Le système Jetson Orin NX se présente comme les précédents comme une sorte de module de mémoire surdimensionné. Il est conçu pour venir s’insérer dans différents projets à qui il apportera une énorme puissance de calcul.
Avec 16 Go de mémoire vive à son bord, le Jetson Orin NX propose le muscle nécessaire pour équiper des tâches d’Intelligence Artificielle de tout type de projet. Cela peut être une solution liée à la reconnaissance d’image, à de l’analyse, a du traitement robotique ou de l’apprentissage machine. Tous les scénarios confiés à un ordinateur et entrainés dans un sens comme la reconnaissance d’objet pourront profiter des capacités de traitement de la petite carte.
Avec 100 TOPS de performances, la solution de Nvidia est plus de 10 fois plus puissante que les meilleures solutions intégrées dans les SoC des smartphones grands public. Ces SoC qui permettent par exemple de déterminer la position d’une personne au premier plan d’une photo et de créer des effets de profondeur. Ou de gommer facilement les objets indésirables dans un cliché en les remplaçant par des pixels contigus. La principale force de ce genre de solution est dans la capacité qu’elle offre à effectuer ce type de traitement en temps réel. Sans occuper trop d’espace.
Avec 69.5 mm de large pour 45 mm de profondeur, le module se présente sous la forme d’une solution SoDIMM de 260 broches qu’on intégrera avec un support typique de module mémoire. A son bord, on retrouve des composants classiques comme un SoC huit coeurs ARM Cortex-A78E fonctionnant à 2 GHz et profitant de 6 Mo de cache (2 Mo de L2 et 4 Mo de L3). Mais aussi et surtout une solution Nvidia Ampère composée de 1024 coeurs associés à 32 Tensor Core à une fréquence de 918 MHz. Un accélérateur d’apprentissage Deep Learning cadencé à 614 Mhz est également présent. Le tout profite de 16 Go de mémoire vive LPDDR5 et permet de piloter des stockages NVMe.
Le Jetson Orin NX sera capable d’assumer l’encodage de 12 flux vidéo en 1080p à 30 images par seconde et donc l’analyse en parallèle de leurs images. Il pourra piloter le décodage de 18 flux de ce type en même temps. Pour les plus hautes définitions, il sera possible d’encoder du 8K à 30 ips ou du 4K à 60 ips. Mieux encore, la consommation de la carte reste très basse puisqu’elle peut fonctionner de 10 à 25 Watts de TDP.
Autrement dit, si vous voulez envoyer un robot autonome effectuer des tâches pénibles ou dangereuses, il pourra le faire en ayant jusqu’à 12 yeux capables de détecter des éléments et de les analyser en temps réel pour prendre des décisions. Un système de vidéo surveillance pourra prendre en charge autant de flux pour vérifier que tout se passe bien, par exemple dans un entrepôt. Une solution de surveillance d’incendie de forêt pourra avoir des yeux sur 360° et détecter des anomalies comme de la fumée ou des flammes à distance.
La faible consommation des puces et l’auto apprentissage embarqué va également permettre de déployer des solutions plus autonomes qui apprendront à s’optimiser elles-même dans l’accomplissement de leurs mission. La génération d’avant cette gamme Jetson Orin NX, les Jetson Xavier NX ont par exemple été embarquées dans des voitures radio commandées qui sont devenues des véhicules autonomes. Avec une caméra Intel RealSense comme « oeil » permettant d’analyser la profondeur en temps réel. Les voitures ainsi équipées avaient des ordres de mission assez simples, celui de parcourir un circuit sans en sortir et en évitant les obstacles. Evidemment, les voitures ne connaissaient pas le circuit avant et ont donc du apprendre toutes seules son tracé.
Le résultat de cette expérimentation est une voiture robotisée qui finit par prendre le circuit le plus adapté tout en évitant les obstacles pouvant l’empêcher d’avancer. On imagine l’intérêt pour des solutions de patrouille dans un entrepôt par exemple.
Le Jetson Orin NX est un produit qui ne vise pas du tout le grand public évidemment mais si vous avez un projet de fablab ou d’université, il reste encore relativement accessible. A 699$ pièce c’est avant tout un produit destiné à l’industrie et pour des laboratoires de recherche. D’autres modèles plus ou moins chers du Orin devraient également voir le jour. Avec de 4 à 64 Go de mémoire vive et des éléments variés, ils devraient développer de 20 à 275 TOPS pour des consommations et des prix évidemment très différents. Cela débute par le Jetson Orin Nano 4 Go à 199$ développant 20 TOPS qui consomme de 7 à 10 watts au Jetson AGX Orin 64 Go à 1599$ pour 275 TOPS et une consommation de 15 à 60 Watts. Ces différentes variations seront disponibles au premier trimestre.
2,5€ par mois | 5€ par mois | 10€ par mois | Le montant de votre choix |
infos complémentaires : https://forums.developer.nvidia.com/t/announcing-jetson-orin-nx-16gb-module-availability/240605