Så, du undrar ju, Vilken är den bästa SoC:n för AI-projekt? Det är en bedrägligt enkel fråga med, ärligt talat, en röra av möjliga svar. För det "bästa" beror på vem du är, vad du bygger, var du använder det och hur mycket eldkraft du behöver i den lilla kiselplattan.
Du googlar förmodligen inte bara detta av nyfikenhet. Kanske prototyper du en smart sensor, snurrar igång en robotplattform eller testar objektdetektering vid kanten. Hur som helst, vi går igenom det.
Artiklar du kanske vill läsa efter den här:
🔗 DevOps AI-verktyg – Det bästa av alla
Upptäck de bästa AI-verktygen som omvandlar DevOps-arbetsflöden, från CI/CD till övervakning och incidenthantering.
🔗 Vilken AI är bäst för kodning? – De bästa AI-kodningsassistenterna
En sammanfattning av de kraftfullaste AI-kodningsassistenterna som hjälper dig att skriva, granska och felsöka smartare.
🔗 AI-penetrationstestverktyg – De bästa AI-drivna lösningarna för cybersäkerhet
Utforska de ledande AI-verktygen för penetrationstester och upptäckt av sårbarheter med maskininlärning.
Vänta, säkerhetskopiera: Vad är ens en SoC för AI?
Låt oss ställa in nivån. SoC, eller System on Chip, är ett kompakt paket som innehåller det mesta av det du normalt hittar på ett fullstort moderkort – processor, grafikkort, minne, ibland till och med en neural processor – allt krympt till en enda kiselbit.
Varför ska AI-utvecklare bry sig? För att SoC:er kör dina modeller. lokaltInget moln, ingen lagg, ingen "bearbetnings"-dödens spinner. Du matar den med en TensorFlow Lite-modell eller en PyTorch-export, och pang - den reagerar i realtid. Perfekt för drönare, smarta kameror, wearables, fabriksutrustning, you name it.
Så… Vilken är den bästa SoC:n för AI?
Det finns ingen universell vinnare här. Olika SoC-kretsar dominerar i olika banor. Låt oss gå igenom de som är viktiga:
🧠 NVIDIA Jetson Orin-serien
Användningsfall: Robotik, drönare, högupplöst datorseende
Om du behöver rejäla hästkrafter och inte har något emot att betala för det, Jetson Orin är giganten. Du får CUDA-kärnor, TensorRT-optimering, stöd för alla populära ramverk, och ärligt talat är det vad många robotteam i verkligheten använder just nu.
Men var försiktig: det här är inte för ditt vanliga projekt. Orin-kort kan lätt kosta över 500 dollar. Men om din applikation behöver köra flera visionsmodeller eller hantera snabb objektdetektering är det här rätt modell.
🪶 Google Coral Dev Board/SoM (Edge TPU)
Användningsfall: Lätt inferens, offline-vision
Coral är konstig på bästa sätt. Liten formfaktor, galet låg strömförbrukning och optimerad för TensorFlow Lite. Om du bara vill sätta en liten visionsmodell på en kiosk eller kamera och få den att "bara fungera" är Coral svår att slå.
Begränsningar? Ja. Den gillar inte stora modeller, och du är oftast fast med TFLite om du inte vill brottas med konverteringar.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Användningsfall: AR-glasögon, mobila robotar, AI-ljud
XR2 är otroligt kraftfull. Det är chippet inuti Metas Quest 3 och ett par industriella headset. Den har 45 TOPS AI-muskler, inbyggt 5G och hyfsat SDK-stöd, om du är villig att leva i Qualcomms utvecklarvärld.
Detta är inte en ersättning för Raspberry Pi. Det är för när din produkt är hårdvaran, som smarta glasögon eller kantuppkopplade bottar.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBooks, iPads snart)
Användningsfall: Mac-inbyggd AI, kreativa verktyg, redigering av livemodeller
Apples SoC-spel är på en helt annan nivå om man bygger för deras ekosystem. Med enhetligt minne, högeffektiva kärnor och CoreML-acceleration hanterar den AI som en dröm, särskilt bild-, text- och språkmodeller.
Med det sagt, det är Apple. Sandlådan är begränsad. Förvänta dig inte plug-and-play med ditt ONNX-arbetsflöde. Men om du är djupt inne i Mac-fältet är det lysande.
🔓 Kendryte K510/K230 (RISC-V)
Användningsfall: Öppen källkod AI, tillväxtmarknader, industriella fördelar
Inte flashiga. Inte dyra. Men solida. Dessa RISC-V-baserade SoC:er från Kanaan vinner alltmer uppmärksamhet i Kina och delar av Sydostasien. Du får hyfsat NPU-stöd, grundläggande visuell inferens och öppen arkitektur som känns uppfriskande om du kommer från den nedlåsta världen av Arm eller x86.
Anmärkningsvärda personer värda ett snabbt omnämnande
-
MediaTek Dimensity – driver massor av smarta AI-telefoner i Asien
-
Rockchip RK3588 – billigt och trevligt för skyltning, detaljhandel och kiosker
-
Samsung Exynos Auto – inbyggd AI för bilar, främst i Korea
Så… Hur väljer du?
Låt oss dela upp det efter mål:
| Om du vill... | Gå med... |
|---|---|
| Maximal kraft för robotar eller smarta städer | NVIDIA Jetson Orin |
| Ett billigt och pålitligt bräde för inferens | Google Coral |
| AI på enheten i AR/VR-hårdvara | Snapdragon XR2 |
| Något som är inbyggt i Apples hårdvara | Apple M4 |
| RISC-V-flexibilitet med AI-kantanvändning | Kendryte |
Och åh glöm inte geografin. Importrestriktioner, supportforum och leveransförseningar kan alla störa din tidslinje. Till exempel:
-
Jetsonbrädor är inte lätta att få tag på i delar av Kina.
-
Corals aktie fluktuerar i Storbritannien
-
Kendryte har nästan ingen närvaro i Nordamerika.
Kontrollera alltid, alltid din region innan du köper 10-utvecklingskit.
Så, Vilken är den bästa SoC:n för AI-projekt? Det beror på. Men här är fusklappen:
-
Bygga visionstunga robotar, kiosker eller smarta kameror? → Jetson Orin
-
Behöver du något billigt och snabbt att prototypa? Korall
-
Använder du AR, wearables eller AI på kroppen? → Snapdragon XR2 eller Apple M4
-
Vill du hålla öppet och RISC-vänligt? → Kendryte
Oavsett vad du väljer, börja i liten skala. Kör några modeller. Stresstesta din idé. Den "bästa" SoC:n är den du har råd med, kan leverera och skala upp utan att ångra dig.