Quindi, ti starai chiedendo, Qual è il miglior SoC per i progetti di intelligenza artificiale? È una domanda apparentemente semplice, con, francamente, un'infinità di possibili risposte. Perché la "migliore" dipende da chi sei, da cosa stai costruendo, da dove lo stai implementando e da quanta potenza di fuoco ti serve in quella piccola lastra di silicio.
Probabilmente non stai cercando su Google solo per curiosità. Forse stai prototipando un sensore intelligente, o sviluppando una piattaforma robotica, o testando il rilevamento di oggetti ai margini della rete. In ogni caso, lo vedremo nel dettaglio.
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Aspetta, torniamo indietro: cos'è un SoC per l'intelligenza artificiale?
Mettiamoci a livello. Un SoC, o System on Chip, è un pacchetto compatto che include la maggior parte di ciò che normalmente si trova su una scheda madre di dimensioni standard (CPU, GPU, memoria, a volte persino un'unità di elaborazione neurale), il tutto condensato in un unico pezzo di silicio.
Perché gli sviluppatori di intelligenza artificiale dovrebbero interessarsene? Perché i SoC eseguono i tuoi modelli localmenteNessun cloud, nessun ritardo, nessun meccanismo di "elaborazione" che potrebbe rovinare il mondo. Basta fornirgli un modello TensorFlow Lite o un'esportazione PyTorch e... boom! Reagisce in tempo reale. Ideale per droni, smart cam, dispositivi indossabili, attrezzature industriali e molto altro.
Quindi... qual è il miglior SoC per l'intelligenza artificiale?
Non esiste un vincitore universale. SoC diversi dominano in ambiti diversi. Vediamo quelli che contano:
🧠 Serie NVIDIA Jetson Orin
Caso d'uso: Robotica, droni, visione artificiale ad alta risoluzione
Se hai bisogno di una potenza notevole e non ti dispiace pagarla, Jetson Orin è il colosso. Offre core CUDA, ottimizzazione TensorRT, supporto per tutti i framework più diffusi e, onestamente, è ciò che molti team di robotica nel mondo reale stanno utilizzando in questo momento.
Ma attenzione: non è adatto a progetti occasionali. Le schede Orin possono arrivare a costare tranquillamente più di 500 dollari. Tuttavia, se la vostra applicazione deve gestire più modelli di visione o gestire il rilevamento rapido di oggetti, questo è il prodotto che fa per voi.
🪶 Scheda di sviluppo Google Coral/SoM (Edge TPU)
Caso d'uso: Inferenza leggera, visione offline
Coral è strano nel senso buono del termine. Formato ridotto, consumo energetico incredibilmente basso e ottimizzato per TensorFlow Lite. Se vuoi semplicemente installare un piccolo modello di visione su un chiosco o una telecamera e farlo "semplicemente funzionare", Coral è difficile da battere.
Limitazioni? Sì. Non gli piacciono i modelli grandi e, a meno che non si vogliano fare i conti con le conversioni, si è praticamente obbligati a usare TFLite.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Caso d'uso: Occhiali AR, robot mobili, audio AI
L'XR2 è furtivamente potente. È il chip integrato nel Quest 3 di Meta e in alcuni visori industriali. Ha 45 TOPS di potenza AI, 5G integrato e un discreto supporto SDK, se siete disposti a vivere nel mondo degli sviluppatori Qualcomm.
Questo non è un sostituto del Raspberry Pi. È per quando il tuo prodotto È l'hardware, come gli occhiali intelligenti o i robot connessi ai dispositivi edge.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBook, iPad a breve)
Caso d'uso: Intelligenza artificiale nativa per Mac, strumenti creativi, modifica di modelli in tempo reale
Il SoC di Apple è di un altro livello se si sviluppa per il loro ecosistema. Con memoria unificata, core ad alta efficienza e accelerazione CoreML, gestisce l'intelligenza artificiale alla perfezione, in particolare modelli di visione, testo e linguaggio.
Detto questo, è Apple. La sandbox è stretta. Non aspettatevi un sistema plug-and-play con il vostro flusso di lavoro ONNX. Ma se siete già nel pieno della corsia Mac, è fantastico.
🔓 Kendryte K510/K230 (RISC-V)
Caso d'uso: Intelligenza artificiale open source, mercati emergenti, vantaggio industriale
Non appariscenti. Non costosi. Ma solidi. Questi SoC basati su RISC-V di Canaan stanno guadagnando terreno in Cina e in alcune parti del Sud-est asiatico. Offrono un discreto supporto NPU, inferenza visiva di base e un'architettura aperta che risulta piacevole per chi proviene dal mondo bloccato di ARM o x86.
Personaggi degni di nota che meritano una breve menzione
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MediaTek Dimensity – alimentando una tonnellata di smartphone AI in Asia
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Rockchip RK3588 – economico e allegro per segnaletica, vendita al dettaglio e chioschi
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Samsung Exynos Auto – intelligenza artificiale integrata per le auto, principalmente in Corea
Quindi... come scegli?
Analizziamoli in base agli obiettivi:
| Se vuoi... | Vai con... |
|---|---|
| Massima potenza per robot o città intelligenti | NVIDIA Jetson Orin |
| Una scheda economica e affidabile per l'inferenza | Google Coral |
| Intelligenza artificiale sul dispositivo nell'hardware AR/VR | Snapdragon XR2 |
| Qualcosa di nativo dell'hardware Apple | Apple M4 |
| Flessibilità RISC-V con utilizzo dell'intelligenza artificiale | Kendryte |
Oh e non dimenticare la geografia. Restrizioni all'importazione, forum di supporto e ritardi nelle spedizioni possono compromettere le tue tempistiche. Ad esempio:
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Le tavole Jetson non sono facili da trovare in alcune parti della Cina
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Le azioni di Coral fluttuano nel Regno Unito
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Kendryte ha una presenza pressoché nulla in Nord America
Controlla sempre, sempre, la tua regione prima di acquistare 10 kit di sviluppo.
COSÌ, Qual è il miglior SoC per i progetti di intelligenza artificiale? Dipende. Ma ecco il foglietto riassuntivo:
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Costruire robot, chioschi o telecamere intelligenti dotati di visione? → Jetson Orin
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Hai bisogno di qualcosa di economico e veloce da prototipare? → Corallo
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Realtà aumentata, dispositivi indossabili o intelligenza artificiale integrata nel corpo? → Snapdragon XR2 o Apple M4
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Vuoi rimanere aperto e RISC? → Kendryte
Qualunque sia la tua scelta, inizia in piccolo. Esegui alcuni modelli. Sottoponi la tua idea a uno stress test. Il "miglior" SoC è quello che puoi permetterti, distribuire e scalare senza rimpianti.