Szóval, azon tűnődsz, hogy melyik a legjobb SoC mesterséges intelligencia projektekhez? Ez egy megtévesztően egyszerű kérdés, amelyre őszintén szólva rengeteg lehetséges válasz adható. Mert a "legjobb" attól függ, hogy ki vagy, mit építesz, hová telepíted, és mennyi tűzerőre van szükséged abban a kis szilíciumlapkában.
Valószínűleg nem csak kíváncsiságból keresed rá a Google-ben. Talán egy intelligens érzékelő prototípusát fejleszted, vagy egy robotikai platformot pörgetsz fel, esetleg tárgyérzékelést tesztelsz a peremhálózaton. Akárhogy is, végigmegyünk rajta.
Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:
🔗 DevOps MI-eszközök – A legjobbak
Fedezd fel a legjobb MI-eszközöket, amelyek átalakítják a DevOps munkafolyamatokat, a CI/CD-től a monitorozásig és az incidensekre való reagálásig.
🔗 Melyik MI a legjobb kódoláshoz? – Legjobb MI kódolóasszisztensek
A leghatékonyabb MI kódolóasszisztensek gyűjteménye, amelyek segítenek okosabban írni, véleményezni és hibakeresni.
🔗 MI-alapú penetrációs tesztelőeszközök – A legjobb MI-alapú kiberbiztonsági megoldások
Fedezze fel a vezető MI-eszközöket a penetrációs teszteléshez és a gépi tanulással történő sebezhetőségek feltárásához.
Várjunk csak, vissza: Mi is az a mesterséges intelligencia számára készült SoC?
Állítsuk be a szintet. Az SoC , vagyis a System on Chip egy kompakt csomag, amely egyetlen szilíciumdarabra zsugorítva tartalmazza a teljes méretű alaplapokon általában megtalálható elemek nagy részét – CPU-t, GPU-t, memóriát, sőt néha még egy neurális feldolgozóegységet is.
helyben futtatják a modelleket . Nincs felhő, nincs késleltetés, nincs „feldolgozási” végzetpörgető. Elatod egy TensorFlow Lite modellel vagy egy PyTorch exporttal, és bumm - valós időben reagál. Ideális drónokhoz, okoskamerákhoz, viselhető eszközökhöz, gyári felszerelésekhez, nevezd meg, amit csak szeretnél.
Szóval… Melyik a legjobb SoC mesterséges intelligenciához?
Nincs univerzális győztes. A különböző SoC-k különböző sávokban dominálnak. Nézzük át azokat, amelyek számítanak:
🧠 NVIDIA Jetson Orin sorozat
Használati eset: Robotika, drónok, nagy felbontású számítógépes látás
Ha komoly teljesítményre van szükséged, és nem bánod, ha fizetsz érte, a Jetson Orin a tökéletes választás. CUDA magokat, TensorRT optimalizálást, támogatást kapsz az összes népszerű keretrendszerhez, és őszintén szólva, ezt használja mostanában sok valós robotikai csapat.
De vigyázat: ez nem egy átlagos projektnek való. Az Orin kártyák könnyen elbírnak 500 dollárnál is többet. Ennek ellenére, ha az alkalmazásodnak több látásmodellt kell futtatnia, vagy gyors objektumészlelést kell kezelnie, akkor ez a neked való.
🪶 Google Coral fejlesztői alaplap / SoM (Edge TPU)
Használati eset: Könnyű következtetés, offline látás
A Coral a legjobb értelemben furcsa. Apró kialakítás, elképesztően alacsony fogyasztás, és TensorFlow Lite-ra optimalizált. Ha csak egy kis látásmodellt szeretnél feltenni egy kioszkba vagy kamerába, és az „egyszerűen működjön”, a Coralt nehéz verni.
Korlátozások? Igen. Nem szereti a nagy modelleket, és többnyire a TFLite-nál ragadsz, hacsak nem akarsz a konverziókkal bajlódni.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Használati eset: AR-szemüvegek, mobil robotok, mesterséges intelligencia által vezérelt hangzás
. Az XR2 sunyi teljesítményű. Ez a chip található a Meta Quest 3-ban és néhány ipari headsetben. 45 TOPS MI-erőforrással, beépített 5G-vel és tisztességes SDK-támogatással rendelkezik, ha hajlandó vagy a Qualcomm fejlesztői világában élni.
