Ce que révèle le test Ubuntu du LattePanda Mu Ultra 256V

Le test publié le 4 novembre 2026 par CNX Software a fait tourner le LattePanda Mu Ultra équipé du Core Ultra 7 256V sous Ubuntu 26.04.1 LTS. Linux a détecté ses principaux composants et les essais d’IA locale ont montré un gain marqué du GPU pour traiter les prompts. En charge CPU prolongée, le processeur a toutefois atteint 95 à 96 °C et la fréquence de ses P-cores est descendue autour de 2,1 à 2,2 GHz.

La configuration testée sous Ubuntu

L’essai porte sur le modèle Core Ultra 7 256V, avec Ubuntu 26.04.1 LTS et le noyau Linux 7.0.0-38-generic. La configuration comportait une Mini Carrier Board, un refroidisseur actif et un SSD NVMe installé séparément. DFRobot indique que le module dispose de 16 Go de mémoire LPDDR5X et annonce jusqu’à 115 TOPS de performance IA INT8 combinée pour le CPU, le GPU et le NPU. Ce chiffre de pointe est une spécification, distincte des résultats mesurés dans les applications.

La fréquence baisse sous charge CPU prolongée

Pendant les tests intensifs, CNX Software a relevé des températures de package CPU de 95 à 96 °C. Sous charge complète prolongée, la fréquence des P-cores, initialement proche de 4,7 GHz, est tombée aux environs de 2,1 à 2,2 GHz. Ces mesures décrivent la configuration utilisée pour l’essai, avec son refroidissement et ses conditions de fonctionnement.

Pour les LLM, le GPU accélère surtout le traitement du prompt

Dans les essais réalisés avec llama.cpp, l’exécution Vulkan sur le GPU a fortement accéléré le traitement du prompt, mais n’a modifié que modestement le débit de génération des tokens. Les résultats ci-dessous portent sur des modèles quantifiés Q4_K_M, avec huit threads CPU, un prompt de 512 tokens, 128 tokens générés et cinq répétitions.

La différence dépend donc de la phase d’inférence. Le GPU traite les prompts beaucoup plus vite dans ces essais, tandis que la génération, qui produit les tokens un à un, passe de 13,59 à 14,14 tokens/s pour le modèle 3B et de 6,16 à 6,44 tokens/s pour le 8B.

YOLO26 : les FPS synthétiques ne sont pas ceux d’une webcam

Les essais YOLO26 en inférence seule utilisaient des modèles FP16, des entrées synthétiques de 640 × 640 pixels, 50 itérations d’échauffement et 500 itérations mesurées. Ils rapportaient les débits suivants :

Une webcam ajoute la capture vidéo et les étapes de traitement autour de l’inférence. Dans les essais en direct, CNX Software rapporte généralement environ 10 FPS. Sa démonstration de réglage gestuel atteint environ 28 à 30 FPS en 640 × 480, 10 FPS en 1 280 × 720 et 5 FPS en 1 920 × 1 080. Ces valeurs correspondent à des essais avec caméra, distincts des mesures sur entrées synthétiques.

OpenVINO et Geekbench AI donnent des résultats distincts

Sous Ubuntu, OpenVINO a détecté le CPU, le GPU Intel Arc et le NPU; l’essai a aussi utilisé cette pile logicielle pour des tests de LLM et de YOLO26. Dans une autre série, le test GPU OpenVINO de Geekbench AI a échoué dès la première classification d’image avec l’erreur CL_OUT_OF_RESOURCES, et Geekbench AI n’a pas détecté le NPU. Il s’agit de résultats obtenus par des applications et des chemins logiciels différents.

Le kit nécessite un SSD et une alimentation séparés

La fiche DFRobot indique que le kit 256V comprend le module, la Mini Carrier Board et le refroidisseur actif, ainsi que les entretoises, les vis, un capuchon de bouton et les manuels. Le module n’ayant pas de stockage intégré, il faut ajouter un SSD NVMe compatible. DFRobot demande également une alimentation de 12 à 20 V d’au moins 50 W avec la carte porteuse. Les composants et ces besoins sont détaillés sur la fiche du kit LattePanda Mu Ultra 256V.

DigiKey Product Discovery montre une autre configuration, équipée du Core Ultra 5 226V : le module est monté sur la Mini Carrier Board, puis un écran tactile est raccordé par eDP et par son connecteur tactile. La démonstration poursuit avec le lancement de la récupération de Windows 11 depuis une clé USB, via le menu Boot Override. Elle est en anglais.