ດັ່ງນັ້ນ, ທ່ານສົງໄສວ່າ SoC ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບໂຄງການ AI ແມ່ນຫຍັງ? ມັນເປັນຄໍາຖາມທີ່ຫຼອກລວງທີ່ງ່າຍດາຍ, ກົງໄປກົງມາ, ສັບສົນຂອງຄໍາຕອບທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເນື່ອງຈາກວ່າ "ດີທີ່ສຸດ" ຂຶ້ນກັບວ່າເຈົ້າເປັນໃຜ, ເຈົ້າກໍາລັງສ້າງຫຍັງ, ບ່ອນທີ່ເຈົ້າກໍາລັງໃຊ້ມັນ, ແລະເຈົ້າຕ້ອງການພະລັງງານໄຟຫຼາຍປານໃດໃນແຜ່ນ silicon ນ້ອຍນັ້ນ.
ມີໂອກາດ, ທ່ານບໍ່ພຽງແຕ່ googling ນີ້ອອກຈາກ curiosity. ບາງທີເຈົ້າກຳລັງສ້າງຕົວແບບເຊັນເຊີອັດສະລິຍະ, ຫຼືໝູນໃຊ້ເວທີຫຸ່ນຍົນ, ຫຼືທົດສອບການກວດຫາວັດຖຸຢູ່ຂອບ. ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຮົາຈະຍ່າງຜ່ານມັນ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ເຄື່ອງມື AI DevOps - ດີທີ່ສຸດຂອງກຸ່ມ
ຄົ້ນພົບເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນໆ ທີ່ປ່ຽນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງ DevOps, ຈາກ CI/CD ໄປສູ່ການຕິດຕາມ ແລະ ການຕອບໂຕ້ເຫດການ.
🔗 AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຂຽນລະຫັດແມ່ນຫຍັງ? – Top AI Coding Assistants
ການຮວບຮວມຂອງຕົວຊ່ວຍການຂຽນລະຫັດ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຂຽນ, ທົບທວນ ແລະດີບັກທີ່ສະຫຼາດຂຶ້ນ.
🔗 AI Pentesting Tools - ການແກ້ໄຂ AI-Powered ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ Cybersecurity
ຄົ້ນຫາເຄື່ອງມື AI ຊັ້ນນໍາສໍາລັບການທົດສອບ penetration ແລະເປີດເຜີຍຊ່ອງໂຫວ່ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ລໍຖ້າ, Back Up: SoC ສໍາລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ໃຫ້ກໍານົດລະດັບ. SoC System on Chip , ເປັນຊຸດກະທັດລັດທີ່ປະກອບມີສ່ວນໃຫຍ່ຂອງສິ່ງທີ່ເຈົ້າມັກພົບໃນເມນບອດຂະຫນາດເຕັມ - CPU, GPU, ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ບາງຄັ້ງເຖິງແມ່ນຫນ່ວຍປະມວນຜົນ neural - ທັງຫມົດ shrunk ລົງໃສ່ສິ້ນດຽວຂອງ silicon.
ເປັນຫຍັງ AI devs ຄວນເບິ່ງແຍງ? ເນື່ອງຈາກວ່າ SoCs ແລ່ນຕົວແບບຂອງທ່ານ ຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ . ບໍ່ມີເມຄ, ບໍ່ຊັກຊ້າ, ບໍ່ມີ "ການປຸງແຕ່ງ" spinner ຂອງ doom. ທ່ານໃຫ້ອາຫານມັນເປັນຮູບແບບ TensorFlow Lite ຫຼືການສົ່ງອອກ PyTorch, ແລະຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງ - ມັນ reacts ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ເຫມາະສໍາລັບ drones, smart cams, wearables, ໂຮງງານຜະລິດ, ທ່ານຕັ້ງຊື່ມັນ.
ດັ່ງນັ້ນ... SoC ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ບໍ່ມີຜູ້ຊະນະທົ່ວໄປຢູ່ທີ່ນີ້. SoCs ທີ່ແຕກຕ່າງກັນປົກຄອງຢູ່ໃນເສັ້ນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຂໍໃຫ້ແລ່ນຜ່ານສິ່ງທີ່ສໍາຄັນ:
🧠 NVIDIA Jetson Orin Series
ກໍລະນີທີ່ໃຊ້: ຫຸ່ນຍົນ, drones, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງ
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການແຮງມ້າທີ່ຮຸນແຮງແລະບໍ່ສົນໃຈທີ່ຈະຈ່າຍຄ່າມັນ, Jetson Orin ແມ່ນ juggernaut. ທ່ານໄດ້ຮັບ CUDA cores, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ TensorRT, ສະຫນັບສະຫນູນທຸກກອບທີ່ນິຍົມ, ແລະດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ, ມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ທີມງານຫຸ່ນຍົນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງກໍາລັງໃຊ້ໃນປັດຈຸບັນ.
