Więc zastanawiasz się, jaki SoC jest najlepszy dla projektów AI? To pozornie proste pytanie, na które, szczerze mówiąc, można znaleźć mnóstwo możliwych odpowiedzi. Bo „najlepsze” zależy od tego, kim jesteś, co budujesz, gdzie to wdrażasz i ile siły ognia potrzebujesz w tej małej silikonowej płytce.
Prawdopodobnie nie szukasz tego w Google z czystej ciekawości. Może prototypujesz inteligentny czujnik, tworzysz platformę robotyczną lub testujesz wykrywanie obiektów na krawędzi sieci. Tak czy inaczej, omówimy to.
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Narzędzia DevOps AI – najlepsze z najlepszych
Odkryj najlepsze narzędzia AI, które przekształcają procesy DevOps, od CI/CD po monitorowanie i reagowanie na incydenty.
🔗 Jaka sztuczna inteligencja jest najlepsza do kodowania? – Najlepsi asystenci kodowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Zestawienie najpotężniejszych asystentów kodowania AI, którzy pomogą Ci pisać, recenzować i debugować w sposób bardziej inteligentny.
🔗 Narzędzia do testów penetracyjnych AI – najlepsze rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla cyberbezpieczeństwa
Poznaj wiodące narzędzia AI do testów penetracyjnych i wykrywania luk w zabezpieczeniach za pomocą uczenia maszynowego.
Poczekaj, cofnij się: czym właściwie jest SoC dla AI?
Ustalmy poziom. Układ SoC, czyli System on Chip, to kompaktowa obudowa zawierająca większość elementów, które normalnie można znaleźć na pełnowymiarowej płycie głównej — procesor, procesor graficzny, pamięć, czasami nawet jednostkę przetwarzania neuronowego — wszystko zredukowane do pojedynczego kawałka krzemu.
Dlaczego twórcy sztucznej inteligencji powinni się tym przejmować? Ponieważ to SoC obsługują Twoje modele lokalnieBez chmur, bez opóźnień, bez „przetwarzania” – bez efektu „doom”. Wystarczy wprowadzić model TensorFlow Lite lub wyeksportować PyTorch i bum – reaguje w czasie rzeczywistym. Idealny do dronów, inteligentnych kamer, urządzeń noszonych, sprzętu fabrycznego – czegokolwiek chcesz.
Więc… jaki jest najlepszy układ SoC dla AI?
Nie ma tu uniwersalnego zwycięzcy. Różne SoC dominują w różnych segmentach. Przyjrzyjmy się tym, które mają znaczenie:
🧠 Seria NVIDIA Jetson Orin
Przypadek użycia: Robotyka, drony, komputerowa wizja wysokiej rozdzielczości
Jeśli potrzebujesz dużej mocy i nie przeszkadza Ci za nią zapłacić, Jetson Orin To prawdziwy gigant. Dostajesz rdzenie CUDA, optymalizację TensorRT, obsługę wszystkich popularnych frameworków i szczerze mówiąc, to właśnie z tego korzysta obecnie wiele zespołów zajmujących się robotyką w świecie rzeczywistym.
Ale uwaga: to nie jest rozwiązanie do prostych projektów. Płytki Orin mogą kosztować ponad 500 dolarów. Jeśli jednak Twoja aplikacja wymaga obsługi wielu modeli wizyjnych lub szybkiego wykrywania obiektów, to jest to rozwiązanie dla Ciebie.
🪶 Google Coral Dev Board/SoM (Edge TPU)
Przypadek użycia: Lekkie wnioskowanie, wizja offline
Coral jest dziwny w najlepszym tego słowa znaczeniu. Niewielki rozmiar, szalenie niskie zużycie energii i optymalizacja pod kątem TensorFlow Lite. Jeśli chcesz po prostu podłączyć mały model wizyjny do kiosku lub kamery i mieć pewność, że „po prostu działa”, Coral jest trudny do pobicia.
Ograniczenia? Tak. Nie lubi dużych modeli, a w większości przypadków pozostaje Ci TFLite, chyba że chcesz się zmagać z konwersjami.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Przypadek użycia: Okulary AR, roboty mobilne, dźwięk AI
XR2 jest podstępnie potężny. To chip w Quest 3 od Meta i kilku przemysłowych zestawach słuchawkowych. Ma 45 TOPS mocy obliczeniowej AI, wbudowane 5G i przyzwoite wsparcie dla SDK, jeśli chcesz żyć w świecie programistów Qualcomma.
