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Nvidia annonce Jetson Orin Nano et met à jour le kit de développement Isaac Nova Orin

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Lors du discours d’ouverture de Nvidia au GTC aujourd’hui, la société a dévoilé son nouveau système sur module (SOM) Jetson Orin Nano et annoncé des mises à jour de sa plate-forme de référence de robot Nova Orin.

À 199 $, le nouvel Orin Nano est plus cher que l’ancien Jetson Nano basé sur Tegra X1. Nvidia affirme que le nouveau matériel est beaucoup plus rapide et que le système comprend des options de stockage de 4 Go et 8 Go, au lieu de seulement 4 Go. Les deux niveaux disposent d’un GPU Ampere et les Orin NX et AGX Orin contiennent également des accélérateurs supplémentaires d’apprentissage en profondeur et de vision par ordinateur. Nvidia dit que la version 8 Go peut effectuer « jusqu’à 40 TOPS » pour entre sept et quinze watts. La version 4 Go devrait offrir environ la moitié de ces performances, mais avec des options d’alimentation « aussi basses que 5 W à 10 W ».

Une différence significative entre la famille de produits AGX Orin (y compris le Nano) et le précédent Nvidia Xavier SoC est leur choix d’IP CPU. Alors que Xavier et Orin utilisent tous deux des processeurs basés sur ARM, Orin est basé sur l’ARM Cortex-A78AE. Le processeur de Xavier, en revanche, portait le nom de code Carmel. Carmel est une nouvelle itération du « Project Denver » de longue date (et parfois semi-mythique) de Nvidia. Conçu à l’origine comme un processeur capable d’émuler x86 et de défier Intel sur son propre territoire, certains des concepts de conception de Project Denver étaient similaires à ceux de Transmeta. Carmel était la deuxième itération du noyau et a montré des améliorations significatives dans plusieurs domaines. Il semble que le cœur ait été discrètement retiré au profit d’une implémentation de processeur conçue par ARM.

Il pourrait y avoir de bonnes raisons à cela. L’ARM Cortex-A78AE est conçu pour répondre à des normes de sécurité et de fiabilité supplémentaires que les puces ordinaires n’ont pas besoin de fournir, et il se peut que Nvidia ait trouvé plus simple de construire autour d’un cœur ARM standard que de continuer à développer sa propre architecture.

Nvidia annonce 3 nouvelles configurations de plate-forme de référence Nova Orin

Les modules Orin sont spécialisés dans la coordination des données d’un large éventail de capteurs, tels que les caméras infrarouges, les capteurs à ultrasons et les unités de mesure inertielle. Ils sont capables de gérer plusieurs pipelines d’applications d’IA simultanées. Nvidia met également l’accent sur ses modules Orin dans le cadre de trois nouvelles conceptions de référence pour les robots mobiles autonomes (AMR). En plus des nouveaux modules Orin, Nvidia a annoncé une mise à jour de sa plateforme de référence Nova Orin AMR. Ou plutôt, un trio de mises à jour. La société a publié les détails de trois configurations AMR différentes. Tous trois s’appuient sur les modules Jetson AGX Orin.

Nvidia Orin. Image : Nvidia

Les capteurs et caméras orientés vers l’intérieur, ainsi que les AMR utilisant la plate-forme Nova Orin, peuvent se connecter aux outils Metropolis de Nvidia, pour offrir des perspectives de cartographie à la fois « de l’intérieur vers l’extérieur » et « de l’extérieur vers l’intérieur ». (Wall-E regarde vers l’extérieur depuis l’intérieur de son châssis, donc sa perspective est « à l’envers ». Les caméras de surveillance de son entrepôt Buy-N-Large regardent vers l’intérieur depuis l’extérieur, donc elles sont « de l’extérieur- dans. »)

Les modules Jetson AGX Orin de Nvidia exécutent les Pile robotique Isaac, que le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé aujourd’hui passera au cloud. Isaac, y compris Isaac Sim, propose une suite d’outils « natifs du cloud » compatibles avec l’écosystème ROS 2. Les développeurs peuvent utiliser Isaac Sim pour gérer les données des capteurs, ce qui, espère Nvidia, sera largement utilisé dans les robots mobiles autonomes ainsi que dans les robots « pick-and-place ». Par exemple, Slash Gear rapporte qu’Amazon utilise Isaac Sim pour cartographier l’intérieur de ses entrepôts, afin de tester, former et gérer ses propres AMR.

GTC 2022 se déroule du 19 septembre au 22 septembre.

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