ແຕ່ຖືກເຕືອນວ່າ: ນີ້ບໍ່ແມ່ນສໍາລັບໂຄງການປົກກະຕິຂອງທ່ານ. ກະດານ Orin ສາມາດແລ່ນໄດ້ $500+ ງ່າຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານຕ້ອງການດໍາເນີນການຫຼາຍຮູບແບບວິໄສທັດຫຼືຈັດການການກວດພົບວັດຖຸໄວ, ນີ້ແມ່ນຜູ້ຊາຍຂອງທ່ານ.
🪶 Google Coral Dev Board / SoM (Edge TPU)
ກໍລະນີການນໍາໃຊ້: ການສະຫຼຸບທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາ, ວິໄສທັດອອຟໄລ
ຂອງ Coral ແປກໃນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດ. ປັດໄຈຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍ, ການໃຊ້ພະລັງງານຕໍ່າເປັນບ້າ, ແລະເຫມາະສໍາລັບ TensorFlow Lite. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຖິ້ມຮູບແບບວິໄສທັດຂະຫນາດນ້ອຍໃສ່ຕູ້ຫຼືກ້ອງຖ່າຍຮູບແລະມີມັນ "ພຽງແຕ່ເຮັດວຽກ," Coral ຍາກທີ່ຈະຕີ.
ຂໍ້ຈໍາກັດ? ແລ້ວ. ມັນບໍ່ມັກຕົວແບບໃຫຍ່, ແລະສ່ວນຫຼາຍແມ່ນທ່ານກໍາລັງຕິດຢູ່ກັບ TFLite ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານຕ້ອງການຕໍ່ສູ້ກັບການແປງ.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
ກໍລະນີທີ່ໃຊ້: ແວ່ນຕາ AR, ຫຸ່ນຍົນມືຖື, ສຽງ AI
The XR2 ແມ່ນມີພະລັງ. ມັນເປັນຊິບພາຍໃນ Meta's Quest 3 ແລະຊຸດຫູຟັງອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫນ້ອຍ. ມັນມີ 45 TOPs ຂອງກ້າມ AI, 5G ອົບໃນ, ແລະສະຫນັບສະຫນູນ SDK ທີ່ເຫມາະສົມ, ຖ້າທ່ານເຕັມໃຈທີ່ຈະອາໄສຢູ່ໃນໂລກນັກພັດທະນາຂອງ Qualcomm.
ນີ້ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນ Raspberry Pi. ມັນແມ່ນສໍາລັບເວລາທີ່ຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານ ແມ່ນ ຮາດແວ, ເຊັ່ນແວ່ນຕາອັດສະລິຍະຫຼື bots ເຊື່ອມຕໍ່ຂອບ.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBooks, iPads ໃນໄວໆນີ້)
ກໍລະນີທີ່ໃຊ້: Mac-native AI, ເຄື່ອງມືສ້າງສັນ, ການແກ້ໄຂແບບຈໍາລອງແບບສົດໆ
ເກມ SoC ຂອງ Apple ຢູ່ໃນອີກລະດັບຫນຶ່ງຖ້າທ່ານສ້າງລະບົບນິເວດຂອງພວກເຂົາ. ດ້ວຍຄວາມຊົງຈໍາທີ່ເປັນເອກະພາບ, ແກນທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, ແລະການເລັ່ງ CoreML, ມັນຈັດການກັບ AI ຄືກັບຄວາມຝັນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນການເບິ່ງເຫັນ, ຂໍ້ຄວາມ, ແລະຮູບແບບພາສາ.
ທີ່ເວົ້າວ່າ, ມັນແມ່ນ Apple. ກ່ອງຊາຍແມ່ນແຫນ້ນ. ຢ່າຄາດຫວັງວ່າ plug-and-play ກັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ONNX ຂອງທ່ານ. ແຕ່ຖ້າຫາກວ່າທ່ານເລິກຢູ່ໃນເສັ້ນ Mac, ມັນເປັນ brilliant.
