Այսպիսով, դուք հետաքրքրվում եք, թե որն է լավագույն SoC-ն արհեստական ինտելեկտի նախագծերի համար: Սա խաբուսիկորեն պարզ հարց է՝ հնարավոր պատասխանների խառնաշփոթով: Որովհետև «լավագույնը» կախված է նրանից, թե ով եք դուք, ինչ եք կառուցում, որտեղ եք այն տեղակայում և որքան կրակային հզորություն է ձեզ անհրաժեշտ այդ փոքրիկ սիլիկոնային սալիկի մեջ:
Հավանական է, որ դուք սա Google-ում չեք փնտրում պարզապես հետաքրքրասիրությունից դրդված։ Հնարավոր է՝ դուք խելացի սենսոր եք նախատիպավորում, կամ ռոբոտաշինական հարթակ եք գործարկում, կամ եզրին օբյեկտների հայտնաբերման հնարավորություն եք փորձարկում։ Ամեն դեպքում, մենք կքննարկենք դա։.
Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո
🔗 DevOps արհեստական բանականության գործիքներ – լավագույնը։
Բացահայտեք DevOps աշխատանքային հոսքերը վերափոխող լավագույն արհեստական բանականության գործիքները՝ CI/CD-ից մինչև մոնիթորինգ և միջադեպերին արձագանք։
🔗 Ո՞ր արհեստական բանականությունն է լավագույնը կոդավորման համար։ – Արհեստական բանականության լավագույն կոդավորման օգնականներ։
Արհեստական բանականության ամենաուժեղ կոդավորման օգնականների ցանկ, որոնք կօգնեն ձեզ ավելի խելացի գրել, վերանայել և վրիպակազերծել։
🔗 Արհեստական բանականության ներթափանցման թեստավորման գործիքներ – կիբերանվտանգության համար արհեստական բանականության վրա հիմնված լավագույն լուծումները։
Ուսումնասիրեք ներթափանցման թեստավորման և մեքենայական ուսուցման միջոցով խոցելիությունները բացահայտելու առաջատար արհեստական բանականության գործիքները։
Սպասե՛ք, պահուստավորե՛ք. ի՞նչ է իրականում SoC-ն արհեստական բանականության համար։
Եկեք մակարդակները սահմանենք։ SoC-ն, կամ չիպի վրա համակարգը, կոմպակտ փաթեթ է, որը ներառում է լիարժեք չափի մայրական սալիկի վրա սովորաբար հանդիպող բաղադրիչների մեծ մասը՝ պրոցեսոր, գրաֆիկական պրոցեսոր, օպերացիոն համակարգ, երբեմն նույնիսկ նեյրոնային մշակման բլոկ՝ բոլորը սեղմված մեկ կտոր սիլիցիումի վրա։
Ինչո՞ւ պետք է արհեստական բանականության մշակողները մտահոգվեն դրանով։ Որովհետև SoC-ները ձեր մոդելները տեղական մակարդակով։ Ոչ մի ամպ, ոչ մի լագ, ոչ մի «մշակման» ձախողման պատճառ։ Դուք այն մատակարարում եք TensorFlow Lite մոդել կամ PyTorch արտահանում, և բում, այն արձագանքում է իրական ժամանակում։ Իդեալական է անօդաչու թռչող սարքերի, խելացի տեսախցիկների, կրելի սարքերի, գործարանային սարքավորումների և այլնի համար։
Այսպիսով… Ո՞րն է արհեստական բանականության համար լավագույն SoC-ն։
Այստեղ համընդհանուր հաղթող չկա: Տարբեր SoC-ներ գերիշխում են տարբեր գոտիներում: Եկեք անդրադառնանք դրանց, որոնք կարևոր են
🧠 NVIDIA Jetson Orin շարքը
Օգտագործման դեպք՝ ռոբոտաշինություն, անօդաչու թռչող սարքեր, բարձր թույլտվությամբ համակարգչային տեսողություն։
Եթե ձեզ լուրջ հզորություն է պետք և չեք դեմ դրա համար վճարելուն, Jetson Orin-ը լավագույն տարբերակն է։ Դուք կստանաք CUDA միջուկներ, TensorRT օպտիմալացում, բոլոր հայտնի շրջանակների աջակցություն, և ազնիվ ասած, դա այն է, ինչ շատ իրական աշխարհի ռոբոտաշինության թիմեր օգտագործում են հենց հիմա։
Բայց զգուշացեք. սա ձեր պատահական նախագծի համար չէ: Orin տախտակները կարող են հեշտությամբ արժենալ $500+: Այնուամենայնիվ, եթե ձեր ծրագիրը պետք է աշխատեցնի բազմաթիվ տեսողական մոդելներ կամ արագորեն հայտնաբերի օբյեկտներ, սա ձեր մասնագետն է:.
🪶 Google Coral Dev Board / SoM (Edge TPU)
Օգտագործման դեպք. Թեթև եզրակացություն, օֆլայն տեսողություն
։ Coral-ը տարօրինակ է իր լավագույն իմաստով։ Փոքրիկ ձևաչափ, խելահեղ ցածր էներգիայի սպառում և օպտիմալացված TensorFlow Lite-ի համար։ Եթե պարզապես ցանկանում եք փոքր տեսողական մոդել տեղադրել տաղավարի կամ տեսախցիկի վրա և այն «պարզապես աշխատեցնել», Coral-ը դժվար է գերազանցել։
Սահմանափակումներ՞։ Այո։ Այն չի սիրում մեծ մոդելներ, և դուք հիմնականում կպահեք TFLite-ը, եթե չեք ցանկանում պայքարել փոխակերպումների հետ։.
