Alors, vous vous demandez, quel est le meilleur SoC pour les projets d'IA ? C'est une question d'une simplicité trompeuse, avec, à vrai dire, une multitude de réponses possibles. Car la « meilleure » réponse dépend de qui vous êtes, de ce que vous construisez, de l'endroit où vous le déployez et de la puissance de feu dont vous avez besoin dans ce petit bloc de silicium.
Il y a de fortes chances que vous ne cherchiez pas cela par simple curiosité. Peut-être êtes-vous en train de prototyper un capteur intelligent, de mettre au point une plateforme robotique ou de tester la détection d'objets en périphérie. Quoi qu'il en soit, nous allons vous expliquer tout cela.
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Attendez, reculez : qu'est-ce qu'un SoC pour l'IA ?
Mettons les choses à niveau. Un SoC, ou System on Chip, est un package compact qui comprend la plupart de ce que vous trouverez normalement sur une carte mère de taille normale - CPU, GPU, mémoire, parfois même une unité de traitement neuronal - le tout réduit sur un seul morceau de silicium.
Pourquoi les développeurs d'IA devraient-ils s'en soucier ? Parce que les systèmes sur puce (SoC) exécutent vos modèles. localementPas de cloud, pas de latence, pas de « processing » catastrophique. Il suffit d'alimenter le logiciel avec un modèle TensorFlow Lite ou un export PyTorch, et hop ! il réagit en temps réel. Idéal pour les drones, les caméras connectées, les objets connectés, les équipements d'usine, etc.
Alors… Quel est le meilleur SoC pour l’IA ?
Il n'y a pas de gagnant universel. Différents systèmes sur puce dominent dans différentes voies. Passons en revue ceux qui comptent :
🧠 Série NVIDIA Jetson Orin
Cas d'utilisation : Robotique, drones, vision par ordinateur haute résolution
Si vous avez besoin d'une puissance importante et que cela ne vous dérange pas de payer pour cela, Jetson Orin C'est un mastodonte. Vous bénéficiez de cœurs CUDA, de l'optimisation TensorRT, de la prise en charge de tous les frameworks populaires et, honnêtement, c'est ce qu'utilisent actuellement de nombreuses équipes de robotique.
Mais attention : ce produit n'est pas destiné à un projet occasionnel. Les cartes Orin peuvent facilement coûter plus de 500 $. Néanmoins, si votre application doit exécuter plusieurs modèles de vision ou gérer une détection rapide d'objets, c'est l'outil qu'il vous faut.
🪶 Carte de développement Google Coral/SoM (Edge TPU)
Cas d'utilisation : Inférence légère, vision hors ligne
Coral est un outil original, mais efficace. Compact, très économe en énergie et optimisé pour TensorFlow Lite. Si vous souhaitez simplement afficher un petit modèle de vision sur une borne ou une caméra et le faire fonctionner, Coral est imbattable.
Des limites ? Oui. Il n'aime pas les gros modèles, et vous êtes généralement obligé d'utiliser TFLite, à moins de vouloir vous battre avec les conversions.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Cas d'utilisation : Lunettes AR, robots mobiles, audio IA
Le XR2 est d'une puissance redoutable. C'est la puce qui équipe le Quest 3 de Meta et quelques casques industriels. Il dispose de 45 TOPS de puissance d'IA, de la 5G intégrée et d'un support SDK correct, si vous êtes prêt à évoluer dans l'univers des développeurs de Qualcomm.
Ceci n'est pas un remplacement du Raspberry Pi. C'est pour quand votre produit est le matériel, comme des lunettes intelligentes ou des robots connectés en périphérie.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBooks, iPads bientôt)
Cas d'utilisation : IA native Mac, outils créatifs, édition de modèles en direct
Le SoC d'Apple atteint un niveau supérieur si vous développez pour son écosystème. Avec sa mémoire unifiée, ses cœurs à haute efficacité et son accélération CoreML, il gère l'IA avec brio, notamment les modèles de vision, de texte et de langage.
Cela dit, c'est Apple. Le bac à sable est compact. Ne vous attendez pas à du plug-and-play avec votre workflow ONNX. Mais si vous êtes un adepte du Mac, c'est génial.
🔓 Kendryte K510/K230 (RISC-V)
Cas d'utilisation : IA open source, marchés émergents, avantage industriel
Ni tape-à-l'œil, ni cher, mais solide. Ces SoC RISC-V de Canaan gagnent du terrain en Chine et dans certaines régions d'Asie du Sud-Est. Ils bénéficient d'un support NPU correct, d'une inférence visuelle basique et d'une architecture ouverte, rafraîchissante si vous venez du monde fermé d'Arm ou x86.
Personnalités notables qui méritent d'être mentionnées rapidement
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Dimensions de MediaTek – alimenter une tonne de téléphones intelligents dotés d'IA en Asie
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Rockchip RK3588 – bon marché et joyeux pour la signalisation, la vente au détail et les kiosques
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Samsung Exynos Auto – IA embarquée pour les voitures, principalement en Corée
Alors… Comment choisir ?
Décomposons-le par objectif :
| Si tu veux... | Aller avec... |
|---|---|
| Puissance maximale pour les robots ou les villes intelligentes | NVIDIA Jetson Orin |
| Une carte d'inférence bon marché et fiable | Google Coral |
| IA sur appareil dans le matériel AR/VR | Snapdragon XR2 |
| Quelque chose de natif du matériel Apple | Apple M4 |
| Flexibilité RISC-V avec utilisation de l'IA en périphérie | Kendryte |
Oh et n'oubliez pas la géographie. Les restrictions d'importation, les forums d'assistance et les retards de livraison peuvent perturber votre calendrier. Par exemple :
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Les cartes Jetson ne sont pas faciles à obtenir dans certaines régions de Chine
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Le stock de corail fluctue au Royaume-Uni
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Kendryte n'a pratiquement aucune présence en Amérique du Nord
Vérifiez toujours, toujours votre région avant d'acheter 10 kits de développement.
Donc, quel est le meilleur SoC pour les projets d'IA ? Ça dépend. Mais voici l'astuce :
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Construire des robots, des kiosques ou des caméras intelligentes dotés d'une vision intense ? → Jetson Orin
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Besoin de quelque chose de bon marché et rapide pour prototyper ? → Corail
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Vous faites de la réalité augmentée, des objets connectés ou de l'IA corporelle ? → Snapdragon XR2 ou Apple M4
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Vous souhaitez rester ouvert et RISC-y ? → Kendryte
Quel que soit votre choix, commencez petit. Exécutez quelques modèles. Testez votre idée. Le « meilleur » SoC est celui que vous pouvez vous permettre, livrer et déployer sans regret.