Kāds ir labākais SoC mākslīgā intelekta projektiem? (Prasmīgs ceļvedis)

Tātad, jūs interesē, kurš ir labākais SoC mākslīgā intelekta projektiem? Tas ir maldinoši vienkāršs jautājums ar, atklāti sakot, iespējamo atbilžu haosu. Jo "labākais" ir atkarīgs no tā, kas jūs esat, ko jūs veidojat, kur jūs to izvietojat un cik daudz jaudas jums ir nepieciešams šajā mazajā silīcija plāksnē.

Visticamāk, jūs to nemeklējat Google tikai ziņkārības dēļ. Varbūt jūs veidojat viedsensora prototipu, izstrādājat robotikas platformu vai testējat objektu noteikšanu perifērijā. Jebkurā gadījumā mēs to sīkāk apskatīsim.

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 DevOps mākslīgā intelekta rīki — labākie no visiem
Atklājiet labākos mākslīgā intelekta rīkus, kas pārveido DevOps darbplūsmas, sākot no CI/CD līdz uzraudzībai un incidentu reaģēšanai.

🔗 Kura mākslīgā intelekta (MI) metode ir vispiemērotākā kodēšanai? — Labākie MI kodēšanas asistenti.
Visjaudīgāko MI kodēšanas asistentu apskats, kas palīdzēs jums gudrāk rakstīt, pārskatīt un atkļūdot.

🔗 Mākslīgā intelekta iekļūšanas testēšanas rīki — labākie mākslīgā intelekta nodrošinātie risinājumi kiberdrošībai.
Iepazīstieties ar vadošajiem mākslīgā intelekta rīkiem iekļūšanas testēšanai un ievainojamību atklāšanai, izmantojot mašīnmācīšanos.

Pagaidiet, atpakaļ: kas vispār ir mākslīgā intelekta SoC?

Noteiksim līmeņus. SoC jeb sistēma uz mikroshēmas ir kompakts korpuss, kas ietver lielāko daļu no tā, ko parasti var atrast pilna izmēra mātesplatē — centrālo procesoru, grafisko karti, atmiņu un dažreiz pat neironu procesoru —, kas viss ir saīsināts uz viena silīcija gabala.

Kāpēc mākslīgā intelekta izstrādātājiem par to būtu jādomā? Tāpēc, ka sistēmu mikroshēmas (SoC) jūsu modeļus darbina lokāli . Nav mākoņa, nav aiztures, nav "apstrādes" ģeneratora. Jūs tam padodat TensorFlow Lite modeli vai PyTorch eksportu, un bum - tas reaģē reāllaikā. Ideāli piemērots droniem, viedkamerām, valkājamām ierīcēm, rūpnīcas aprīkojumam un visam citam.

Tātad… Kāds ir labākais mākslīgā intelekta SoC?

Šeit nav universāla uzvarētāja. Dažādi SoC dominē dažādās joslās. Apskatīsim tos, kuriem ir nozīme:

🧠 NVIDIA Jetson Orin sērija

Lietošanas gadījums: robotika, droni, augstas izšķirtspējas datorredze.
Ja jums ir nepieciešama nopietna jauda un jūs neiebilstat par to maksāt, Jetson Orin ir īstā izvēle. Jūs saņemat CUDA kodolus, TensorRT optimizāciju, atbalstu visiem populārajiem ietvariem, un, godīgi sakot, to pašlaik izmanto daudzas reālās pasaules robotikas komandas.

Taču esiet brīdināti: šis nav paredzēts ikdienas projektiem. Orin plates var viegli izmaksāt vairāk nekā 500 USD. Tomēr, ja jūsu lietojumprogrammai ir nepieciešams darbināt vairākus redzes modeļus vai apstrādāt ātru objektu noteikšanu, šis ir īstais risinājums.

🪶 Google Coral izstrādātāju plate / SoM (Edge TPU)

Lietošanas gadījums: Viegli izsecināms, bezsaistes redze.
Coral ir dīvains labākajā veidā. Mazs formas faktors, neticami mazs enerģijas patēriņš un optimizēts TensorFlow Lite. Ja vēlaties vienkārši uzlikt nelielu redzes modeli uz kioska vai kameras un likt tam "vienkārši darboties", Coral ir grūti pārspēt.