Ez nem egy Raspberry Pi-helyettesítő. Arra való, amikor a terméked maga a hardver, például okosszemüvegek vagy élhálózatra csatlakoztatott botok.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBookok, iPadek hamarosan)
Használati eset: Mac-natív MI, kreatív eszközök, élő modellszerkesztés
Az Apple SoC játéka egy egészen más szintet képvisel, ha az ökoszisztémájukra építesz. Az egységes memóriának, a nagy hatékonyságú magoknak és a CoreML gyorsításnak köszönhetően álomszerűen kezeli a mesterséges intelligenciát, különösen a látás, a szöveg és a nyelvi modellek esetében.
Ettől függetlenül Apple. A tesztkörnyezet szűkös. Ne számíts arra, hogy plug-and-play módon fog működni az ONNX munkafolyamatodban. De ha már mélyen benne vagy a Mac-es világban, akkor zseniális.
🔓 Kendryte K510 / K230 (RISC-V)
Használati eset: Nyílt forráskódú MI, feltörekvő piacok, ipari élvonal
Nem hivalkodó. Nem drága. De masszív. Ezek a Canaanból származó RISC-V alapú SoC-k egyre népszerűbbek Kínában és Délkelet-Ázsia egyes részein. Megfelelő NPU-támogatást, alapvető látáskövetkeztetést és nyílt architektúrát kapsz, ami üdítőnek hat, ha az Arm vagy az x86 lezárt világából érkezel.
Figyelemre méltó személyek, akiket érdemes gyorsan megemlíteni
-
MediaTek Dimensity – rengeteg okos AI-telefont működtet Ázsiában
-
Rockchip RK3588 – olcsó és vidám kijelző reklámtáblákhoz, kiskereskedelemhez és kioszkokhoz
-
Samsung Exynos Auto – beágyazott mesterséges intelligencia autókhoz, főként Koreában
Szóval… Hogyan választasz?
Bontsuk le célonként:
| Ha szeretnéd... | Menj ezzel... |
|---|---|
| Maximális teljesítmény robotoknak vagy okosvárosoknak | NVIDIA Jetson Orin |
| Olcsó, megbízható következtetési tábla | Google korall |
| Eszközön belüli mesterséges intelligencia AR/VR hardverben | Snapdragon XR2 |
| Valami, ami az Apple hardverére jellemző | Apple M4 |
| RISC-V rugalmasság mesterséges intelligencia általi élhálózati használattal | Kendryte |
Ja, és ne feledkezz meg a földrajzról sem. Az importkorlátozások, a támogató fórumok és a szállítási késedelmek mind felboríthatják az időbeosztásodat. Például:
-
Kína egyes részein nem könnyű Jetson deszkákat beszerezni
-
A Coral részvényei ingadoznak az Egyesült Királyságban
-
A Kendryte szinte semmilyen jelenléttel nem rendelkezik Észak-Amerikában.
Mindig, mindig ellenőrizd a régiódat, mielőtt 10 fejlesztői készletet vásárolsz.
Szóval, melyik a legjobb SoC mesterséges intelligencia projektekhez? Attól függ. De itt van a rövid összefoglaló:
-
Látás-erős robotokat, kioszkokat vagy okoskamerákat építesz? → Jetson Orin
-
Szükséged van valami olcsó és gyors prototípus elkészítésére? → Korall
-
AR, viselhető eszközök vagy testre szerelhető mesterséges intelligencia? → Snapdragon XR2 vagy Apple M4
-
Szeretnél nyitva maradni és RISC-es lenni? → Kendryte
Bármit is választasz, kezdj kicsiben. Futtass le néhány modellt. Teszteld az ötletedet. A „legjobb” SoC az, amelyet megengedhetsz magadnak, szállíthatsz és skálázhatsz megbánás nélkül.