👓 Snapdragon XR2 2-րդ սերունդ (Qualcomm)
Օգտագործման դեպք՝ AR ակնոցներ, շարժական ռոբոտներ, արհեստական ինտելեկտի աուդիո
։ XR2-ը անհավանականորեն հզոր է։ Այն Meta-ի Quest 3-ի և մի քանի արդյունաբերական ականջակալների մեջ գտնվող չիպն է։ Այն ունի 45 լավագույն արհեստական ինտելեկտի հզորություն, ներկառուցված 5G և բավարար SDK աջակցություն, եթե պատրաստ եք ապրել Qualcomm-ի մշակողների աշխարհում։
Սա Raspberry Pi-ի փոխարինող չէ։ Այն նախատեսված է այն դեպքում, երբ ձեր արտադրանքը սարքավորումն է , օրինակ՝ խելացի ակնոցներ կամ եզրին միացված բոտեր։
🍏 Apple M4 (շուտով Vision Pro, MacBooks, iPads)
Օգտագործման դեպք. Mac-ի բնիկ արհեստական բանականություն, ստեղծագործական գործիքներ, կենդանի մոդելների խմբագրում։
Apple-ի SoC խաղը բոլորովին այլ մակարդակի վրա է, եթե դուք կառուցում եք նրանց էկոհամակարգի համար։ Միասնական հիշողությամբ, բարձր արդյունավետությամբ միջուկներով և CoreML արագացմամբ այն արհեստական բանականությունը կառավարում է ինչպես երազ, հատկապես տեսողական, տեքստային և լեզվական մոդելները։
Այսպես ասած՝ սա Apple-ն է։ Sandbox-ը շատ ամուր է։ Մի սպասեք ձեր ONNX աշխատանքային հոսքի միացմանը և աշխատանքին։ Բայց եթե դուք խորը ծանոթ եք Mac-ի հետ, ապա այն հիանալի է։.
🔓 Քենդրայթ K510 / K230 (RISC-V)
Օգտագործման դեպք՝ բաց կոդով արհեստական ինտելեկտ, զարգացող շուկաներ, արդյունաբերական առավելություն
։ Ոչ թե աչքի ընկնող։ Ոչ թե թանկ։ Բայց հուսալի։ Canaan-ի այս RISC-V-ի վրա հիմնված SoC-ները ճանաչում են ձեռք բերում Չինաստանում և Հարավարևելյան Ասիայի որոշ մասերում։ Դուք ստանում եք լավ NPU աջակցություն, տեսողության հիմնական եզրակացություն և բաց ճարտարապետություն, որը թարմացնող է, եթե դուք գալիս եք Arm-ի կամ x86-ի փակված աշխարհից։
Արագ հիշատակման արժանի նշանավոր անձինք
-
MediaTek Dimensity – Ասիայում բազմաթիվ խելացի արհեստական ինտելեկտով հեռախոսներ է ապահովում
-
Rockchip RK3588 – էժան և ուրախ ցուցանակների, մանրածախ առևտրի և տաղավարների համար
-
Samsung Exynos Auto – ներկառուցված արհեստական բանականություն մեքենաների համար, հիմնականում Կորեայում
Այսպիսով… Ինչպե՞ս եք ընտրում։
Եկեք բաժանենք այն ըստ նպատակի՝
| Եթե ուզում եք... | Գնա՛ հետ... |
|---|---|
| Առավելագույն հզորություն ռոբոտների կամ խելացի քաղաքների համար | NVIDIA Jetson Orin |
| Էժան, հուսալի տախտակ՝ եզրակացությունների համար | Google Coral |
| Սարքի վրա արհեստական բանականություն AR/VR սարքավորումներում | Snapdragon XR2 |
| Apple-ի սարքավորումներին բնորոշ ինչ-որ բան | Apple M4 |
| RISC-V ճկունություն՝ արհեստական բանականության եզրային օգտագործմամբ | Քենդրիտ |
Այո, և մի մոռացեք աշխարհագրության մասին: Ներմուծման սահմանափակումները, աջակցության ֆորումները և առաքման ուշացումները կարող են խանգարել ձեր ժամանակացույցին: Օրինակ՝
-
Ջեթսոն տախտակները Չինաստանի որոշ մասերում հեշտ չէ ձեռք բերել
-
Coral-ի բաժնետոմսերը տատանվում են Մեծ Բրիտանիայում
-
Քենդրայթը գրեթե զրոյական ներկայություն ունի Հյուսիսային Ամերիկայում
Միշտ, միշտ ստուգեք ձեր տարածաշրջանը, նախքան 10 մշակողների հավաքածու գնելը։.
Այսպիսով, ո՞րն է արհեստական բանականության նախագծերի համար լավագույն SoC-ն։ Կախված է։ Բայց ահա հիմնական գաղափարը.
-
Կառուցո՞ւմ եք տեսողական ուժեղ ռոբոտներ, տաղավարներ կամ խելացի տեսախցիկներ → Ջեթսոն Օրին
-
Ինչ-որ էժան և արագ բան է պետք նախատիպի համար։ → Կորալ
-
Զբաղվո՞ւմ եք լրացված իրականությամբ, կրելի սարքերով, թե՞ մարմնի վրա տեղադրված արհեստական բանականությամբ։ → Snapdragon XR2 կամ Apple M4
-
Ուզու՞մ եք մնալ բաց և RISC-y: → Քենդրայթ
Անկախ ձեր ընտրությունից, սկսեք փոքրից։ Գործարկեք մի քանի մոդելներ։ Ստուգեք ձեր գաղափարը սթրեսային թեստերի միջոցով։ «Լավագույն» SoC-ն այն է, որը կարող եք ձեզ թույլ տալ, առաքել և մասշտաբավորել առանց զղջալու։.