AI жобалары үшін ең жақсы SoC деген не деп ойлайсыз Бұл алдамшы қарапайым сұрақ, шынын айтқанда, мүмкін жауаптардың шатастырылуы. Өйткені «ең жақсы» сіздің кім екеніңізге, не салып жатқаныңызға, оны қайда орналастырып жатқаныңызға және кішкене кремний тақтасында қанша от күші қажет екеніне байланысты.
Мүмкін, сіз мұны тек қызығушылықтан іздеп жатқан жоқсыз. Мүмкін сіз смарт сенсордың прототипін жасап жатқан боларсыз немесе робототехника платформасын айналдырып жатырсыз немесе шетінде нысанды анықтауды сынап жатырсыз. Қалай болғанда да, біз оны өтеміз.
Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:
🔗 DevOps AI құралдары – топтың ең жақсысы
DevOps жұмыс процестерін CI/CD-дан бақылауға және оқиғаға жауап беруге дейін түрлендіретін үздік AI құралдарын табыңыз.
🔗 Кодтау үшін қандай AI ең жақсы? – Үздік AI кодтау көмекшілері
Ақылдырақ жазуға, қарауға және жөндеуге көмектесетін ең қуатты AI кодтау көмекшілерінің жиынтығы.
🔗 AI Pentesting Tools – Киберқауіпсіздікке арналған AI-мен жұмыс істейтін ең жақсы шешімдер
Машиналық оқыту арқылы енуді тексеру және осалдықтарды ашу үшін жетекші AI құралдарын зерттеңіз.
Күте тұрыңыз, сақтық көшірме жасаңыз: AI үшін SoC дегеніміз не?
Деңгейді белгілейік. SoC процессор , жад, кейде тіпті нейрондық өңдеу блогы - барлығы кремнийдің бір бөлігіне қысқарады.
Неліктен AI әзірлеушілері ойлануы керек? Өйткені SoCs сіздің модельдеріңізді жергілікті түрде . Ешқандай бұлт, артта қалушылық, қияметтің «өңдеу» спиннері жоқ. Сіз оны TensorFlow Lite үлгісімен немесе PyTorch экспортымен қамтамасыз етесіз және бум - ол нақты уақытта әрекет етеді. Дрондарға, смарт камераларға, киілетін құрылғыларға, зауыттық жабдықтарға өте ыңғайлы.
Сонымен… AI үшін ең жақсы SoC дегеніміз не?
Мұнда әмбебап жеңімпаз жоқ. Әр түрлі жолақтарда әртүрлі SoC басым болады. Маңыздыларына тоқталайық:
🧠 NVIDIA Jetson Orin сериясы
Қолдану жағдайы: Робототехника, дрондар, жоғары ажыратымдылықтағы компьютерлік көру
Егер сізге ат күші қажет болса және оны төлеуге қарсы болмасаңыз, Джетсон Орин - жонгернаут. Сіз CUDA өзектерін, TensorRT оңтайландыруын, барлық танымал фреймворктарды қолдауды аласыз және шынымды айтсам, дәл қазір көптеген нақты әлемдегі робототехника командалары мұны пайдаланады.
Бірақ ескертіңіз: бұл сіздің кездейсоқ жобаңыз үшін емес. Orin тақталары $500+ оңай жұмыс істей алады. Дегенмен, қолданбаңызға бірнеше көру үлгілерін іске қосу немесе объектіні жылдам анықтауды өңдеу қажет болса, бұл сіздің жігітіңіз.
🪶 Google Coral Dev Board / SoM (Edge TPU)
Қолдану жағдайы: Жеңіл қорытынды, офлайн көру
Коралдың ең жақсы тәсілі. Кішкентай пішін факторы, қуатты аз пайдалану және TensorFlow Lite үшін оңтайландырылған. Егер сіз жай ғана дүңгіршекке немесе камераға шағын көру үлгісін лақтырып, оның «жұмыс істеуін» қаласаңыз, Коралды жеңу қиын.
Шектеулер? Иә. Ол үлкен үлгілерді ұнатпайды және конверсиялармен күрескіңіз келмейінше, сіз негізінен TFLite-ге жабысып қаласыз.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Қолдану жағдайы: AR көзілдірігі, мобильді роботтар, AI аудио
XR2 өте қуатты. Бұл Meta's Quest 3 ішіндегі чип және бірнеше өнеркәсіптік гарнитура. Ол Qualcomm әзірлеушілер әлемінде өмір сүргіңіз келсе, оның 45 TOPS AI бұлшықеті, 5G қосылған және лайықты SDK қолдауы бар.
