NVIDIA Jetson Nano vs Raspberry Pi : Un remplaçant idéal pour l'IA embarquée ?

C'est une époque passionnante pour l'informatique compacte. Le Raspberry Pi est déjà une référence polyvalente, mais des cartes encore plus puissantes, comme le NVIDIA Jetson Nano, émergent pour des performances exceptionnelles en IA.

Le Jetson Nano est une carte monocarte (SBC) dédiée à l'IA et à l'apprentissage automatique. Concurrent direct de la carte Google Coral Dev, il complète la famille Jetson aux côtés des TX2 et AGX Xavier.

Qu'est-ce que le NVIDIA Jetson Nano ?

De la taille d'un Raspberry Pi, le Jetson Nano exploite l'expertise NVIDIA en graphisme pour traiter plusieurs flux vidéo et capteurs via des réseaux de neurones parallèles. Destiné aux développeurs amateurs et pros, il se compose d'une carte porteuse pour la connectivité et d'un module système sur module (SoM) pour le traitement.

Qu'est-ce qu'un système sur module (SoM) ?

Le SoM intègre les composants critiques dans un module interchangeable via un connecteur 260 broches. Une fois le développement achevé, il s'intègre dans un système personnalisé, permettant un nouveau cycle de développement.

Cette architecture rappelle la Google Coral Dev Board, de taille similaire et orientée IA.

Spécifications du Jetson Nano

Le Jetson Nano est hautement intégré :

SoM :

• Processeur : Quad-core ARM Cortex-A57 MPCore
• GPU : Architecture NVIDIA Maxwell avec 128 cœurs CUDA
• RAM : 4 Go LPDDR4 64 bits
• Stockage : 16 Go eMMC 5.1
• Vidéo : Encodage 4K@30 ips, décodage 4K@60 ips
• Caméra : 12 voies MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (1,5 Gbit/s)
• Connectivité : Gigabit Ethernet
• Affichage : HDMI 2.0 ou DP 1.2 | eDP 1.4 | DSI (1x2) simultanés
• PCIe/USB : 1x PCIe 1/2/4, 1x USB 3.0, 3x USB 2.0
• E/S : 1x SDIO / 2x SPI / 6x I2C / 2x I2S / GPIO
• Dimensions : 69,6 mm x 45 mm

Carte porteuse :

• USB : 4x USB 3.0, micro-B USB 2.0
• Caméra : 1x MIPI CSI-2 (compatible Raspberry Pi)
• Réseau : Gigabit Ethernet, M.2 Key E
• Stockage : Emplacement microSD
• Affichage : HDMI 2.0 et eDP 1.4
• Autres : GPIO, I2C, I2S, SPI, UART

Que peut-il faire ?

Optimisé pour la vision par ordinateur, le Jetson Nano excelle en reconnaissance d'objets via le SDK VisionWorks. Son GPU Maxwell avec 128 cœurs CUDA gère l'IA sans coprocesseur dédié.

Jetson Inference démontre la reconnaissance multi-objets en temps réel. DeepStream traite 8 flux 1080p@30 ips simultanément, prouvant sa puissance.

À quoi servira-t-il ?

Idéal pour la robotique, les véhicules autonomes et la reconnaissance faciale/objets embarquée. Pour les makers, il offre l'IA dans un format Raspberry Pi, surpassant TensorFlow sur Pi.

Autres capacités du Jetson Nano

Il exécute Ubuntu (ou JetPack OS NVIDIA). Au-delà de l'IA, il gère rendu 3D, fractales temps réel et vidéo 4K (encodage 30 fps, décodage 60 fps).

Jetson Nano vs Google Coral Dev : Quelle est la meilleure ?

Difficile à trancher. Coral excelle en TensorFlow Lite via Edge TPU ; Jetson brille par ses démos IA et graphismes. Prix : Jetson Nano ~99 $, Coral ~150 $.

Acheter : Jetson Nano chez NVIDIA.

Remplacera-t-il le Raspberry Pi ?

Le Pi reste polyvalent pour l'électronique et le bureau. Jetson Nano supporte affichage/USB, Ubuntu desktop, et surpasse en IA à moindre coût.

L'IA accessible à tous

Excitante concurrence pour les SBC ! Pour débuter, optez pour un Raspberry Pi et notre guide ultime.