Дакле, питате се који је најбољи SoC за AI пројекте? То је варљиво једноставно питање са, искрено, мноштвом могућих одговора. Јер „најбољи“ зависи од тога ко сте, шта градите, где то примењујете и колико вам је ватрене моћи потребно у тој малој силицијумској плочици.
Вероватно не гуглате ово само из радозналости. Можда правите прототип паметног сензора, или развијате роботску платформу, или тестирате детекцију објеката на рубу мреже. У сваком случају, проћи ћемо кроз то.
Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:
🔗 DevOps AI алати – Најбољи од свих
Откријте најбоље AI алате који трансформишу DevOps токове рада, од CI/CD до праћења и реаговања на инциденте.
🔗 Која је вештачка интелигенција најбоља за кодирање? – Најбољи асистенти за вештачку интелигенцију у кодирању
Преглед најмоћнијих асистената за вештачку интелигенцију у кодирању који ће вам помоћи да паметније пишете, прегледате и отклањате грешке.
🔗 Алати за вештачку интелигенцију за тестирање продора – Најбоља вештачка интелигенција заснована на решењима за сајбер безбедност
Истражите водеће вештачке интелигенције за тестирање продора и откривање рањивости помоћу машинског учења.
Чекај, мало пре: Шта је уопште SoC за вештачку интелигенцију?
Хајде да почнемо. SoC , или Систем на чипу, је компактан пакет који укључује већину онога што бисте обично нашли на матичној плочи пуне величине - процесор, графички процесор, меморију, понекад чак и неуронску процесорску јединицу - све смањено на један комад силицијума.
Зашто би се програмери вештачке интелигенције бринули? Зато што SoC-ови покрећу ваше моделе локално . Без облака, без кашњења, без „обраде“ која вас омета. Унесете му TensorFlow Lite модел или PyTorch извоз, и бум - реагује у реалном времену. Идеално за дронове, паметне камере, носиве уређаје, фабричку опрему, шта год вам падне на памет.
Дакле… који је најбољи SoC за вештачку интелигенцију?
Овде нема универзалног победника. Различити SoC-ови доминирају у различитим областима. Хајде да прођемо кроз оне који су важни:
🧠 NVIDIA Jetson Orin серија
Примена: Роботика, дронови, компјутерски вид високе резолуције.
Ако вам је потребна озбиљна снага и не смета вам да платите за њу, Џетсон Орин је прави избор. Добијате CUDA језгра, TensorRT оптимизацију, подршку за све популарне фрејмворке и, искрено, то је оно што многи тимови за роботику у стварном свету тренутно користе.
Али будите упозорени: ово није за ваш повремени пројекат. Орин плоче могу лако да коштају преко 500 долара. Ипак, ако ваша апликација треба да покреће више модела вида или да се носи са брзим откривањем објеката, ово је прави избор за вас.
🪶 Google Coral Dev Board / SoM (Edge TPU)
Примена: Лагано закључивање, офлајн вид.
Корал је чудан на најбољи начин. Мали облик, изузетно мала потрошња енергије и оптимизован за TensorFlow Lite. Ако само желите да ставите мали модел вида на киоск или камеру и да он „само ради“, Корал је тешко победити.
Ограничења? Да. Не воли велике моделе, и углавном сте заглављени са TFLite-ом осим ако не желите да се борите са конверзијама.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Примена: AR наочаре, мобилни роботи, AI аудио.
XR2 је изузетно моћан. То је чип унутар Meta Quest 3 и неколико индустријских слушалица. Има 45 TOPS AI снаге, уграђени 5G и пристојну SDK подршку, ако сте спремни да живите у Qualcomm-овом свету програмера.
Ово није замена за Raspberry Pi. То је за случајеве када је хардвер, као што су паметне наочаре или роботи повезани на edge-connect.
🍏 Епл М4 (Вижн Про, МекБук, ајпеди ускоро)
Примена: Mac-нативна вештачка интелигенција, креативни алати, уређивање модела уживо.
Apple-ова SoC игра је на другом нивоу ако градите за њихов екосистем. Са обједињеном меморијом, високоефикасним језгрима и CoreML убрзањем, обрађује вештачку интелигенцију као сан, посебно моделе вида, текста и језика.
Уз то речено, то је Apple. Песак је ограничен. Не очекујте „plug-and-play“ са вашим ONNX радним процесом. Али ако сте дубоко у Mac траци, одличан је.
🔓 Кендрит К510 / К230 (RISC-V)
Примена: Вештачка интелигенција отвореног кода, тржишта у развоју, индустријска предност
. Није блиставо. Није скупо. Али солидно. Ови SoC-ови базирани на RISC-V архитектури компаније Canaan добијају на замаху у Кини и деловима југоисточне Азије. Добијате пристојну подршку за NPU, основно закључивање вида и отворену архитектуру која делује освежавајуће ако долазите из затвореног света Arm-а или x86.
Значајне личности вредне кратког помена
-
МедиаТек Дименсити – покреће мноштво паметних АИ телефона у Азији
-
Rockchip RK3588 – јефтин и весел за сигнализацију, малопродају и киоске
-
Samsung Exynos Auto – уграђена вештачка интелигенција за аутомобиле, углавном у Кореји
Дакле… Како бирате?
Хајде да то разложимо по циљу:
| Ако желите... | Иди са... |
|---|---|
| Максимална снага за роботе или паметне градове | NVIDIA Џетсон Орин |
| Јефтина, поуздана табла за закључивање | Гугл Корал |
| Вештачка интелигенција на уређају у AR/VR хардверу | Снапдрагон XR2 |
| Нешто што је изворно за Епл хардвер | Епл М4 |
| Флексибилност RISC-V-а са коришћењем AI edge-а | Кендрит |
Ох, и не заборавите географију. Ограничења увоза, форуми за подршку и кашњења у испоруци могу све то да поремети ваш временски оквир. На пример:
-
Јетсон даске нису лако доступне у деловима Кине
-
Акције компаније Coral варирају у Великој Британији
-
Кендрит готово да нема присуства у Северној Америци
Увек, увек проверите свој регион пре него што купите 10 развојних комплета.
Дакле, који је најбољи SoC за AI пројекте? Зависи. Али ево подсетника:
-
Прављење робота, киоска или паметних камера са снажним сензорима вида? → Џетсон Орин
-
Треба вам нешто јефтино и брзо за прототипирање? → Корал
-
Бавите се проширеном стварношћу (AR), носивом електроником или вештачком интелигенцијом на телу? → Snapdragon XR2 или Apple M4
-
Желите да останете отворени и RISC-овски? → Кендрит
Шта год да изаберете, почните са малим. Покрените неколико модела. Тестирајте своју идеју оптерећењем. „Најбољи“ SoC је онај који можете да приуштите, испоручи и скалирате без жаљења.