{"id":163614,"date":"2026-03-09T17:12:00","date_gmt":"2026-03-09T15:12:01","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/proekt-arduino-predstavil-odnoplatnyj-kompyuter-ventuno-q"},"modified":"2026-03-09T17:12:00","modified_gmt":"2026-03-09T15:12:01","slug":"proekt-arduino-predstavil-odnoplatnyj-kompyuter-ventuno-q","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/proekt-arduino-predstavil-odnoplatnyj-kompyuter-ventuno-q","title":{"rendered":"Le projet Arduino a pr\u00e9sent\u00e9 l'ordinateur monocarte VENTUNO Q","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Le projet Arduino, acquis l'ann\u00e9e derni\u00e8re par la soci\u00e9t\u00e9 Qualcomm, a annonc\u00e9 l'ordinateur monocarte VENTUNO Q, combinant en un seul appareil un microcontr\u00f4leur STM32H5F5 et un microprocesseur Qualcomm Dragonwing IQ8 avec GPU int\u00e9gr\u00e9 et acc\u00e9l\u00e9rateur AI. La principale fonction de la carte est de cr\u00e9er des dispositifs AI autonomes capables de r\u00e9soudre des t\u00e2ches de vision par ordinateur et d'ex\u00e9cuter ind\u00e9pendamment des mod\u00e8les d'apprentissage machine. <\/p>\n

Les exemples d'application du VENTUNO Q incluent la cr\u00e9ation de robots, de kiosques intelligents, d'analysateurs de trafic, d'assistants pour le suivi de la sant\u00e9, et de syst\u00e8mes de contr\u00f4le de la qualit\u00e9 dans les entreprises. En connectant un moniteur, un clavier et une souris, la carte peut \u00eatre utilis\u00e9e comme station de travail pour d\u00e9veloppeurs, prenant en charge le lancement de l'Arduino App Lab. L'appareil est compatible avec les cartes d'extension et les ajouts d\u00e9j\u00e0 disponibles pour les cartes Arduino UNO. La date de mise en vente et le prix du VENTUNO Q n'ont pas encore \u00e9t\u00e9 annonc\u00e9s. <\/p>\n

Le microprocesseur Qualcomm Dragonwing IQ8 (IQ-8275) comprend un CPU 8 c\u0153urs Arm Cortex, un GPU Arm Cortex A623 (877 MHz), un processeur de traitement d'images (ISP) Qualcomm Spectra 692 et un acc\u00e9l\u00e9rateur AI (NPU) Hexagon Tensor AI avec une performance annonc\u00e9e de 40 trillions d'op\u00e9rations par seconde. Le syst\u00e8me est \u00e9quip\u00e9 de 16 Go de RAM et d'un stockage eMMC de 64 Go. Un connecteur M.2 pour disques NVME Gen.4 est disponible pour l'extension de la m\u00e9moire permanente. Le lancement d'Ubuntu et de Debian est support\u00e9. <\/p>\n

Le microcontr\u00f4leur STM32H5F5 comprend un c\u0153ur Arm Cortex M33 250 MHz, 4 Mo de Flash et 1,5 Mo de RAM. Le lancement du RTOS Zephyr est pris en charge, et la compatibilit\u00e9 compl\u00e8te avec le syst\u00e8me d'exploitation ROS 2 (Robot Operating System 2) et l'outil Arduino App Lab est assur\u00e9e. Des interfaces GPIO, PWM et CAN-FD sont pr\u00e9vues pour la connexion de p\u00e9riph\u00e9riques, capteurs et moteurs pas \u00e0 pas. <\/p>\n

De plus, la carte est \u00e9quip\u00e9e de Wi-Fi 6 2.4\/5\/6 GHz, Bluetooth 5.3, Ethernet 2.5 Gbit (RJ45), HDMI pour la connexion d'un moniteur, MIPI DSI pour la connexion d'\u00e9crans tactiles et de panneaux interactifs, de trois connecteurs MIPI CSI pour cam\u00e9ras, USB-C prenant en charge la connexion de moniteurs et de cam\u00e9ras, deux USB 3.0 Type A, deux USB 3.0, et une sortie audio. Dimensions : 160 x 100 x 25,8 mm.

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Le microprocesseur Qualcomm Dragonwing IQ8 est destin\u00e9 \u00e0 ex\u00e9cuter le syst\u00e8me d'exploitation de contr\u00f4le et \u00e0 faire fonctionner des mod\u00e8les d'IA, tandis que le microcontr\u00f4leur STM32H5F5 est responsable du contr\u00f4le des moteurs et de la r\u00e9ponse aux informations des capteurs en temps r\u00e9el. Une biblioth\u00e8que RPC (Remote Procedure Call) pr\u00eate \u00e0 l'emploi est fournie pour interagir avec le microcontr\u00f4leur depuis Linux. <\/p>\n

Pour le NPU, des biblioth\u00e8ques pr\u00eates \u00e0 l'emploi sont propos\u00e9es pour l'ex\u00e9cution locale de mod\u00e8les d'apprentissage machine, telles que Qwen pour le traitement local des requ\u00eates en langage naturel, Qwen VLM pour la reconnaissance de texte, la d\u00e9tection d'objets sur des images et la description de sc\u00e8nes, Melo TTS et Whisper pour la reconnaissance vocale et la transcription, MediaPipe pour la reconnaissance des gestes de contr\u00f4le et le suivi des mouvements des mains, YOLO-X pour le suivi des mouvements des personnes, des voitures et des objets devant la cam\u00e9ra, PoseNet pour la d\u00e9tection de la posture humaine.

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Source : opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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