Ierobežojumi? Jā. Tam nepatīk lieli modeļi, un jūs lielākoties esat iestrēdzis TFLite, ja vien nevēlaties cīnīties ar konvertēšanu.

👓 Snapdragon XR2 2. paaudze (Qualcomm)

Lietošanas gadījums: AR brilles, mobilie roboti, AI audio.
XR2 ir neticami jaudīgs. Tas ir čips Meta Quest 3 un dažās industriālajās austiņās. Tam ir 45 TOPS AI jaudas, iebūvēts 5G un pienācīgs SDK atbalsts, ja esat gatavs dzīvot Qualcomm izstrādātāju pasaulē.

Šis nav Raspberry Pi aizstājējs. Tas ir paredzēts gadījumiem, kad jūsu produkts ir aparatūra, piemēram, viedās brilles vai ar perifēriju savienoti roboti.

🍏 Apple M4 (drīzumā Vision Pro, MacBooks, iPad)

Lietošanas gadījums: Mac datoriem paredzēta mākslīgā intelekta (MI), radošo rīku un tiešraides modeļu rediģēšana.
Apple SoC spēle ir pavisam citā līmenī, ja veidojat spēli viņu ekosistēmai. Ar vienotu atmiņu, augstas efektivitātes kodoliem un CoreML paātrinājumu tā lieliski apstrādā MI, īpaši redzes, teksta un valodas modeļus.

Tomēr jāatzīmē, ka tā ir Apple programmatūra. Smilškaste ir šaura. Negaidiet, ka ONNX darbplūsma būs vienkārši savienojama. Taču, ja esat padziļināti iepazinies ar Mac datoriem, tā ir lieliska.

🔓 Kendryte K510 / K230 (RISC-V)

Lietošanas gadījums: atvērtā pirmkoda mākslīgais intelekts, jaunattīstības tirgi, industriālās priekšrocības
. Nav uzkrītošs. Nav dārgs. Bet stabils. Šie Canaan ražotie RISC-V bāzes SoC gūst popularitāti Ķīnā un dažās Dienvidaustrumāzijas daļās. Jūs iegūstat pienācīgu NPU atbalstu, pamata redzes secinājumus un atvērtu arhitektūru, kas šķiet atsvaidzinoši, ja nākat no Arm vai x86 slēgtās pasaules.

Ievērojamas personas, kuras ir vērts īsi pieminēt

• MediaTek Dimensity — darbina daudzus viedos tālruņus ar mākslīgo intelektu Āzijā

• Rockchip RK3588 – lēts un jautrs izkārtnēm, mazumtirdzniecībai un kioskiem

• Samsung Exynos Auto – iegultā mākslīgā intelekta sistēma automašīnām, galvenokārt Korejā

Tātad… Kā jūs izvēlaties?

Sadalīsim to pa mērķiem:

Ak, jā, un neaizmirstiet par ģeogrāfiju. Importa ierobežojumi, atbalsta forumi un piegādes kavēšanās var ietekmēt jūsu laika grafiku. Piemēram:

• Jetson dēļus nav viegli iegūt Ķīnas daļās

• Coral akciju cena Apvienotajā Karalistē svārstās

• Kendryte praktiski nav pārstāvēts Ziemeļamerikā

Pirms pērkat 10 izstrādātāju komplektus, vienmēr pārbaudiet savu reģionu.

Tātad, kāda ir labākā SoC mākslīgā intelekta projektiem? Atkarībā no situācijas. Bet lūk, īss apraksts:

• Vai veidojat ar redzi saistītus robotus, kioskus vai viedās kameras? → Džetsons Orins

• Vai nepieciešams kaut kas lēts un ātrs prototipa izveidei? → Koraļļi

• Vai izmantojat paplašināto realitāti (AR), valkājamās ierīces vai mākslīgo intelektu uz ķermeņa? → Snapdragon XR2 vai Apple M4

• Vai vēlaties palikt atvērti un riskēt? → Kendrīts

Lai ko jūs izvēlētos, sāciet ar mazumiņu. Palaidiet dažus modeļus. Pārbaudiet savu ideju stresa apstākļos. "Labākais" SoC ir tas, ko varat atļauties, piegādāt un mērogot bez nožēlas.

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā