NVIDIA Jetson Nano : tout sur la carte de développement

NVIDIA Jetson Nano C'est une carte de développement spéciale. Cela peut ressembler au vôtre à bien des égards Raspberry Piou Arduino, mais il est spécifiquement conçu pour un type de projet spécifique. Et comme ces autres cartes de développement, elle est également à un prix raisonnable et de petite taille par rapport à d'autres équipements.

Plus précisément, le Jetson Nano de NVIDIA est spécifiquement destiné au développement de projets d'intelligence artificielle et de réseaux de neurones artificiels. Une façon peu coûteuse de démarrer dans ce monde, d'apprendre comment fonctionnent ces systèmes intelligents et de créer une infinité de projets que vous pouvez imaginer ...

Qu'est-ce que Jetson Nano?

NVIDIA Jetson Nano C'est une carte de développement, un SBC avec lequel créer de nombreux projets basés sur les réseaux de neurones, le deep learning et l'IA. Avec lui, vous pouvez créer des projets très variés, des petites applications IoT intelligentes aux robots plus complexes, aux systèmes de vision artificielle et à la reconnaissance d'objets, des appareils qui réagissent intelligemment en évaluant une série de paramètres de capteurs, de petits véhicules autonomes, etc.

Mais le tout avec une assiette de quelques dimensions, et avec un prix tout à fait abordable par rapport à d’autres systèmes professionnels présentant des caractéristiques similaires.

Et si tu te demandes pourquoi devriez-vous en avoir un de ces cartes NVIDIA Jetson Nano, vous devez garder à l'esprit que ces cartes vous permettront de créer de nombreux projets tout en découvrant une technologie en plein essor. De plus en plus d'entreprises s'intéressent aux personnes ayant des connaissances en apprentissage automatique, en intelligence artificielle, en apprentissage en profondeur et dans d'autres disciplines similaires, car il s'agit d'une technologie du futur.

Caractéristiques techniques

Offres NVIDIA Jetson Nano fonctionnalités vraiment impressionnantes pour sa taille et son prix. Il dépasse à peine 100 €, et avec une taille de quelques centimètres. Malgré cela, il peut développer jusqu'à 472 GFLOP performants, suffisamment pour exécuter très rapidement de nombreux algorithmes d'IA et traiter simultanément plusieurs réseaux de neurones artificiels.

Et ce n'est pas seulement impressionnant pour ces chiffres, mais aussi pour sa faible consommation. Cette carte peut avoir un consommation comprise entre 5 et 10W. Comparé à des systèmes similaires, il est certainement faible, vous êtes donc confronté à un système très efficace. Cela n'a pas grand-chose à voir avec d'autres machines qui consomment des centaines ou des milliers de watts ...

Pour plus d'informations, vous pouvez voir ceci liste complète des détails:

GPU NVIDIA Maxwell avec 128 cœurs CUDA
Processeur ARM Cortex-A57 QuadCore
RAM 4GB LPDDR4
Stockage flash eMMC 16 de 5.1 Go
connectivité:
- Connecteur de caméra 12 voies (3 x 4 ou 4 x 2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
- Réseau Gigabit Ethernet (RJ-45)
- Connexion d'affichage HDMI 2.0 ou DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x 2) 2 simultanés
- Ports 1/2/4 PCIE, 1 USB 3.0, 3 USB 2.0
- E / S supplémentaires: 1 SDIO / 2 SPI / 4 I2C / 2 I2S / GPIO
- Connecteur 260 broches
Taille: 69,6 mm x 45 mm
Consommation: 5-10w
OS Linux avec kit de développement

Produits de la famille NVIDIA Jetson

NVIDIA a plusieurs de ces produits pour le développement de l'IA avec des réseaux neuroanaux artificiels. Certains des produits les plus importants sont:

Jetson Xavier NX: c'est un SOM, c'est-à-dire un System On Module, ou un système complet intégré dans un seul module. Malgré son apparence et sa taille, il offre des puissances de calcul intensif typiques, avec jusqu'à 21 TOP, soit 21 opérations Tera par seconde. Cela suffit pour faire fonctionner plusieurs réseaux de neurones artificiels en douceur et simultanément.
Jetson AGX Xavier: un autre module très puissant en termes de densité et d'efficacité de calcul et qui est venu après Jetson Nano, permettant la création de nouvelles générations de machines intelligentes.
Jetson TX2: une autre alternative à Jetson Nano, et de la même famille. Il se distingue par son énorme vitesse et son efficacité énergétique. Spécialement conçu pour les applications d'IA embarquées, où la taille et la consommation comptent. Dans ce cas, il est basé sur l'architecture NVIDIA Pascal, alimenté par 8 Go de RAM et une bande passante allant jusqu'à 59,7 Go / s.

