Итак, вы, наверное, задаетесь вопросом: какой SoC лучше всего подходит для проектов в области искусственного интеллекта? Это обманчиво простой вопрос, на который, честно говоря, существует множество возможных ответов. Потому что «лучший» зависит от того, кто вы, что вы создаете, где вы это развертываете и какая мощность вам нужна на этом небольшом кремниевом чипе.
Скорее всего, вы ищете это в Google не просто из любопытства. Возможно, вы занимаетесь прототипированием интеллектуального датчика, развертыванием роботизированной платформы или тестированием обнаружения объектов на периферии сети. В любом случае, мы всё подробно объясним.
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Инструменты искусственного интеллекта для DevOps – лучшие из лучших.
Откройте для себя лучшие инструменты ИИ, преобразующие рабочие процессы DevOps, от CI/CD до мониторинга и реагирования на инциденты.
🔗 Какой ИИ лучше всего подходит для программирования? – Лучшие помощники по программированию на основе ИИ.
Обзор самых мощных помощников по программированию на основе ИИ, которые помогут вам писать, проверять и отлаживать код эффективнее.
🔗 Инструменты для тестирования на проникновение с использованием ИИ – лучшие решения для кибербезопасности на базе ИИ.
Ознакомьтесь с ведущими инструментами ИИ для тестирования на проникновение и выявления уязвимостей с помощью машинного обучения.
Подождите, вернёмся назад: что вообще такое SoC для ИИ?
Давайте разберемся. SoC , или система на кристалле, — это компактный корпус, который включает в себя большую часть того, что обычно находится на полноразмерной материнской плате — процессор, видеокарту, память, иногда даже нейронный процессор — и все это уменьшено до размеров одного кремниевого кристалла.
Почему это должно волновать разработчиков ИИ? Потому что SoC запускают ваши модели локально . Никакого облака, никаких задержек, никакого надоедливого «процессинга». Вы передаете ему модель TensorFlow Lite или экспорт в PyTorch, и вуаля — он реагирует в реальном времени. Идеально подходит для дронов, умных камер, носимых устройств, заводского оборудования — чего угодно.
Итак… Какой SoC лучше всего подходит для ИИ?
Здесь нет однозначного победителя. Разные SoC доминируют в разных областях. Давайте рассмотрим те, которые имеют значение:
🧠 NVIDIA Jetson Orin Series
Примеры применения: робототехника, дроны, компьютерное зрение высокого разрешения.
Если вам нужна серьёзная вычислительная мощность, и вы не против за это заплатить, Jetson Orin — это настоящий гигант. Вы получаете ядра CUDA, оптимизацию TensorRT, поддержку всех популярных фреймворков, и, честно говоря, это то, что сейчас используют многие реальные команды робототехников.
Но имейте в виду: это не для вашего любительского проекта. Платы Orin могут легко стоить более 500 долларов. Тем не менее, если вашему приложению необходимо запускать несколько моделей машинного зрения или обрабатывать быстрое обнаружение объектов, это именно то, что вам нужно.
🪶 Плата разработки Google Coral / SoM (Edge TPU)
Пример использования: Легковесный вывод данных, обработка изображений в автономном режиме
. Coral — это необычный инструмент в лучшем смысле этого слова. Миниатюрный форм-фактор, невероятно низкое энергопотребление и оптимизация для TensorFlow Lite. Если вам просто нужно запустить небольшую модель обработки изображений на киоске или камере и чтобы она «просто работала», Coral — это лучший выбор.
Ограничения? Да. Программа не любит большие модели, и в основном вам придётся использовать TFLite, если вы не хотите возиться с конверсиями.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
Примеры применения: очки дополненной реальности, мобильные роботы, аудио с искусственным интеллектом
. XR2 — это неожиданно мощный процессор. Он используется в Meta Quest 3 и некоторых промышленных гарнитурах. Он обладает мощностью 45 TOPS в области искусственного интеллекта, встроенной поддержкой 5G и неплохой поддержкой SDK, если вы готовы погрузиться в мир разработчиков Qualcomm.
Это не замена Raspberry Pi. Это решение подходит для случаев, когда ваш продукт представляет собой аппаратное обеспечение, например, умные очки или роботы, подключаемые к периферии сети.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBook, iPad в скором времени)
Пример использования: встроенный в Mac ИИ, инструменты для творчества, редактирование моделей в реальном времени.
SoC от Apple выходит на совершенно новый уровень, если вы разрабатываете приложения для их экосистемы. Благодаря унифицированной памяти, высокоэффективным ядрам и ускорению CoreML, он с легкостью справляется с ИИ, особенно с моделями обработки изображений, текста и языка.
Тем не менее, это Apple. Игровая среда ограничена. Не ждите, что всё будет работать с ONNX по принципу «подключи и работай». Но если вы активно используете Mac, это просто великолепно.
🔓 Kendrite K510 / K230 (RISC-V)
Пример применения: ИИ с открытым исходным кодом, развивающиеся рынки, передовые отрасли промышленности
. Неброский дизайн. Недорогой. Но надежный. Эти SoC на базе RISC-V от Canaan набирают популярность в Китае и некоторых частях Юго-Восточной Азии. Вы получаете достойную поддержку NPU, базовые возможности обработки изображений и открытую архитектуру, которая приятно удивляет, если вы привыкли к жесткой архитектуре Arm или x86.
Следует кратко упомянуть следующих выдающихся личностей
-
MediaTek Dimensity — технология, используемая в огромном количестве умных телефонов с искусственным интеллектом в Азии.
-
Rockchip RK3588 – недорогой и простой в использовании материал для вывесок, розничной торговли и киосков.
-
Samsung Exynos Auto – встроенный ИИ для автомобилей, преимущественно в Корее.
Итак… Как же сделать выбор?
Давайте разберем это по целям:
| Если ты хочешь... | Выберите... |
|---|---|
| Максимальная мощность для роботов или умных городов | NVIDIA Jetson Орин |
| Недорогая и надежная плата для обработки данных | Google Коралл |
| Встроенный ИИ в аппаратное обеспечение дополненной и виртуальной реальности | Snapdragon XR2 |
| Что-то присущее оборудованию Apple | Apple M4 |
| Гибкость архитектуры RISC-V при использовании ИИ на периферии сети | Кендрайт |
И не забывайте о географическом факторе. Ограничения на импорт, форумы поддержки и задержки доставки могут повлиять на сроки доставки. Например:
-
В некоторых регионах Китая достать платы для Jetson непросто
-
Акции компании Coral в Великобритании колеблются
-
Компания Kendrite практически не представлена в Северной Америке
Всегда, всегда проверяйте свой регион, прежде чем покупать 10 комплектов для разработчиков.
Итак, какой SoC лучше всего подходит для проектов в области ИИ? Зависит от ситуации. Но вот краткая инструкция:
-
Создание роботов, киосков или «умных» камер с интенсивным визуальным управлением? → Джетсон Орин
-
Нужен недорогой и быстрый способ создания прототипа? → Coral
-
Разрабатываете дополненную реальность, носимые устройства или искусственный интеллект для ношения на теле? → Snapdragon XR2 или Apple M4
-
Хотите оставаться открытыми и придерживаться принципов RISC? → Kendryte
Какой бы вариант вы ни выбрали, начните с малого. Запустите несколько моделей. Проведите стресс-тестирование вашей идеи. «Лучший» SoC — это тот, который вы можете себе позволить, поставлять и масштабировать без сожалений.