Peki, merak ediyor musunuz? Yapay zeka projeleri için en iyi SoC hangisidir? Açıkçası, olası cevapların karmaşası olan aldatıcı derecede basit bir soru. Çünkü "en iyi" kim olduğunuza, ne inşa ettiğinize, onu nereye konuşlandırdığınıza ve o küçük silikon levhada ne kadar ateş gücüne ihtiyacınız olduğuna bağlı.
Muhtemelen bunu sadece meraktan Google'da aramıyorsunuz. Belki akıllı bir sensör prototipi geliştiriyorsunuz, belki bir robotik platform kuruyorsunuz ya da uçta nesne algılamayı test ediyorsunuz. Her iki durumda da, inceleyeceğiz.
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 DevOps AI Araçları – En İyileri
CI/CD'den izleme ve olay müdahalesine kadar DevOps iş akışlarını dönüştüren en iyi yapay zeka araçlarını keşfedin.
🔗 Kodlama İçin En İyi Yapay Zeka Hangisi? – En İyi Yapay Zeka Kodlama Asistanları
Daha akıllı bir şekilde yazmanıza, incelemenize ve hata ayıklamanıza yardımcı olacak en güçlü yapay zeka kodlama yardımcılarının bir özeti.
🔗 Yapay Zeka Penetrasyon Testi Araçları – Siber Güvenlik için En İyi Yapay Zeka Destekli Çözümler
Makine öğrenimiyle penetrasyon testi ve güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak için önde gelen yapay zeka araçlarını keşfedin.
Durun, Geri Dönün: Yapay Zeka İçin SoC Nedir?
Hadi seviyeyi ayarlayalım. SoC, veya Çip Üzerinde Sistem, normalde tam boyutlu bir anakartta bulabileceğiniz çoğu şeyi (CPU, GPU, bellek, hatta bazen bir sinirsel işlem birimi) tek bir silikon parçasına sıkıştırılmış şekilde içeren kompakt bir pakettir.
Yapay zeka geliştiricileri neden önemsemeli? Çünkü SoC'ler modellerinizi çalıştırır. yerel olarakBulut yok, gecikme yok, felaket getiren "işleme" döngüsü yok. Bir TensorFlow Lite modeli veya bir PyTorch dışa aktarımı besliyorsunuz ve bum - gerçek zamanlı tepki veriyor. Drone'lar, akıllı kameralar, giyilebilir cihazlar, fabrika ekipmanları ve aklınıza gelebilecek her şey için ideal.
Peki... Yapay Zeka için En İyi SoC Hangisi?
Burada evrensel bir kazanan yok. Farklı SoC'ler farklı kulvarlarda baskın. Önemli olanlara bir göz atalım:
🧠 NVIDIA Jetson Orin Serisi
Kullanım durumu: Robotik, dronlar, yüksek çözünürlüklü bilgisayarlı görüş
Ciddi beygir gücüne ihtiyacınız varsa ve bunun için para ödemeyi göze alıyorsanız, Jetson Orin dev bir güçtür. CUDA çekirdekleri, TensorRT optimizasyonu, tüm popüler çerçeveler için destek ve dürüst olmak gerekirse, şu anda birçok gerçek dünya robotik ekibinin kullandığı şey budur.
Ancak uyaralım: Bu, sıradan bir proje için uygun değil. Orin kartları kolayca 500 doların üzerine çıkabilir. Yine de, uygulamanızın birden fazla görsel model çalıştırması veya hızlı nesne algılaması gerekiyorsa, bu adam tam size göre.
🪶 Google Coral Dev Board/SoM (Edge TPU)
Kullanım durumu: Hafif çıkarım, çevrimdışı görüş
Coral, en iyi anlamda tuhaf. Minik form faktörü, inanılmaz düşük güç tüketimi ve TensorFlow Lite için optimize edilmiş. Küçük bir görüntü modelini bir kiosk veya kameraya yerleştirip "çalışmasını" istiyorsanız, Coral'ı yenmek zor.
Sınırlamalar mı? Evet. Büyük modelleri sevmiyor ve dönüşümlerle uğraşmak istemiyorsanız çoğunlukla TFLite'a bağlı kalıyorsunuz.