Бұл Raspberry Pi ауыстыру емес. Бұл сіздің өніміңіз смарт көзілдірік немесе шетіне қосылған боттар сияқты аппараттық құрал болған
🍏 Apple M4 (Жақында Vision Pro, MacBooks, iPads)
Қолдану жағдайы: Mac-тегі AI, шығармашылық құралдар, тірі модельді өңдеу
Apple компаниясының SoC ойыны олардың экожүйесін құрып жатсаңыз, басқа деңгейде. Бірыңғай жад, жоғары тиімді ядролар және CoreML жеделдету арқылы ол AI-ны арман сияқты өңдейді, әсіресе көру, мәтін және тіл үлгілері.
Айтпақшы, бұл Apple. Құм жәшік тығыз. ONNX жұмыс үрдісімен қосылатын және ойнатуды күтпеңіз. Бірақ егер сіз Mac жолағында терең болсаңыз, бұл тамаша.
🔓 Kendryte K510 / K230 (RISC-V)
Қолдану жағдайы: Ашық бастапқы AI, дамып келе жатқан нарықтар, өнеркәсіптік шет
. Қымбат емес. Бірақ қатты. Қанааннан шыққан бұл RISC-V негізіндегі SoC-тері Қытайда және Оңтүстік-Шығыс Азияның кейбір бөліктерінде тартымды болуда. Сіз Arm немесе x86 құлыпталған әлемінен келген болсаңыз, сізге лайықты NPU қолдауы, негізгі көру қорытындылары және ашық архитектура беріледі.
Жылдам атап өтуге тұрарлық атақты адамдар
-
MediaTek Dimensity – Азиядағы бір тонна смарт AI телефондарын қуаттайды
-
Rockchip RK3588 – маңдайша, бөлшек сауда және дүңгіршектер үшін арзан әрі көңілді
-
Samsung Exynos Auto – автомобильдерге арналған ендірілген AI, негізінен Кореяда
Сонымен... Сіз қалай таңдайсыз?
Оны мақсат бойынша бөліп көрейік:
| Егер қаласаң... | Барыңыз... |
|---|---|
| Роботтар немесе смарт қалалар үшін максималды қуат | NVIDIA Джетсон Орин |
| Қорытынды жасауға арналған арзан, сенімді тақта | Google Coral |
| AR/VR аппараттық құралындағы құрылғыдағы AI | Snapdragon XR2 |
| Apple аппараттық құралына тән нәрсе | Apple M4 |
| AI жиегін пайдаланумен RISC-V икемділігі | Кендрит |
О, географияны ұмытпаңыз. Импорттық шектеулер, қолдау форумдары және жеткізілім кешігулері уақыт кестесін бұзуы мүмкін. Мысалы:
-
Қытайдың кейбір бөліктерінде Джетсон тақталарын алу оңай емес
-
Коралдың акциялары Ұлыбританияда құбылып тұрады
-
Кендриттің Солтүстік Америкада қатысуы нөлге жуық
10 әзірлеу жинағын сатып алмас бұрын әрқашан аймағыңызды тексеріңіз.
Сонымен, AI жобалары үшін ең жақсы SoC дегеніміз не? Тәуелді. Бірақ міне, алдау парағы:
-
Көру қабілеті жоғары роботтарды, дүңгіршектерді немесе смарт камераларды салу керек пе? → Джетсон Орин
-
Прототип жасау үшін арзан әрі жылдам нәрсе керек пе? → маржан
-
AR, киетін құрылғылар немесе денедегі AI жасайсыз ба? → Snapdragon XR2 немесе Apple M4
-
Ашық және RISC-y болғыңыз келе ме? → Кендрит
Қандай таңдау жасасаңыз да, кішкентайдан бастаңыз. Бірнеше үлгіні іске қосыңыз. Стресс сіздің идеяңызды тексеріңіз. «Ең жақсы» SoC - бұл өкінішсіз сатып алуға, жеткізуге және масштабтауға болатын құрылғы.