

Faites également attention aux accessoires USB que vous connectez, qui doivent être adaptés au type d'alimentation utilisée sous peine de voir le système en souffrir.

NVIDIA Jetson JetpackNVIDIA Jetson Jetpack
Ubuntu 18.04 LTS après l'installation (à gauche), pendant nos tests... ça reste fluide (à droite)

Côté multimédia, le lecteur installé par défaut (Vidéos) fait bien son office, que ce soit avec des fichiers locaux ou distants. On relève néanmoins quelques micro-saccades pour les fichiers les plus lourds (4K à gros débit notamment), signe que de l'optimisation est encore nécessaire.

Là aussi, la prestation reste convaincante dans l'ensemble. Naviguer dans une vidéo 4K depuis un NAS se fait par exemple instantanément. VLC ne semble cependant pas compatible pour le moment. Autre souci : l'accélération matérielle des vidéos n'est disponible dans aucun navigateur. WebGL fonctionne sur Chromium, mais pas Firefox.

Côté consommation, nous avons relevé deux watts au repos, contre six watts lors de la lecture d'une vidéo 4K et jusqu'à huit watts en pleine charge impliquant le CPU et le GPU. 

Une mise à jour du firmware parfois nécessaire

Parfois, les voyants du port réseau ne s'allument pas. Si c'est le cas, c'est que le firmware de votre Jetson Nano n'est pas à jour. Ce souci concerne en général les modèles fabriqués avant le 15 mai (semaine de fabrication antérieure à « 2119 » dans le numéro de série, dès le quatrième chiffre).

Il faut alors télécharger une mise à jour, un compte développeur NVIDIA étant malheureusement nécessaire pour la récupérer. Un fois le fichier décompressé, il suffit de lancer l'exécutable, via les commandes suivantes dans un terminal :

chmod a+x nano_update_2598410
sudo ./nano_update_2598410

Si la mise à jour était nécessaire et que tout s'est bien passé le message suivant s'affichera :

 This is RTL8168H
 Use EFuse
 Patch OK!!!

Une fois la machine redémarrée, tout devrait fonctionner comme prévu.

Quelques commandes à connaître

Le système L4T de NVIDIA propose de nombreuses possibilités de personnalisation, que ce soit dans les éléments du boot ou même la gestion des fréquences du SoC. Tout est détaillé dans la documentation officielle. Il y a néanmoins quelques commandes qui peuvent spécialement vous intéresser. Une liste non exhaustive, qui grandira avec le temps.

Suivre les taux d'utilisation et température du CPU/GPU :

tegrastats

Voir le Power Mode actif (MaxN/0 par défaut) :

sudo /usr/sbin/nvpmodel -q

Changer le Power Mode pour 5 W (1) puis revenir à celui par défaut :

sudo /usr/sbin/nvpmodel -m 1
sudo /usr/sbin/nvpmodel -m 0

Placer le ventilateur à sa vitesse maximale, puis l'éteindre : 

sudo sh -c 'echo 255 > /sys/devices/pwm-fan/target_pwm'
sudo sh -c 'echo 0 > /sys/devices/pwm-fan/target_pwm'

Déjà une bonne machine du quotidien

Soyons clairs : comme les Raspberry Pi, le Jetson Nano est une carte pensée avant tout pour les bidouilleurs et développeurs. De fait, elle n'est pas à mettre entre toutes les mains, surtout si tôt après sa mise sur le marché. Mais il s'agit déjà d'une machine assez convaincante. 

Elle peut aisément être utilisée comme poste principal sous Linux, permettant de naviguer sur internet, de lire des vidéos (hors du navigateur) et de développer vos applications.

Compacte, elle est peu coûteuse, malgré ses accessoires qui peuvent faire gonfler la note (200 euros environ dans notre cas). On aimerait que des packs clé en main soient proposés en quantité pour réduire les coûts et que NVIDIA la propose chez des revendeurs français hors de la place de marché Amazon.

Bien entendu, elle n'est pas faite pour des besoins de calcul lourds sur CPU, comme du rendu 3D, mais son moteur vidéo a sans doute encore quelques atouts à nous faire découvrir, surtout quand des applications comme Handbrake ou VLC seront pleinement compatibles. 

On imagine également les possibilités que pourrait offrir la compatibilité avec un plus large choix de distributions Linux ou un système comme Windows 10 on ARM. Ce n'est sans doute pas encore dans les priorités de NVIDIA, qui se focalise sur des usages bien spécifiques et un public de développeurs pour le moment.

Reste que cette machine pourrait bien se faire dépasser par son potentiel en devenant l'un des premiers micro PC à petit prix réellement exploitable au quotidien. Il faudra voir si le constructeur américain, qui mise largement sur ARM pour son développement dans les années à venir face à AMD et Intel, veut accompagner le mouvement. 

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21 commentaires
Avatar de Poil Abonné
Avatar de PoilPoil- 15/07/19 à 17:28:46

Faudrait comparer avec l'ODROID N2, mais à priori ce dernier est mieux pour pas plus cher ?

Avatar de Burn2 Abonné
Avatar de Burn2Burn2- 15/07/19 à 18:51:58

Nvidia et linux, c'est un poil antinomique....

C'est dommage parce que le principe et la base est vraiment pas mal, mais le côté closed source niveau pilote no way quoi. :/

Avatar de xillibit Abonné
Avatar de xillibitxillibit- 15/07/19 à 20:56:46

Le Jeston Nano est proposé sous la forme d'un Compute Module au format SO-SIMM (260 broches) de 69,6 x 45 mm. Il est proposé comme tel aux industriels qui voudraient l'intégrer à leurs produits, avec 4 Go de LPDDR4 (25,6 Go/s) et 16 Go d'eMMC 5.1. Tarif : 129 dollars. La version grand public doit se contenter d'un lecteur de microSD.