🔓 Kendryte K510 / K230 (RISC-V)
ກໍລະນີການນໍາໃຊ້: Open-source AI, ຕະຫຼາດທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ, ແຂບອຸດສາຫະກໍາ
ບໍ່ flashy. ບໍ່ແພງ. ແຕ່ແຂງ. SoCs ທີ່ອີງໃສ່ RISC-V ເຫຼົ່ານີ້ຈາກ Canaan ກໍາລັງດຶງດູດເອົາຢູ່ໃນປະເທດຈີນແລະບາງສ່ວນຂອງອາຊີຕາເວັນອອກສຽງໃຕ້. ທ່ານໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນ NPU ທີ່ເຫມາະສົມ, ການສະຫຼຸບວິໄສທັດພື້ນຖານ, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາເປີດທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກສົດຊື່ນຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງມາຈາກໂລກທີ່ຖືກລັອກຂອງ Arm ຫຼື x86.
ເດັ່ນທີ່ສົມຄວນໄດ້ຮັບການກ່າວເຖິງດ່ວນ
-
MediaTek Dimensity - ພະລັງງານຂອງໂທລະສັບ AI ອັດສະລິຍະຫຼາຍໂຕນໃນອາຊີ
-
Rockchip RK3588 – ລາຄາຖືກ ແລະ ເປັນທີ່ຊື່ນຊົມສຳລັບປ້າຍ, ຂາຍຍ່ອຍ, ແລະ kiosks
-
Samsung Exynos Auto – ຝັງ AI ສໍາລັບລົດ, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຢູ່ໃນເກົາຫຼີ
ດັ່ງນັ້ນ… ເຈົ້າເລືອກແນວໃດ?
ໃຫ້ພວກເຮົາທໍາລາຍມັນໂດຍເປົ້າຫມາຍ:
| ຖ້າເຈົ້າຕ້ອງການ... | ໄປກັບ... |
|---|---|
| ພະລັງງານສູງສຸດສໍາລັບຫຸ່ນຍົນຫຼືເມືອງ smart | NVIDIA Jetson Orin |
| ກະດານລາຄາຖືກ, ເຊື່ອຖືໄດ້ສໍາລັບການ inference | Google Coral |
| AI ໃນອຸປະກອນໃນຮາດແວ AR/VR | Snapdragon XR2 |
| ບາງສິ່ງບາງຢ່າງຕົ້ນກໍາເນີດຂອງຮາດແວ Apple | Apple M4 |
| ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ RISC-V ກັບການໃຊ້ຂອບ AI | Kendryte |
ໂອ້ ແລະ ຢ່າລືມພູມສາດ. ຂໍ້ຈໍາກັດການນໍາເຂົ້າ, ກອງປະຊຸມສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະການຊັກຊ້າໃນການຂົນສົ່ງທັງຫມົດສາມາດຂັດແຍ່ງກັບກໍານົດເວລາຂອງທ່ານ. ຕົວຢ່າງ:
-
ກະດານ Jetson ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະໄດ້ຮັບໃນບາງສ່ວນຂອງປະເທດຈີນ
-
ຮຸ້ນຂອງ Coral ມີການປ່ຽນແປງຢູ່ໃນອັງກິດ
-
Kendryte ມີເກືອບສູນຢູ່ໃນອາເມລິກາເຫນືອ
ສະເຫມີ, ກວດເບິ່ງພາກພື້ນຂອງທ່ານສະເຫມີກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຊື້ 10 ຊຸດ dev.
ດັ່ງນັ້ນ, SoC ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບໂຄງການ AI ແມ່ນຫຍັງ? ຂຶ້ນກັບ. ແຕ່ນີ້ແມ່ນເອກະສານ cheat:
-
ການສ້າງຫຸ່ນຍົນທີ່ມີສາຍຕາໜັກ, kiosks, ຫຼືກ້ອງອັດສະລິຍະບໍ? → Jetson Orin
-
ຕ້ອງການບາງສິ່ງບາງຢ່າງລາຄາຖືກແລະໄວເພື່ອ prototype? → Coral
-
ເຮັດ AR, wearables, ຫຼື AI ໃນຮ່າງກາຍບໍ? → Snapdragon XR2 ຫຼື Apple M4
-
ຕ້ອງການຢູ່ເປີດແລະ RISC-y? → Kendryte
ບໍ່ວ່າເຈົ້າເລືອກອັນໃດ, ເລີ່ມຕົ້ນນ້ອຍໆ. ແລ່ນສອງສາມແບບ. ຄວາມກົດດັນທົດສອບຄວາມຄິດຂອງເຈົ້າ. SoC "ທີ່ດີທີ່ສຸດ" ແມ່ນອັນທີ່ເຈົ້າສາມາດຊື້ໄດ້, ຈັດສົ່ງ, ແລະຂະຫນາດໂດຍບໍ່ມີການເສຍໃຈ.