L'apprentissage machine se démocratise, et les hordes de drones et de robots DIY vont devenir beaucoup plus performants. Lundi, lors de sa première conférence GPU Technology Conference (GTC) organisée dans la Silicon Valley, Nvidia a dévoilé un kit de développement Jetson Nano Developer Kit à 99 dollars HT. Ce kit, extension de la plateforme graphique embarquée « Jetson » de l'entreprise, va permettre d’infuser de l’IA dans les projets de développements les plus audacieux, ce dont le Raspberry Pi ne pouvait que rêver. Le kit est disponible auprès de revendeurs en ligne depuis l’annonce et il était même déjà vendu pendant la GTC.
Le Jetson Nano Developer Kit est une version autonome du nouvel ordinateur Jetson Nano AI, également annoncé lundi. Comme on peut s'y attendre dans le cas de Nvidia, le GPU est le composant le plus impressionnant : une bête de 128 cœurs, basée sur l'architecture GPU « Maxwell » qui alimentait les cartes graphiques GeForce GTX série 900 de Nvidia. Ce GPU peut délivrer jusqu’à 472 Gflops de performances FP16, encoder des vidéos HEVC en résolution 4K30 ou 3x 1080p30, et décoder le HEVC en 4K60 ou 8x 1080p30, ce qui signifie qu'il peut gérer plusieurs entrées vidéo haute définition simultanément et traiter les images en temps réel. C'est un GPU puissant que Nvidia met à la portée de tous les DIY. Il est recouvert par un énorme dissipateur de chaleur noir bien visible.
Processeur ARM A57 et 4Go de LPDDR4 64 bits aussi présents
Benchmark des capacités de Jetson Nano. (crédit : Nvidia)
Nvidia a enrichi la carte avec un processeur ARM A57 quad-core tournant à 1,43 GHz. Elle est aussi dotée de 4 Go de mémoire LPDDR4 64 bits et de l’Ethernet gigabit. Comme pour le Raspberry Pi, le stockage s'effectue sur une carte SD. Le Jetson Nano Developer Kit est doté de connexions matérielles qui permettent d’exploiter l'intelligence de la carte dans différents cas d’usage. Nvidia a équipé sa carte de trois ports USB 2.0, d'un port USB 3.0, d'un connecteur de caméra MIPI-CSI, d'un connecteur HDMI 2.0, d'un DisplayPort 1.2 et d'une sortie audio I2S, avec des options d'extension pour une carte Wi-Fi, un ventilateur et une liaison série UART (émetteur-récepteur asynchrone universel). Également présent sur la carte, un connecteur GPIO (General Purpose Input/Output) à 40 broches. Selon Nvidia, le kit Jetson Nano Developer supportera la bibliothèque Blinka et donc de nombreux périphériques Adafruit. Des instructions expliquant comment configurer la liaison UART pour qu'il fonctionne avec d'autres matériels complémentaires sont disponibles dans la bibliothèque Jetson GPIO Python.
Comme beaucoup d'autres cartes de ce type, le kit Jetson Nano Developer n'est pas livré avec une alimentation électrique. Il faudra donc prévoir un bloc d'alimentation standard 5V/2A-3,5A micro-USB. Ceux qui pensent utiliser des benchmarks ou des charges de travail particulièrement intenses, Nvidia recommande plutôt l’usage d’une alimentation 5V/4A DC. La carte peut être configurée pour fonctionner en 5W ou 10W selon l'intensité des tâches. Bien sûr, le hardware n'est que la moitié de l'équation. Ce GPU sophistiqué ne peut pas faire grand-chose sans logiciel pour le piloter. Jetson supporte Linux4Tegra, un système d'exploitation dérivé d'Ubuntu 18.04. Il prend également en charge les frameworks logiciels d'apprentissage profond populaires comme TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras et MxNet sur une grande variété de modèles. Selon Nvidia, grâce à ce hardware très costaud, la carte peut faire tourner de nombreux frameworks IA et de réseaux neuronaux, beaucoup plus rapidement que les solutions concurrentes, y compris un Raspberry Pi équipé du Compute Stick d'Intel. Le Jetson Nano Developer Kit prend également en charge Jetpack, le kit de développement logiciel de Nvidia, régulièrement mis à jour, lequel couvre l'ensemble du portefeuille de produits embarqués Jetson.
En développement depuis plus de 3 ans
Le projet JetBot associé au Jetson Nano Dev Kit de Nvidia. (Crédit : Nvidia)
Voilà plus de trois ans que Nvidia développe Jetpack. L'entreprise a également créé deux tutoriels intitulés « Hello AI World » et « Two Days to a Demo » qui expliquent différentes approches d'inférence et de formation pour les concepteurs de projets qui n’ont pas l’habitude de gérer des tâches de deep learning. Enfin, Nvidia a développé un projet d'IA « JetBot » open source qui montre les capacités du Jetson Nano. Voici comment le guide décrit le projet : « Avec JetBot, les concepteurs de projets et les étudiants peuvent acquérir l’expérience pratique nécessaire pour créer des projets d'IA innovants et amusants avec Nvidia Jetson Nano. Le projet permet à ces utilisateurs d’acquérir les bases du contrôle moteur et de l'acquisition d'images via la caméra et de les familiariser avec des tâches plus complexes, comme la collecte de données et l’apprentissage basé sur l'IA. JetBot peut apprendre à suivre des objets, à éviter les collisions et plus encore ».
Nos confrères de PCWorld ont reçu une unité de test pour essayer JetBot et les tutoriels d'inférence, mais il est arrivé trop tard pour publier un compte rendu sur le produit avant l'annonce de lundi. Mais ils comptent publier un test prochainement. Si vous souhaitez vous lancer dans des projets de deep learning, le Jetson Nano Developer Kit est en vente dès maintenant. Les concepteurs curieux peuvent aussi visiter le site des développeurs Jetson. Ils y trouveront toutes les informations dont ils ont besoin pour démarrer avec la petite carte d’IA de Nvidia, décidément très abordable.
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