אז, אתם תוהים, מהו ה-SoC הטוב ביותר עבור פרויקטים של בינה מלאכותית? זוהי שאלה פשוטה באופן מטעה, עם, למען האמת, שפע של תשובות אפשריות. כי ה"טוב ביותר" תלוי במי שאתה, מה אתה בונה, היכן אתה פורס אותו, וכמה כוח אש אתה צריך בלוח הסיליקון הקטן הזה.
סביר להניח שאתם לא מחפשים את זה בגוגל סתם מתוך סקרנות. אולי אתם מפתחים אב טיפוס של חיישן חכם, או יוצרים פלטפורמת רובוטיקה, או בודקים זיהוי עצמים בקצה. כך או כך, נעבור על זה.
מאמרים שאולי תרצו לקרוא אחרי זה:
🔗 כלי DevOps AI – הטובים ביותר
גלו את כלי הבינה המלאכותית המובילים שמשנים זרימות עבודה של DevOps, החל מ-CI/CD ועד לניטור ותגובה לאירועים.
🔗 איזו בינה מלאכותית הכי טובה לקידוד? – עוזרי קידוד מובילים בתחום הבינה המלאכותית
סיכום של עוזרי קידוד הבינה המלאכותית החזקים ביותר שיעזרו לכם לכתוב, לסקור ולנפות באגים בצורה חכמה יותר.
🔗 כלי בדיקת חדירה של בינה מלאכותית - הפתרונות הטובים ביותר המופעלים על ידי בינה מלאכותית לאבטחת סייבר
גלו את כלי הבינה המלאכותית המובילים לבדיקות חדירה וחשיפת פגיעויות באמצעות למידת מכונה.
רגע, גיבוי: מה בכלל זה SoC עבור בינה מלאכותית?
בואו נקבע את הרמה. על גבי מערכת שבב, או System on Chip, היא חבילה קומפקטית הכוללת את רוב מה שתמצאו בדרך כלל בלוח אם בגודל מלא - מעבד, כרטיס מסך, זיכרון, ולפעמים אפילו יחידת עיבוד עצבית - הכל מכווץ לחתיכת סיליקון אחת.
למה שמפתחי בינה מלאכותית צריכים להתעניין? כי מערכות על שבב (SoC) מפעילות את המודלים שלך. באופן מקומיאין ענן, אין השהייה, אין "עיבוד" של אבדון. אתם מזינים אותו במודל TensorFlow Lite או ביצוא PyTorch, ובום - הוא מגיב בזמן אמת. אידיאלי לרחפנים, מצלמות חכמות, מכשירים לבישים, ציוד יצרן, מה שתרצו.
אז... מהו ה-SoC הטוב ביותר עבור בינה מלאכותית?
אין כאן מנצח אוניברסלי. שבבי על-שבב שונים שולטים בנתיבים שונים. בואו נסקור את אלה החשובים:
🧠 סדרת NVIDIA Jetson Orin
מקרה שימוש: רובוטיקה, רחפנים, ראייה ממוחשבת ברזולוציה גבוהה
אם אתה צריך כוחות סוס רציניים ולא אכפת לך לשלם על זה, ג'טסון אורין הוא ענק. אתה מקבל ליבות CUDA, אופטימיזציה של TensorRT, תמיכה בכל המסגרות הפופולריות, ולמען האמת, זה מה שהרבה צוותי רובוטיקה בעולם האמיתי משתמשים בו כרגע.
אבל הזהרו: זה לא לפרויקט מזדמן. לוחות אורין יכולים לעלות בקלות מעל 500 דולר. ובכל זאת, אם היישום שלכם צריך להריץ מספר מודלים של ראייה או להתמודד עם זיהוי מהיר של עצמים, זה הפרויקט בשבילכם.
🪶 לוח פיתוח/SoM של גוגל קורל (Edge TPU)
מקרה שימוש: הסקה קלה, ראייה לא מקוונת
קורל מוזרה בצורה הטובה ביותר. צורה זעירה, צריכת חשמל נמוכה בטירוף, ומותאמת ל-TensorFlow Lite. אם אתם רק רוצים להציב דגם ראייה קטן על קיוסק או מצלמה ושהוא "פשוט יעבוד", קשה לנצח את קורל.
מגבלות? כן. הוא לא אוהב דגמים גדולים, ואתה תקוע בעיקר עם TFLite אלא אם כן אתה רוצה להתמודד עם המרות.
