Итак, вы задаетесь вопросом, Какая система на кристалле лучше всего подходит для проектов ИИ? Это обманчиво простой вопрос, на который, честно говоря, существует множество возможных ответов. Потому что «лучшее» зависит от того, кто вы, что вы разрабатываете, где вы это разворачиваете и сколько огневой мощи вам нужно вместить в эту маленькую кремниевую пластинку.
Скорее всего, вы гуглите это не просто из любопытства. Возможно, вы разрабатываете прототип умного датчика, или разворачиваете робототехническую платформу, или тестируете обнаружение объектов на периферии. В любом случае, мы подробно рассмотрим это.
Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:
🔗 Инструменты искусственного интеллекта DevOps — лучшие из лучших
Откройте для себя лучшие инструменты ИИ, преобразующие рабочие процессы DevOps: от CI/CD до мониторинга и реагирования на инциденты.
🔗 Какой ИИ лучше всего подходит для программирования? – Лучшие ИИ-помощники для программирования
Обзор самых мощных помощников по кодированию на основе ИИ, которые помогут вам писать, проверять и отлаживать код более эффективно.
🔗 Инструменты для пентестинга на основе ИИ — лучшие решения на базе ИИ для кибербезопасности
Познакомьтесь с ведущими инструментами ИИ для тестирования на проникновение и выявления уязвимостей с помощью машинного обучения.
Подождите, сделайте резервную копию: что вообще такое SoC для ИИ?
Давайте выровняем. SoCили система на кристалле — это компактный корпус, включающий в себя большую часть того, что обычно можно увидеть на полноразмерной материнской плате — центральный процессор, графический процессор, память, иногда даже нейронный процессор — все это уместилось на одном кристалле кремния.
Почему разработчикам ИИ это важно? Потому что ваши модели работают на SoC. локальноНикаких облаков, никаких задержек, никаких «обработчиков» с роковой задачей. Вы отправляете ему модель TensorFlow Lite или экспортируете в PyTorch, и бац! — он реагирует в реальном времени. Идеально подходит для дронов, умных камер, носимых устройств, заводского оборудования — чего угодно.
Итак… Какая система на кристалле лучше всего подходит для ИИ?
Здесь нет универсального победителя. Разные SoC доминируют в разных областях. Давайте рассмотрим наиболее важные из них:
🧠 Серия NVIDIA Jetson Orin
Вариант использования: Робототехника, дроны, компьютерное зрение высокого разрешения
Если вам нужна серьезная мощность и вы не против за нее заплатить, Джетсон Орин Это настоящий гигант. Вы получаете ядра CUDA, оптимизацию TensorRT, поддержку всех популярных фреймворков, и, честно говоря, именно это сейчас используют многие команды, работающие в сфере робототехники.
Но учтите: это не для вашего обычного проекта. Платы Orin могут легко обойтись в 500 долларов и более. Тем не менее, если вашему приложению требуется использовать несколько моделей машинного зрения или быстрое обнаружение объектов, это то, что вам нужно.
🪶 Платформа разработки Google Coral/SoM (Edge TPU)
Вариант использования: Легкий вывод, автономное видение
Coral — странный в хорошем смысле этого слова. Миниатюрный форм-фактор, невероятно низкое энергопотребление и оптимизация для TensorFlow Lite. Если вам просто нужно запустить небольшую модель машинного зрения на киоске или камере и заставить её «просто работать», Coral — вне конкуренции.
Ограничения? Да. Он не любит большие модели, и вам придётся в основном использовать TFLite, если только вы не хотите мучиться с конвертацией.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Вариант использования: Очки дополненной реальности, мобильные роботы, аудио с искусственным интеллектом
XR2 — невероятно мощный. Этот чип используется в Meta Quest 3 и нескольких промышленных гарнитурах. Он обладает 45 триллионами единиц искусственного интеллекта, встроенным 5G и достойной поддержкой SDK, если вы готовы жить в мире разработчиков Qualcomm.
Это не замена Raspberry Pi. Это устройство для тех случаев, когда ваш продукт является аппаратное обеспечение, такое как умные очки или подключенные к периферии боты.
🍏 Apple M4 (скоро Vision Pro, MacBook, iPad)
Вариант использования: Искусственный интеллект (ИИ) для Mac, инструменты для творчества, редактирование моделей в реальном времени
SoC от Apple — это совершенно новый уровень, если вы разрабатываете решения для их экосистемы. Благодаря унифицированной памяти, высокоэффективным ядрам и ускорению CoreML, эта система справляется с ИИ просто идеально, особенно с моделями машинного зрения, текста и языка.
Тем не менее, это Apple. Песочница тесная. Не ждите, что ваш рабочий процесс ONNX будет готов к работе по принципу «подключи и работай». Но если вы глубоко знакомы с Mac, это отличный вариант.
🔓 Kendryte K510/K230 (RISC-V)
Вариант использования: ИИ с открытым исходным кодом, развивающиеся рынки, промышленное преимущество
Не кричащие. Не дорогие. Но надёжные. Эти системы на кристалле RISC-V от Canaan набирают популярность в Китае и некоторых странах Юго-Восточной Азии. Они предлагают достойную поддержку нейронных процессоров (NPU), базовые функции визуального вывода и открытую архитектуру, которая покажется вам освежающей, если вы пришли из закрытого мира Arm или x86.
Известные личности, заслуживающие краткого упоминания
-
MediaTek Dimensity – обеспечивает работу множества смартфонов с искусственным интеллектом в Азии
-
Рокчип RK3588 – дешево и сердито для вывесок, розничной торговли и киосков
-
Samsung Exynos Auto – встроенный ИИ для автомобилей, в основном в Корее
Итак… Как же сделать выбор?
Давайте разберем по целям:
| Если ты хочешь... | Иди с... |
|---|---|
| Максимальная мощность для роботов или умных городов | NVIDIA Jetson Орин |
| Дешевая и надежная плата для вывода | Google Коралл |
| Искусственный интеллект на устройстве в оборудовании дополненной и виртуальной реальности | Snapdragon XR2 |
| Что-то родное для оборудования Apple | Apple M4 |
| Гибкость RISC-V с использованием ИИ-периферии | Кендрит |
Ох, и не забывайте географию. Ограничения на импорт, форумы поддержки и задержки доставки — всё это может нарушить ваши сроки. Например:
-
Доски Jetson нелегко найти в некоторых частях Китая.
-
Акции Coral колеблются в Великобритании
-
У Kendryte практически нет присутствия в Северной Америке.
Всегда, всегда проверяйте свой регион, прежде чем покупать 10 комплектов разработчика.
Так, Какая система на кристалле лучше всего подходит для проектов ИИ? Зависит от обстоятельств. Но вот шпаргалка:
-
Создание роботов с развитой системой зрения, киосков или умных камер? → Джетсон Орин
-
Нужно что-то дешевое и быстрое для прототипирования? → Коралл
-
Занимаетесь дополненной реальностью, носимыми устройствами или нательным искусственным интеллектом? → Snapdragon XR2 или Apple M4
-
Хотите оставаться открытым и RISC-образным? → Кендрит
Какой бы вариант вы ни выбрали, начните с малого. Запустите несколько моделей. Протестируйте свою идею на прочность. «Лучшая» система на кристалле — та, которую вы можете себе позволить, поставить и масштабировать без сожалений.