L’univers du clustering ARM compact s’enrichit d’une nouvelle solution particulièrement accessible. Selon cnx-software, le Sipeed NanoCluster propose une carte cluster de la taille d’une paume intégrant 7 emplacements pour modules Raspberry Pi CM4/CM5, Sipeed LM3H (Allwinner H618) et M4N (Axera AX650N SOC IA). Cette plateforme gère la communication intermodule via un switch Gigabit RISC-V 8 ports et supporte jusqu’à 60W via USB-C PD ou PoE optionnel. Destinée aux utilisateurs HomeLab débutants, elle facilite l’apprentissage de l’informatique distribuée, Kubernetes, Docker et Edge Computing dans un format ultra-compact.
Switch RISC-V JL6108 et BCM2712 à 2,4 GHz : 7 slots contre Turing Pi 2.5
Le cœur réseau du NanoCluster repose sur un commutateur JL6108 RISC-V 8 ports gérant la communication entre modules avec support 10/100 Mbps pour LM3H et Gigabit Ethernet pour autres SOM. Cette architecture permet interconnexion directe sans commutateur externe, simplifiant considérablement le déploiement par rapport aux solutions multi-cartes traditionnelles.
La compatibilité SOM couvre quatre familles principales avec le Raspberry Pi CM5 (Broadcom BCM2712 quad-core Cortex-A76 à 2,4 GHz, GPU VideoCore VII, jusqu’à 16 Go RAM), le CM4 (BCM2711 Cortex-A72 à 1,5 GHz), le Sipeed LM3H (Allwinner H618 Cortex-A53, Mali-G31 MP2) et le M4N intégrant l’Axera AX650N octa-core Cortex-A55 avec NPU 18 TOPS pour applications IA embarquée.
L’architecture physique exploite des slots verticaux dual M.2 M-Key avec adaptateurs dédiés pour CM4/CM5 supportant stockage M.2 PCIe sur carte adaptateur. Cette approche modulaire facilite maintenance et évolutions sans démontage complet du système. Un port HDMI connecté au slot 1 permet affichage direct pour administration système.
La gestion alimentation centralise le contrôle via slot 1 gérant autres emplacements through puce d’extension I/O. Chaque module dispose de contrôle UART et puissance indépendant avec 7 UARTs dédiés au debug. Cette granularité facilite développement et dépannage des applications distribuées.
Tests Jeff Geerling et bundles 699 $ : limitations thermiques à 4-5 CM5 maximum
Les tests pratiques de Jeff Geerling révèlent les contraintes réelles du système malgré ses 7 slots théoriques. Ses expérimentations avec modules Raspberry Pi CM5 démontrent qu’il est recommandé de n’utiliser que 4 à 5 CM5 simultanément en raison de problèmes énergétiques et thermiques, particulièrement lors de connexion SSD M.2 sur chaque adaptateur.
Un test de stress avec six modules CM5 sans SSD provoque pertes de connectivité et limitation thermique par manque d’espace de refroidissement suffisant. Cependant, aucun problème n’apparaît lors d’exécution cluster K3S standard, suggérant que les limitations concernent principalement les charges soutenues maximales.
Les modules CM4 et LM3H consommant respectivement 4,6W et 3,7W maximum contre 8W pour CM5, l’utilisation des 7 slots devient envisageable avec ces variantes moins gourmandes. Le refroidissement via ventilateur 60 mm 2 broches s’avère critique pour performances soutenues.
La consommation détaillée s’échelonne de 1,2W (LM3H idle) à 9W (M4N pic), la carte seule consommant 3,6W. L’alimentation 60W via USB-C PD ou PoE module optionnel couvre théoriquement 7 modules LM3H mais limite à 4-5 CM5 en pratique selon configuration.
Le positionnement commercial de Sipeed propose la carte nue à 49 $ sur AliExpress avec boîtier rouge et blanc. Les bundles s’échelonnent de 99 $ (7 adaptateurs CM4/CM5) à 699 $ pour 4 modules M4N, tandis que 7 modules LM3H atteignent 299 $. Cette tarification cible l’éducation et expérimentation plutôt que production HPC haute performance.
Face au Turing Pi 2.5 et DeskPi Super6C, le NanoCluster mise sur accessibilité et compacité avec dimensions PCBA de seulement 88×57 mm (100×60×60 mm assemblé avec ventilateur). Cette approche démocratise l’accès au clustering ARM pour apprentissage Kubernetes, compilation distribuée DISTCC et déploiement automatisé via playbooks Ansible fournis.
L’écosystème logiciel inclut instructions pour K3S (version légère Kubernetes), scripts de déploiement Nomad et documentation complète facilitant prise en main rapide. Cette approche éducative privilégie simplicité d’usage sur performances brutes, positionnant le NanoCluster comme tremplin idéal vers solutions clustering plus avancées.
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