Acheter NVIDIA Jetson Nano

Si vous êtes prêt à vous lancer dans le monde du fabricant ou du bricolage avec des projets de réseau de neurones artificiels, vous pouvez acheter cette carte NVIDIA Jetson Nano dans les magasins spécialisés ou sur des plateformes comme Amazon, où ils sont vendus séparément ou avec des kits de développement pour démarrer rapidement avec tout ce dont vous avez besoin:

Actuellement, une carte NVIDIA Jetson Nano a été lancée avec un prix réduit de environ 59 $ et auquel ils ont également ajouté le WiFi. Bonne nouvelle, la seule chose est qu'ils ont réduit la mémoire principale à 2 Go. Si vous le voulez, vous devrez attendre, pour l'instant ce n'est que dans prévente pour les partenaires ...

Alternatives au NVIDIA Jetson Nano

Si vous êtes intéressé par l'apprentissage automatique, l'IA et les réseaux de neurones artificiels, vous devriez en savoir alternatives à NVIDIA Jetson Nano, car ce n'est pas la seule plaque à ces fins. Vous pouvez trouver des SBC conçus spécifiquement pour ces projets, comme suit:

Google Corail

Google a développé un badge, Google Corail, ainsi que d'autres accessoires et modules nécessaires pour créer des projets d'IA. Parmi les articles appartenant à cette plateforme, vous avez:

Google Coral en a caractéristiques techniques flashy, comme:

Processeur NXP i.MX 8M avec Quad Core Cortex-A53 et Cortex-M4F
GPU graphique GC7000 Lite,
Coprocesseur TPU Google Edge avec jusqu'à 4 TOPS ou 2 TOPS / w.
Comprend 1 Go de RAM LPDDR4
Stockage jusqu'à 8 Go de mémoire flash eMMC et possibilité de l'étendre à l'aide de cartes microSD.
Il dispose d'une connectivité WiFi, USB, Bluetooth, Ethernet, prise audio, HDMI, MIPI-DSI et alimentation USB-C 5v.

Khadas VIM3

Khadas VM3 C'est une autre alternative pour vos projets d'IA, même si elle n'a pas certaines des caractéristiques des grands, c'est une planche assez modeste qui peut être une bonne opportunité pour commencer:

Processeur A311D x4 Cortex-A73 2.2 GHz et x2 Cortex-A53 à 1.8 GHz.
Avec un NPU à 5 TOPS
Jusqu'à 4 Go de RAM
16 à 32 Go eMMC Samsung
Connexions MIPI-DIS, HDMI, WiFi, Ethernet, microSD, USB, PCIe, etc.

HiSilicon HiKey 970 (Huawei)

HiSilicon est la société sous Huawei qui fabrique les puces. Eh bien, sous cette marque, vous trouverez une autre alternative pour développer des projets de réseaux de neurones tels que HiKey 970, compatible avec le SDK Huawei. De plus, il présente quelques fonctionnalités intéressantes:

ARM Kirin avec Cortex A73 QuadCore + Cortex-A53 QuaCore
GPU Mali G72 MP12
NPU dédiées
6 Go de LPDDR4
Mémoire flash de 64 Go
Connexions WiFi, microSD, HDMI, USB, PCIe, etc.
UEFI

Sophon BM1880 (ARM hybride + RISC-V)

Sophon BM1880 C'est une carte alternative développée par Sophon.ia. Si vous décidez d'en acheter un, vous trouverez des fonctionnalités telles que:

2 processeurs Cortex-A53 à 1.5 GHz + RISC-V à 1 GHz
1 TPU @ INT8 grâce au processeur Tensor
4GB LPDDR4
Flash eMMC de 32 Go
Connectivité Ethernet, WiFi, USB, microSD, Jack, etc.

Clé neuronale Intel

Un autre projet similaire aux précédents est celui-ci Intel Neural Stick. La version 2 est désormais disponible, et la particularité dans ce cas est qu'il s'agit d'une clé USB que vous pouvez facilement connecter au PC pour démarrer vos projets, même si elle a moins de polyvalence que les cartes précédentes. De plus, si vous avez besoin de plus de puissance, vous pouvez en utiliser plusieurs dans un concentrateur USB pour ajouter des capacités ...

Si achats ce Neural Stick, coûte environ 100 € et est compatible avec Linux et Windows. De plus, il permet de travailler avec OpenVINO en tant que boîte à outils de développement.

Puce de roche RK3399Pro

Rockchip vous disposez de ce puissant kit de développement d'apprentissage en profondeur accéléré par le matériel avec lequel créer des projets très intéressants et variés. Il prend en charge TensorFlow Caffe jusqu'à 3 TOPS, ainsi que les systèmes d'exploitation Android et GNU / Linux.

Si vous souhaitez l'acheter, vous l'avez disponible en différentes versions (commandé du prix le plus bas au prix le plus élevé):

Hardwarelibre

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