Jetson Nano 2Go, un kit pour s’initier à l’IA pour 59$

C’est en 2014 que Nvidia a lancé sa gamme de cartes de développement Jetson. Avec des solutions assez abordables dès le départ compte tenu de l’époque. On pouvait alors trouver un premier modèle à 199$ et des solutions qui grimpaient jusqu’à 1099$. Pas donné mais cela correspondait au marché et aux coûts de développement de l’époque.

En 2019, Nvidia annonçait le Jetson Nano, une solution plus grand public qui proposait pour 99$ une carte de base parfaite pour s’initier au développements autour de l’IA. Beaucoup plus abordable pour un particulier, un fablab ou un groupe de travail, elle a été la base de nombreux développements et projets tout au long de l’année.

Cette année, Nvidia annonce la Jetson Nano 2Go, une nouvelle carte de développement proposée à 59$. Un investissement qui va pousser les particuliers à s’intéresser aux développements de solutions exploitant l’Intelligence Artificielle. Avec un investissement aussi faible – même si il faut prendre en compte certains à-côtés comme pour les Raspberry Pi – la carte devient totalement accessible.

Quelle différence de moteur entre la Jetson Nano 2Go et le précédent modèle ? Un passage de 4 à 2 Go de mémoire vive. Le reste de la carte est absolument identique d’un point de vue performances. La solution embarque un SoC quadruple coeur ARM Cortex-A57 cadencé  à 1.43 GHz associé à une solution graphique Nvidia Maxwell 128 coeurs qui pilotera les applications d’Intelligence Artificielle. Le pack de développement est le même, construit autour d’un SDK Nvidia Jetpack sous Linux.

La solution utilise un lecteur de cartes MicroSDXC comme stockage et propose à la fois un module Wifi5 et un port Ethernet Gigabit. La Jetson Nano 2Go est capable d’encoder en H.264 et H.265 en UltraHD à 30 images par seconde. La solution pourra également prendre en charge 4 flux FullHD à 30 images par seconde ou 9 flux en 720P toujours avec le même débit. L’idée étant de pouvoir suivre ce type de flux à des fins d’analyse.

En décodage, la puce Maxwell se montre encore plus performante avec la possibilité de décoder, en temps réel, un flux UltraHD à 60 images par seconde, deux flux UltraHD à 30 images par seconde, 8 flux fullHD à 30 images par seconde et pas moins de 18 flux en 720P30…

Un connecteur MIPI-CSI-2 permettra de brancher directement une camera sur la machine et une sortie HDMI de diffuser les signaux sur un écran. On retrouvera également un port USB 3.0, deux USB 2.0, un USB Type-C et un MicroUSB pour l’alimentation. Enfin, les 40 broches classiques sont disponibles sur la cartes avec GPIO, I2C, I2S, SPI et UART.

Un pack de 12 broches supplémentaires permettra de piloter l’alimentation et divers autres signaux. Enfin, si la carte est fournie avec un dissipateur passif sur son SoC, Nvidia propose un système de broches pour ajouter au besoin un petit ventilateur supplémentaire… En cas de besoin. Comprendre si vous effectuez des calculs d’IA intensifs sur de très longues périodes.

La carte change également quelques points techniques pour arriver à ce prix : Les quatre ports USB 3.0 du modèle à 99$ ont disparu au profit d’une combinaison mêlant 1 port USB 3.0 et 2 ports USB 2.0. Le DisplayPort disparait et le chargeur de l’engin n’est plus fourni par défaut. Des différences qui justifient la commercialisation des deux cartes en  parrallèle par Nvidia.

Les usages sont vastes, très vastes. L’Intelligence Artificielle est encore en train de naitre et il y a tout à inventer à ce sujet. Pour tous les usages, tous les métiers, c’est un pan entier de l’informatique qui est en plein boom. La Jetson Nano 2Go est une base de travail et d’initiation d’autant plus intéressante que tout ce qui sera développé sur ces solutions abordables pourra être réutilisé dans des échelles plus vastes dans le futur. Si vous trouvez l’algorithme de demain, il sera possible de l’optimiser pour qu’il fonctionne sur les serveurs les plus puissants de Nvidia en adaptant juste votre code pour en prendre la charge.

C’est d’ailleurs là toute l’idée de Nvidia, lancer une carte accessible pour que les développeurs se fassent la main dessus et utilisent son Jetpack pour s’initier au développement de ce type d’outil. Espérer qu’ensuite ils transforment un essai en véritable fondation de développement de projets plus complexes en terme d’IA. La bonne vieille stratégie de l’utilisateur prix « au berceau » et orienté vers l’usage de ses produits. Nvidia proposera d’ailleurs des certifications et des formations en ligne via son site. Une stratégie payante à moyen et long terme quand on lance, comme Nvidia aujourd’hui, un Jetson Nano 2Go au prix aussi abordable. A 59$ pièce, il va être difficile de tourner le dos à la solution qui devrait rapidement entrer dans de nombreux nouveaux projets.

J’ai reçu un exemplaire aujourd’hui, je vais essayer de faire un petit quelque chose avec…