👓 Snapdragon XR2 דור 2 (קוואלקום)
מקרה שימוש: משקפי מציאות רבודה, רובוטים ניידים, אודיו של בינה מלאכותית
ה-XR2 הוא בעל עוצמה ערמומית. זהו השבב שבתוך Quest 3 של מטא וכמה אוזניות תעשייתיות. יש לו 45 נקודות שיא של כוח בינה מלאכותית, 5G מובנה ותמיכה טובה בערכת פיתוח תוכנה (SDK), אם אתם מוכנים לחיות בעולם המפתחים של קוואלקום.
זה לא תחליף ל-Raspberry Pi. זה מיועד כאשר המוצר שלך הוא החומרה, כמו משקפיים חכמים או בוטים המחוברים לקצה.
🍏 אפל M4 (בקרוב Vision Pro, מקבוקים, אייפדים)
מקרה שימוש: בינה מלאכותית מקורית למקינטוש, כלים יצירתיים, עריכת מודלים בזמן אמת
משחק ה-SoC של אפל הוא ברמה אחרת אם אתם בונים עבור המערכת האקולוגית שלהם. עם זיכרון מאוחד, ליבות יעילות גבוהה ותאוצת CoreML, הוא מטפל בבינה מלאכותית כמו חלום, במיוחד במודלים של ראייה, טקסט ושפה.
עם זאת, זו אפל. ארגז החול צפוף. אל תצפו לחיבור-והפעל עם תהליך העבודה של ONNX. אבל אם אתם עמוק בנתיב של מק, זה מבריק.
🔓 קנדרייט K510/K230 (RISC-V)
מקרה שימוש: בינה מלאכותית בקוד פתוח, שווקים מתעוררים, יתרון תעשייתי
לא ראוותני. לא יקר. אבל מוצק. שבבי ה-SoC מבוססי RISC-V מכנען צוברים תאוצה בסין ובחלקים מדרום מזרח אסיה. אתם מקבלים תמיכה טובה ב-NPU, הסקת ראייה בסיסית וארכיטקטורה פתוחה שמרגישה מרעננת אם אתם מגיעים מהעולם הסגור של Arm או x86.
דמויות בולטות ששווה להזכיר אותן בקצרה
-
מדיהטק דיימנסיטי – מפעילים המון טלפונים חכמים מבוססי בינה מלאכותית באסיה
-
רוקצ'יפ RK3588 – זול ושמח לשילוט, קמעונאות וקיוסקים
-
סמסונג אקסינוס אוטומטי – בינה מלאכותית משובצת למכוניות, בעיקר בקוריאה
אז... איך בוחרים?
בואו נפרק את זה לפי מטרה:
| אם אתה רוצה... | לך עם... |
|---|---|
| הספק מקסימלי לרובוטים או ערים חכמות | NVIDIA Jetson Orin |
| לוח זול ואמין להסקת מסקנות | גוגל קורל |
| בינה מלאכותית במכשיר בחומרה של AR/VR | סנאפדרגון XR2 |
| משהו מקורי לחומרה של אפל | אפל M4 |
| גמישות RISC-V עם שימוש בקצה הבינה המלאכותית | קנדריטה |
אה ו אל תשכחו גיאוגרפיה. הגבלות ייבוא, פורומי תמיכה ועיכובים במשלוח - כל אלה עלולים לפגוע בלוח הזמנים שלך. לדוגמה:
-
לא קל להשיג לוחות ג'טסון בחלקים מסוימים של סין
-
מניית קורל משתנה בבריטניה
-
ל-Kendryte כמעט ואין נוכחות בצפון אמריקה
תמיד, תמיד בדוק את האזור שלך לפני שאתה קונה ערכות פיתוח של 10.
כָּך, מהו ה-SoC הטוב ביותר עבור פרויקטים של בינה מלאכותית? תלוי. אבל הנה דף העזרה:
-
בניית רובוטים, קיוסקים או מצלמות חכמות בעלי רמת ראייה גבוהה? ג'טסון אורין
-
צריך משהו זול ומהיר לאב טיפוס? אַלְמוֹג
-
עושים מציאות רבודה, מכשירים לבישים, או בינה מלאכותית על הגוף? סנאפדרגון XR2 או אפל M4
-
רוצים להישאר פתוחים ובעלי RISC? קנדריטה
לא משנה מה תבחרו, התחילו בקטן. הרצו כמה מודלים. בצעו מבחן מאמץ לרעיון שלכם. ה-SoC "הטוב ביותר" הוא זה שאתם יכולים להרשות לעצמכם, לשלוח ולהרחיב בלי חרטות.