Vì vậy, bạn đang tự hỏi, SoC nào là tốt nhất cho các dự án AI? Đây là một câu hỏi tưởng chừng đơn giản nhưng lại có vô vàn câu trả lời khả dĩ. Bởi vì câu trả lời "tốt nhất" phụ thuộc vào bạn là ai, bạn đang xây dựng cái gì, bạn triển khai nó ở đâu, và bạn cần bao nhiêu hỏa lực trong khối silicon nhỏ bé đó.
Rất có thể bạn không chỉ tìm kiếm thông tin này trên Google vì tò mò. Có thể bạn đang tạo mẫu một cảm biến thông minh, hoặc đang phát triển một nền tảng robot, hoặc đang thử nghiệm tính năng phát hiện vật thể ở rìa. Dù bằng cách nào, chúng ta cũng sẽ cùng tìm hiểu.
Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:
🔗 Công cụ DevOps AI – Những công cụ tốt nhất
Khám phá các công cụ AI hàng đầu giúp chuyển đổi quy trình làm việc DevOps, từ CI/CD đến giám sát và ứng phó sự cố.
🔗 AI nào tốt nhất cho việc lập trình? – Trợ lý lập trình AI hàng đầu
Tổng hợp các trợ lý mã hóa AI mạnh mẽ nhất giúp bạn viết, xem lại và gỡ lỗi thông minh hơn.
🔗 Công cụ kiểm tra thâm nhập AI – Giải pháp AI tốt nhất cho an ninh mạng
Khám phá các công cụ AI hàng đầu để kiểm tra thâm nhập và phát hiện lỗ hổng bằng máy học.
Đợi đã, quay lại: SoC dành cho AI là gì?
Hãy thiết lập mức độ. Một SoC, hay Hệ thống trên Chip, là một gói nhỏ gọn bao gồm hầu hết những gì bạn thường thấy trên bo mạch chủ kích thước đầy đủ - CPU, GPU, bộ nhớ, đôi khi thậm chí cả bộ xử lý thần kinh - tất cả đều được thu nhỏ lại trên một khối silicon duy nhất.
Tại sao các nhà phát triển AI nên quan tâm? Bởi vì SoC chạy các mô hình của bạn tại địa phươngKhông mây mù, không độ trễ, không vòng lặp "xử lý" chết chóc. Chỉ cần nhập mô hình TensorFlow Lite hoặc xuất PyTorch, và bùm - nó phản ứng theo thời gian thực. Lý tưởng cho máy bay không người lái, camera thông minh, thiết bị đeo, thiết bị nhà máy, vân vân.
Vậy thì… SoC nào là tốt nhất cho AI?
Không có người chiến thắng chung cuộc ở đây. Các SoC khác nhau chiếm ưu thế ở những phân khúc khác nhau. Hãy cùng điểm qua những cái tên đáng chú ý:
🧠 Dòng NVIDIA Jetson Orin
Trường hợp sử dụng: Robot, máy bay không người lái, thị giác máy tính có độ phân giải cao
Nếu bạn cần mã lực lớn và không ngại trả tiền cho nó, Jetson Orin là một cỗ máy khổng lồ. Bạn có lõi CUDA, tối ưu hóa TensorRT, hỗ trợ tất cả các nền tảng phổ biến, và thành thật mà nói, đây là những gì rất nhiều nhóm robot thực tế đang sử dụng hiện nay.
Nhưng hãy lưu ý: đây không phải là giải pháp cho dự án thông thường của bạn. Bo mạch Orin có thể dễ dàng ngốn hơn 500 đô la. Tuy nhiên, nếu ứng dụng của bạn cần chạy nhiều mô hình thị giác hoặc xử lý phát hiện vật thể nhanh, thì đây chính là lựa chọn dành cho bạn.
🪶 Bảng phát triển Google Coral/SoM (Edge TPU)
Trường hợp sử dụng: Suy luận nhẹ, tầm nhìn ngoại tuyến
Coral thật kỳ lạ theo cách tuyệt vời nhất. Kích thước nhỏ gọn, mức tiêu thụ điện năng cực thấp và được tối ưu hóa cho TensorFlow Lite. Nếu bạn chỉ muốn đặt một mô hình thị giác nhỏ lên ki-ốt hoặc camera và để nó "hoạt động" thì Coral khó có đối thủ.
Hạn chế? Có. Nó không thích các mô hình lớn, và bạn chủ yếu phải dùng TFLite trừ khi bạn muốn vật lộn với việc chuyển đổi.
