Meilleurs ordinateurs monocarte pour les projets d’IA et d’apprentissage en profondeur

Les ordinateurs à carte unique (SBC) sont très populaires auprès des bricoleurs et des amateurs, ils offrent de nombreuses fonctionnalités dans un très petit facteur de forme. Un SBC a le CPU, le GPU, la mémoire, les ports IO, etc. sur une petite carte de circuit imprimé et les utilisateurs peuvent ajouter des fonctionnalités en ajoutant de nouveaux périphériques au Ports GPIO. Certains des SBC les plus populaires incluent le Tarte aux framboises et Arduino famille de produits.

Cependant, il existe une demande croissante de SBC pouvant être utilisés pour des applications de calcul de pointe telles que l’intelligence artificielle (IA) ou l’apprentissage en profondeur (DL) et il y en a pas mal. La liste ci-dessous comprend certains des meilleurs SBC développés pour l’informatique de pointe.

La liste n’est pas dans un ordre particulier de classement. Certains liens ici sont des liens d’affiliation. Veuillez lire notre politique d’affiliation.

1. Famille Nvidia Jetson

Nvidia propose une large gamme de SBC qui s’adressent aussi bien aux développeurs d’IA qu’aux amateurs. Leur ligne de “Kits de développement Jetson” sont parmi les SBC les plus puissants et les plus rentables disponibles sur le marché. Vous trouverez ci-dessous une liste de leurs offres.

Kit de développement Nvidia Jetson Nano

À partir de 59 $, le Jetson Nano est le SBC le moins cher de la liste et offre un bon rapport qualité-prix. Il peut exécuter plusieurs réseaux de neurones aux côtés d’autres applications telles que la détection d’objets, la segmentation, le traitement de la parole et la classification d’images.

Le Jetson Nano s’adresse aux passionnés d’IA, aux amateurs et aux développeurs qui souhaitent réaliser des projets en mettant en œuvre l’IA.

Le Jetson Nano est proposé en deux variantes : 4 Go et 2 Go. Les principales différences entre les deux sont le prix, la capacité de RAM et les ports IO proposés. La variante 4 Go a été présentée dans l’image ci-dessus.

Spécifications clés

• CPU: ARM A57 quadricœur à 1,43 GHz
• GPU : NVIDIA Maxwell 128 cœurs
• Mémoire: 4 Go LPDDR4 64 bits à 25,6 Go/s ou 2 Go LPDDR4 64 bits à 25,6 Go/s
• Stockage: Prise en charge de la carte microSD
• Affichage: HDMI et Display Port ou HDMI

Kit de développement Nvidia Jetson Xavier NX

Le Jetson Xavier NX est une avancée par rapport au Jetson Nano et s’adresse davantage aux OEM, aux start-ups et aux développeurs d’IA.

Le Jetson Xavier NX est destiné aux applications qui nécessitent une puissance de traitement d’IA plus importante qu’une offre d’entrée de gamme comme le Jetson Nano ne peut tout simplement pas fournir. Le Jetson Xavier NX est offert à 386,99 $.

Spécifications clés

• CPU: Processeur 6 cœurs NVIDIA Carmel ARM v8.2 64 bits
• GPU : Architecture NVIDIA Volta avec 384 cœurs NVIDIA CUDA et 48 cœurs Tensor
• Accélérateur DL : 2x moteurs NVDLA
• Accélérateur de vision : Processeur de vision VLIW 7 voies
• Mémoire: 8 Go LPDDR4x 128 bits à 51,2 Go/s
• Stockage: prise en charge microSD
• Affichage: HDMI et port d’affichage

Kit de développement Nvidia Jetson AGX Xavier

Le Jetson AGX Xavier est le produit phare de la famille Jetson, il est destiné à être déployé dans des serveurs et des applications robotiques d’IA dans des secteurs tels que la fabrication, la vente au détail, l’automobile, l’agriculture, etc.

En entrant à $694.91, le Jetson AGX Xavier n’est pas destiné aux débutants, il est destiné aux développeurs qui souhaitent disposer de performances de calcul de pointe de premier plan et aux entreprises qui souhaitent une bonne évolutivité pour leurs applications.

Spécifications clés

• CPU: Processeur ARM v8.2 64 bits à 8 cœurs
• GPU : GPU Volta à 512 cœurs avec cœurs Tensor
• Accélérateur DL : 2x moteurs NVDLA
• Accélérateur de vision : Processeur de vision VLIW 7 voies
• Mémoire: 32 Go LPDDR4x 256 bits à 137 Go/s
• Stockage: 32 Go eMMC 5.1 et prise de carte uSD/UFS pour l’extension de stockage
• Affichage: HDMI 2.0

2. ROCHE Pi N10

Le ROCK Pi N10, développé par Radxa est la deuxième offre la moins chère de cette liste avec sa variante de base à 99 $, sa variante haut de gamme se décline en 169 $,

Le ROCK Pi N10 est équipé d’une NPU (Neural Processing Unit) qui l’aide à traiter facilement les charges de travail d’IA / Deep Learning. Il offre jusqu’à 3 TOPS (Tera Operations Per Second) de performance.

Il est proposé en trois variantes, à savoir ROCK Pi N10 modèle A, ROCK Pi N10 modèle B, ROCK Pi N10 modèle C, les seules différences entre ces variantes sont le prix, la RAM et les capacités de stockage.

Le ROCK Pi N10 est disponible à l’achat via Atelier de semences.