👓 Snapdragon XR2 2. Nesil (Qualcomm)
Kullanım durumu: AR gözlükleri, mobil robotlar, yapay zeka sesi
XR2 sinsice güçlü. Meta'nın Quest 3'ünün ve birkaç endüstriyel kulaklığın içindeki çip. 45 TOPS yapay zeka gücü, yerleşik 5G ve Qualcomm'un geliştirici dünyasında yaşamaya razıysanız, iyi bir SDK desteği sunuyor.
Bu bir Raspberry Pi alternatifi değil. Ürününüz ne zaman dır akıllı gözlükler veya edge bağlantılı botlar gibi donanımlar.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBook'lar, iPad'ler yakında)
Kullanım durumu: Mac'e özgü yapay zeka, yaratıcı araçlar, canlı model düzenleme
Apple'ın SoC oyunu, ekosistemleri için geliştiriyorsanız bambaşka bir seviyeye çıkıyor. Birleşik bellek, yüksek verimli çekirdekler ve CoreML hızlandırmasıyla, özellikle görüntü, metin ve dil modelleri olmak üzere yapay zekayı adeta bir rüya gibi işliyor.
Yine de, bu Apple. Deneme ortamı sıkı. ONNX iş akışınızda tak-çalıştır özelliği beklemeyin. Ama Mac kulvarında uzmansanız, harika.
🔓 Kendryte K510/K230 (RISC-V)
Kullanım durumu: Açık kaynaklı yapay zeka, gelişmekte olan pazarlar, endüstriyel avantaj
Gösterişli değil. Pahalı değil. Ama sağlam. Canaan'ın RISC-V tabanlı bu SoC'leri, Çin ve Güneydoğu Asya'nın bazı bölgelerinde ilgi görüyor. İyi bir NPU desteği, temel görsel çıkarım ve Arm veya x86'nın kapalı dünyasından geliyorsanız ferahlatıcı hissettiren açık mimari elde ediyorsunuz.
Kısaca Bahsetmeye Değer Önemli Kişiler
-
MediaTek Dimensity – Asya'da çok sayıda akıllı yapay zekalı telefona güç sağlıyor
-
Rockchip RK3588 – tabela, perakende ve büfeler için ucuz ve neşeli
-
Samsung Exynos Otomatik – çoğunlukla Kore'de otomobiller için gömülü yapay zeka
Peki… Nasıl Seçersiniz?
Hedeflere göre ayıralım:
| Eğer istersen... | ...ile git. |
|---|---|
| Robotlar veya akıllı şehirler için maksimum güç | NVIDIA Jetson Orin |
| Çıkarım için ucuz ve güvenilir bir kart | Google Mercan |
| AR/VR donanımında cihaz içi yapay zeka | Aslanağzı XR2 |
| Apple donanımına özgü bir şey | Apple M4 |
| Yapay zeka kenar kullanımıyla RISC-V esnekliği | Kendryte |
Ah ve Coğrafyayı unutma. İthalat kısıtlamaları, destek forumları ve gönderim gecikmeleri zaman çizelgenizi bozabilir. Örneğin:
-
Jetson tahtalarını Çin'in bazı bölgelerinde bulmak kolay değil
-
Coral'ın hisseleri İngiltere'de dalgalanıyor
-
Kendryte'ın Kuzey Amerika'da neredeyse hiç varlığı yok
10 adet dev kiti satın almadan önce mutlaka bölgenizi kontrol edin.
Bu yüzden, Yapay zeka projeleri için en iyi SoC hangisidir? Duruma bağlı. Ama işte özet:
-
Görüntü odaklı robotlar, kiosklar veya akıllı kameralar mı üretiyorsunuz? → Jetson Orin
-
Prototipi ucuz ve hızlı bir şeye mi ihtiyacınız var? → Mercan
-
AR, giyilebilir teknolojiler veya vücuda entegre yapay zeka mı kullanıyorsunuz? → Snapdragon XR2 veya Apple M4
-
Açık ve RISC'li kalmak ister misiniz? → Kendryte
Hangisini seçerseniz seçin, küçük başlayın. Birkaç model çalıştırın. Fikrinizi stres testinden geçirin. "En iyi" SoC, karşılayabileceğiniz, kullanıma sunabileceğiniz ve pişmanlık duymadan ölçeklendirebileceğiniz SoC'dir.