Written by @ange, 2022-03-18, Last update: 2024-04-27
NVIDIA a lancé sa gamme d’ordinateurs monocarte accélérés par GPU en 2014 avec le Jetson TK1, un système de développement de 200 USD destiné àceux qui cherchent à s’impliquer dans le monde en plein essor du soi-disant «Edge computing». Il a été conçu pour placer le calcul haute performance dans un boîtier suffisamment petit et économe en énergie pour pouvoir être intégré directement dans les produits, plutôt que de se connecter à un centre de données à l’autre bout du monde.
Le TK1 était un matériel impressionnant, mais pas nécessairement quelque chose qui intéressait nécessairement la communauté des hackers et des fabricants. D’une part, c’était assez cher. Mais peut-être plus important encore, il était clairement plus orienté vers les types d’industries que les consommateurs. Nous avons vu le projet occasionnel utilisant le TK1 et les cartes TX1 et TX2 suivantes, mais ils étaient rares.
Puis vint le Jetson Nano . Son processeur Maxwell à 128 cœurs regorgeait toujours de puissance et était entièrement compatible avec l’architecture CUDA de NVIDIA, mais sa taille plus petite et son prix de99 $ le rendaient beaucoup plus attrayant pour les amateurs. Selon les propres chiffres de la société, le nombre de développeurs Jetson actifs aplus que triplé depuis l’introduction du Nano en mars 2019. Avec la plate-forme accessible à un groupe d’utilisateurs plus large et plus diversifié, de nouvelles applications innovantes pour l’apprentissage automatique ont commencé à affluer. .
Réduire de moitié le prix du matériel d’entrée de gamme Jetson était clairement un pas dans la bonne direction, mais NVIDIA voulait amener encore plus de développeurs dans la mêlée. Alors pourquoi ne pas voir si la foudre peut frapper deux fois? Aujourd’hui, ils ont officiellement annoncé que le nouveau Jetson Nano 2 Go sera mis en vente plus tard ce mois-ci pour seulement 59 $ . Examinons de près cette nouvelle itération
du Nano pour voir ce qui a changé (et ce qui n’a pas été) par rapport au modèle de l’année dernière.
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