Spécifications clés

• CPU: RK3399Pro avec Cortex-A72 à 2 cœurs à 1,8 GHz et Cortex-A53 à 4 cœurs à 1,4 GHz
• GPU : Mali T860MP4
• NPU : Prend en charge l’informatique 8 bits/16 bits avec une puissance de calcul jusqu’à 3,0 TOPS
• Mémoire: 4 Go/6 Go/8 Go 64 bits LPDDR3 à 1866 Mb/s
• Stockage: 16 Go/32 Go/64 Go eMMC
• Affichage: HDMI 2.0

3. BeagleBone AI

L’IA de BeagleBone est BeagleBoard.orgLe SBC open source de est destiné à combler le fossé entre les petits SBC et les ordinateurs industriels plus puissants. Le matériel et les logiciels du BeagleBoard sont entièrement open source.

Il est destiné à être utilisé dans l’automatisation des maisons, des industries et d’autres cas d’utilisation commerciale. Il est au prix de ~110$, le prix varie selon les revendeurs, pour plus d’informations, consultez leur site internet.

Spécifications clés

• CPU: Texas Instrument AM5729 avec ARM Cortex-A15 double cœur à 1,5 GHz
• Co-processeur : 2 x ARM Cortex-M4 double cœur
• DSP : 2 x VLIW à virgule flottante C66x
• VEILLE: 4 x moteurs de vision embarqués
• GPU : PowerVR SGX544
• RAM: 1 Go
• Stockage: eMMC 16 Go
• Affichage: microHDMI

4. Beagle V

Le BeagleV est le dernier lancement de la liste, c’est un SBC qui exécute Linux prêt à l’emploi et a un RISC-V CPU.

Il est capable d’exécuter des applications de calcul de pointe sans effort. Pour en savoir plus sur le BeagleV, consultez notre couverture du lancement.

Le BeagleV obtiendra deux variantes, une variante de 4 Go de RAM et une variante de 8 Go de RAM. Le prix commence à 119 $ pour le modèle de base et 149 $ pour le modèle de 8 Go de RAM, il est disponible en pré-commande via leur site internet.

Spécifications clés

• CPU: RISC-V U74 2 cœurs à 1,0 GHz
• DSP : Vision DSP Tensilica-VP6
• Accélérateur DL : Moteur NVDLA 1 cœur
• NPU : Moteur de réseau neuronal
• RAM: 4 Go/8 Go (2 x 4 Go) SDRAM LPDDR4
• Stockage: fente microSD
• Affichage: HDMI 1.4

5. HiKey970

HiKey970 est 96 planches premier SBC destiné aux applications de calcul de périphérie et est la première plate-forme NPU AI dédiée au monde.

Le HiKey970 dispose d’un CPU, d’un GPU et d’un NPU pour accélérer les performances de l’IA, il peut également être utilisé pour former et créer des modèles DL (Deep Learning).

Le HiKey970 est au prix de 299 $ et peut être acheté auprès de leur boutique officielle.

Spécifications clés

• SoC : HiSilicon Kirin 970
• CPU: ARM Cortex-A73 4 cœurs à 2,36 GHz et ARM Cortex-A53 4 cœurs à 1,8 GHz
• GPU : BRAS Mali-G72 MP12
• RAM: 6 Go LPDDR4X @ 1866MHz
• Stockage: 64 Go UFS 2.1 microSD
• Affichage: Port HDMI et 4 lignes MIPI/LCD

6. Tableau de développement Google Coral

Le Coral Dev Board est la première tentative de Google de créer un SBC dédié à l’informatique de pointe. Il est capable d’effectuer des inférences ML (apprentissage machine) à grande vitesse et prend en charge TensorFlow Lite et AutoML Vision. Edge.

La planche est au prix de 129,99 $ et est disponible via Site officiel de Coral.

Spécifications clés

• CPU: SoC NXP i.MX 8M (Cortex-A53 à 4 cœurs, Cortex-M4F)
• Accélérateur de ML: Google Edge Coprocesseur TPU
• GPU : Carte graphique GC7000 Lite intégrée
• RAM: 1 Go LPDDR4
• Stockage: Emplacement eMMC et microSD de 8 Go
• Affichage: HDMI 2.0a, connecteur FFC 39 broches pour écran MIPI-DSI (4 voies) et connecteur FFC 24 broches pour caméra MIPI-CSI2 (4 voies)

7. Tableau de développement Google Coral Mini

Le Coral Dev Board Mini est le successeur du Coral Dev Board, il offre plus de puissance de traitement dans un facteur de forme plus petit et un prix inférieur de 99,99 $.

Le Coral Dev Board Mini peut être acheté auprès de leur boutique en ligne officielle.

Spécifications clés

• CPU: SoC MediaTek 8167s (Cortex-A35 à 4 cœurs)
• Accélérateur de ML : Google Edge Coprocesseur TPU
• GPU : IMG PowerVR GE8300
• RAM: 2 Go LPDDR3
• Stockage: eMMC 8 Go
• Affichage: micro HDMI (1.4), connecteur FFC 24 broches pour caméra MIPI-CSI2 (4 voies) et connecteur FFC 24 broches pour écran MIPI-DSI (4 voies)

Pensées de clôture

Il existe un SBC disponible dans toutes les gammes de prix pour les applications de calcul de périphérie. Certains sont simplement basiques, comme le Nvidia Jetson Nano ou le BeagleBone AI et certains sont des modèles axés sur les performances comme le BeagleV et le Nvidia Jetson AGX Xavier.

Si vous recherchez quelque chose de plus universel, vous pouvez consulter notre article sur les alternatives Raspberry Pi qui pourraient vous aider à trouver un SBC adapté à votre cas d’utilisation.

Si j’ai manqué un SBC dédié au calcul de périphérie, n’hésitez pas à me le faire savoir dans les commentaires ci-dessous.

Informations sur l’auteur : Sourav Rudra est un passionné de logiciels libres et passionné par la construction de plates-formes de jeu et de postes de travail.