👓 Snapdragon XR2 thế hệ 2 (Qualcomm)
Trường hợp sử dụng: Kính AR, robot di động, âm thanh AI
XR2 cực kỳ mạnh mẽ. Nó là con chip bên trong Meta's Quest 3 và một vài tai nghe công nghiệp. Nó sở hữu sức mạnh AI 45 TOPS, tích hợp 5G và hỗ trợ SDK khá tốt, nếu bạn sẵn sàng sống trong thế giới phát triển của Qualcomm.
Đây không phải là sản phẩm thay thế cho Raspberry Pi. Nó dành cho khi sản phẩm của bạn là phần cứng, như kính thông minh hoặc bot kết nối cạnh.
🍏 Apple M4 (sắp có Vision Pro, MacBook, iPad)
Trường hợp sử dụng: AI gốc của Mac, công cụ sáng tạo, chỉnh sửa mô hình trực tiếp
SoC của Apple ở một đẳng cấp khác nếu bạn đang xây dựng cho hệ sinh thái của họ. Với bộ nhớ hợp nhất, lõi hiệu suất cao và khả năng tăng tốc CoreML, nó xử lý AI một cách mượt mà, đặc biệt là các mô hình thị giác, văn bản và ngôn ngữ.
Nói vậy thôi, nhưng đó là Apple. Môi trường thử nghiệm khá chặt chẽ. Đừng mong đợi quy trình làm việc ONNX của bạn có thể chạy ngay lập tức. Nhưng nếu bạn đã quen với Mac, thì nó rất tuyệt vời.
🔓 Kendryte K510/K230 (RISC-V)
Trường hợp sử dụng: AI nguồn mở, thị trường mới nổi, công nghiệp tiên tiến
Không hào nhoáng. Không đắt đỏ. Nhưng chắc chắn. Những SoC dựa trên RISC-V này của Canaan đang được ưa chuộng tại Trung Quốc và một số khu vực Đông Nam Á. Bạn sẽ được hỗ trợ NPU tốt, suy luận thị giác cơ bản và kiến trúc mở, mang lại cảm giác mới mẻ nếu bạn đến từ thế giới khép kín của ARM hoặc x86.
Những người đáng chú ý đáng được nhắc đến nhanh chóng
-
MediaTek Dimensity – cung cấp năng lượng cho hàng loạt điện thoại AI thông minh ở Châu Á
-
Rockchip RK3588 – giá rẻ và vui vẻ cho biển hiệu, bán lẻ và ki-ốt
-
Samsung Exynos Auto – AI nhúng cho ô tô, chủ yếu ở Hàn Quốc
Vậy thì… Bạn chọn thế nào?
Chúng ta hãy chia nhỏ theo mục tiêu:
| Nếu bạn muốn... | Đi với... |
|---|---|
| Công suất tối đa cho robot hoặc thành phố thông minh | NVIDIA Jetson Orin |
| Một bảng suy luận giá rẻ, đáng tin cậy | Google Coral |
| AI trên thiết bị trong phần cứng AR/VR | Snapdragon XR2 |
| Một cái gì đó có nguồn gốc từ phần cứng của Apple | Apple M4 |
| Tính linh hoạt của RISC-V với việc sử dụng AI ở biên | Kendryte |
Ồ và đừng quên địa lý. Các hạn chế nhập khẩu, diễn đàn hỗ trợ và sự chậm trễ trong việc vận chuyển đều có thể ảnh hưởng đến tiến độ của bạn. Ví dụ:
-
Bảng Jetson không dễ kiếm ở một số vùng của Trung Quốc
-
Cổ phiếu của Coral biến động ở Anh
-
Kendryte gần như không có sự hiện diện ở Bắc Mỹ
Luôn luôn kiểm tra khu vực của bạn trước khi mua 10 bộ phát triển.
Vì thế, SoC nào là tốt nhất cho các dự án AI? Tùy thôi. Nhưng đây là bảng tóm tắt:
-
Xây dựng robot, ki-ốt hay camera thông minh có tầm nhìn xa? → Jetson Orin
-
Bạn cần thứ gì đó rẻ và nhanh để tạo mẫu? → San hô
-
Thực hiện AR, thiết bị đeo được hay AI trên cơ thể? → Snapdragon XR2 hoặc Apple M4
-
Bạn có muốn duy trì sự cởi mở và RISC-y không? → Kendryte
Dù bạn chọn gì, hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ. Chạy thử một vài mô hình. Kiểm tra sức chịu đựng của ý tưởng. SoC "tốt nhất" là SoC bạn có thể chi trả, vận chuyển và mở rộng mà không phải hối tiếc.