Ils ne laissent même pas un connecteur eMMC...

Édité par xillibit le 15/07/2019 à 20:57
Avatar de David_L Équipe
Avatar de David_LDavid_L- 16/07/19 à 04:06:39

(quote:42591:Poil) Faudrait comparer avec l'ODROID N2, mais à priori ce dernier est mieux pour pas plus cher ?

Disons que le souci c'est de comparer des produits qui n'ont que le format de comparable, ou de réfléchir constamment en benchs/performances plutôt que "qui répond à mon besoin ? Quel est mon besoin ?"

Mais sur le fond, ils ne visent pas le même public, ne répondent pas au même besoin, donc n'ont pas le même tarif.

Si tu n'as besoin que d'une carte compacte avec un SoC ARM "performant", le N2 peut être intéressant, il le sera peut être plus que le RPI 4 d'ailleurs qui est plutôt son concurrent direct. Mais il sera plus cher et il aura le souci de base d'être "une des centaines de dérivé du RPi parmi des dizaines chez Odroid" : quel support logiciel (et quelle dispo) à long terme ?

Si tu as besoins de deux sorties vidéo : le RPi 4 ou le Nano répondront au besoin, pas le N2. Si tu as besoin d'un GPU avec CUDA, le Nano répondra au besoin pas le N2 ou le RPi 4.

Mais ce serait intéressant de comparer les performances des GPU sur une scène OpenGL comparable afin de voir ce qu'il en est, bien qu'on puisse s'attendre à trop peu de performances dans tous les cas, l'accélération matérielle étant surtout utile pour la fluidité du fonctionnement global hors calcul/inférence dans le cas du Nano.

(quote:42592:Burn2) Nvidia et linux, c'est un poil antinomique....C'est dommage parce que le principe et la base est vraiment pas mal, mais le côté closed source niveau pilote no way quoi. :/

NVIDIA et Linux non, ils en font depuis un moment (ne serait-ce que via Android par exemple). Par contre NVIDIA et open source, ça reste un souci.

Après comme dit plus haut, tout dépend des critères et besoins de chacun. Mais ce serait effectivement bien que NVIDIA finisse par changer son fusil d'épaule là dessus, surtout que l'open source gagne progressivement du terrain chez eux.

Après on peut attendre une version AMD (spoiler : non) ou qu'Intel se remette aux RPi like (spoiler : non) ou que dans le monde ARM et dans les choix de micro PC on se mette enfin à intégrer de grosse parties graphiques avec de quoi faire nativement du calcul avec un large écosystème (spoiler : CUDA reste une référence là-dessus, même dans le monde Linux et avec un renforcement à venir côté ARM)... mais quelque chose me dit que ce n'est pas la priorité et que côté tarif ça risque de couiner un peu :transpi:

(quote:42594:xillibit) La version grand public doit se contenter d'un lecteur de microSD._Ils ne laissent même pas un connecteur eMMC...

Je comprend mal la remarque : le principe de l'eMMC, c'est d'avoir une puce soudée nativement au PCB. Là, il y a l'emplacement mais pas la puce, par contre on a le lecteur microSD. Tu voulais quoi exactement ?

Avatar de Mr_Lent Abonné
Avatar de Mr_LentMr_Lent- 16/07/19 à 08:14:48

(quote:42591:Poil) Faudrait comparer avec l'ODROID N2, mais à priori ce dernier est mieux pour pas plus cher ?

Le dernier Canard PC Hardware a un article sur les différentes SBC que l'on peut trouver, dont la Jetson Nano, une des ODROID, des Bannana Pi et la Raspy 4 (annexe PDF à télécharger sur leur site pour cette dernière).

Avatar de wackyseb Abonné
Avatar de wackysebwackyseb- 16/07/19 à 09:04:42

Perso, j’attends surtout une console de retrogaming plus performante. Là j'ai la SNES PI 3B+ et j'aurais aimé passer sur le Rasp PI 4 quand le software sera à jour. Pour ceux que çà intéresse, c'est les promos en ce moment : https://boutique-retrogaming.com/boutique/consoles-demulation/console-super-kintaro/console-super-pi/

Avatar de mez Abonné
Avatar de mezmez- 16/07/19 à 09:37:36

Quel que soit les projets, ca serait en tout cas une bonne chose que Nvidia reprenne ses Tegra en main. Même sans les smartphone, ce n'est plus les débouchés qui manquent.

Avatar de David_L Équipe
Avatar de David_LDavid_L- 16/07/19 à 12:46:00

(quote:42603:mez) ...

Comment ça, ils ont déjà une large gamme qui exploite leurs SoC. C'est juste que ça ne vise pas vraiment le grand public (hors Shield TV)

Avatar de tazvld Abonné
Avatar de tazvldtazvld- 16/07/19 à 13:02:03

J'ai l'impression que leur matos est destiné à faire du Deep Learning dans de l'embarqué, me trompè-je ?

Je crains que ça prennent trop de temps (l'installation de tensorflow est assez ardu, même avec un packet python compilé pour la bête) mais j'avoue être curieux dans les capacité de la bête, savoir si c'est capable de faire aussi la phase d'apprentissage et de comparer ça avec d'autres solutions existante.

Avatar de David_L Équipe
Avatar de David_LDavid_L- 16/07/19 à 14:12:13

(quote:42609:tazvld) ...

Oui, c'est l'idée derrière JetPack qui intègre tout ce qu'il faut à ce niveau en complément de la base Ubuntu. Un peu à la manière de PopOS! qui facilite l'installation de la couche CUDAdnn.

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