To nie jest zamiennik Raspberry Pi. To rozwiązanie na wypadek, gdyby Twój produkt Jest sprzęt, taki jak inteligentne okulary lub boty podłączone do sieci.
🍏 Apple M4 (wkrótce Vision Pro, MacBooki, iPady)
Przypadek użycia: Natywna dla komputerów Mac sztuczna inteligencja, narzędzia kreatywne, edycja modeli na żywo
Jeśli budujesz system dla ich ekosystemu, możliwości SoC firmy Apple przenoszą się na zupełnie nowy poziom. Dzięki ujednoliconej pamięci, wysokowydajnym rdzeniom i akceleracji CoreML, system ten radzi sobie ze sztuczną inteligencją bez zarzutu, zwłaszcza jeśli chodzi o modele wizyjne, tekstowe i językowe.
Mimo wszystko, to Apple. Piaskownica jest ciasna. Nie oczekujcie, że wszystko będzie działać od razu po podłączeniu do ONNX. Ale jeśli jesteście w samym środku świata Maców, to jest genialne.
🔓 Kendryte K510/K230 (RISC-V)
Przypadek użycia: Sztuczna inteligencja typu open source, rynki wschodzące, przemysłowa przewaga
Nie rzucają się w oczy. Nie są drogie. Ale solidne. Te oparte na architekturze RISC-V układy SoC firmy Canaan zyskują popularność w Chinach i niektórych częściach Azji Południowo-Wschodniej. Otrzymują przyzwoite wsparcie dla NPU, podstawowe wnioskowanie wizyjne i otwartą architekturę, która wydaje się odświeżająca, jeśli przechodzisz z zamkniętego świata ARM lub x86.
Warto wspomnieć o osobach godnych uwagi
-
MediaTek Dimensity – zasilając mnóstwo inteligentnych telefonów z AI w Azji
-
Rockchip RK3588 – tanie i przyjemne rozwiązanie do oznakowania, sprzedaży detalicznej i kiosków
-
Samsung Exynos Auto – wbudowana sztuczna inteligencja dla samochodów, głównie w Korei
Więc… Jak dokonać wyboru?
Podzielmy to według celu:
| Jeśli chcesz... | Idź z... |
|---|---|
| Maksymalna moc dla robotów lub inteligentnych miast | NVIDIA Jetson Orin |
| Tania i niezawodna tablica do wnioskowania | Google Coral |
| Sztuczna inteligencja na urządzeniach w sprzęcie AR/VR | Snapdragon XR2 |
| Coś natywnego dla sprzętu Apple | Apple M4 |
| Elastyczność RISC-V z wykorzystaniem krawędzi sztucznej inteligencji | Kendryte |
Och i nie zapomnij o geografii. Ograniczenia importowe, fora wsparcia i opóźnienia w dostawach mogą zaburzyć Twój harmonogram. Na przykład:
-
W niektórych częściach Chin trudno jest dostać deski Jetson
-
Akcje Coral podlegają wahaniom w Wielkiej Brytanii
-
Kendryte jest praktycznie nieobecny w Ameryce Północnej
Zawsze sprawdzaj swój region zanim kupisz 10 zestawów deweloperskich.
Więc, jaki SoC jest najlepszy dla projektów AI? Zależy. Ale oto ściągawka:
-
Czy budujesz roboty, kioski lub inteligentne kamery z rozbudowanym systemem wizyjnym? → Jetson Orin
-
Potrzebujesz czegoś taniego i szybkiego do stworzenia prototypu? → Koral
-
Zajmujesz się rzeczywistością rozszerzoną, urządzeniami noszonymi czy sztuczną inteligencją na ciele? → Snapdragon XR2 lub Apple M4
-
Chcesz pozostać otwarty i RISC-owy? → Kendryte
Niezależnie od tego, co wybierzesz, zacznij od małych kroków. Uruchom kilka modeli. Przetestuj swój pomysł pod kątem warunków skrajnych. „Najlepszy” SoC to taki, na który Cię stać, na który Cię stać i który możesz wdrożyć i skalować bez żalu.