ສະນັ້ນ, ເຈົ້າກຳລັງສົງໄສວ່າ SoC ອັນໃດດີທີ່ສຸດສຳລັບໂຄງການ AI? ມັນເປັນຄຳຖາມທີ່ງ່າຍດາຍແຕ່ຫຼອກລວງ ພ້ອມກັບຄຳຕອບທີ່ສັບສົນ. ເພາະວ່າ "ດີທີ່ສຸດ" ແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າເຈົ້າແມ່ນໃຜ, ເຈົ້າກຳລັງສ້າງຫຍັງ, ເຈົ້າກຳລັງນຳໃຊ້ມັນຢູ່ໃສ, ແລະເຈົ້າຕ້ອງການພະລັງງານໄຟຫຼາຍປານໃດໃນແຜ່ນຊິລິໂຄນນ້ອຍໆນັ້ນ.
ມີໂອກາດ, ທ່ານບໍ່ພຽງແຕ່ googling ນີ້ອອກຈາກ curiosity. ບາງທີເຈົ້າກຳລັງສ້າງຕົວແບບເຊັນເຊີອັດສະລິຍະ, ຫຼືໝູນໃຊ້ເວທີຫຸ່ນຍົນ, ຫຼືທົດສອບການກວດຫາວັດຖຸຢູ່ຂອບ. ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຮົາຈະຍ່າງຜ່ານມັນ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ເຄື່ອງມື DevOps AI – ສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດ
ຄົ້ນພົບເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນໆທີ່ປ່ຽນຂະບວນການເຮັດວຽກ DevOps, ຕັ້ງແຕ່ CI/CD ຈົນເຖິງການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການຕອບສະໜອງຕໍ່ເຫດການ.
🔗 AI ໃດດີທີ່ສຸດສຳລັບການຂຽນໂປຣແກຣມ? - ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂປຣແກຣມ AI ຊັ້ນນຳ
ການລວບລວມຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂປຣແກຣມ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຂຽນ, ທົບທວນ ແລະ ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດຢ່າງສະຫຼາດກວ່າ.
🔗 ເຄື່ອງມືການທົດສອບການເຈາະລະບົບດ້ວຍ AI - ວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ໃຊ້ AI ສຳລັບຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ
ສຳຫຼວດເຄື່ອງມື AI ຊັ້ນນຳສຳລັບການທົດສອບການເຈາະລະບົບ ແລະ ການຄົ້ນພົບຊ່ອງໂຫວ່ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ລໍຖ້າ, Back Up: SoC ສໍາລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ລອງມາກຳນົດລະດັບກັນເບິ່ງ. SoCຫຼື System on Chip ແມ່ນຊຸດຂະໜາດກະທັດຮັດທີ່ປະກອບມີສ່ວນໃຫຍ່ຂອງສິ່ງທີ່ທ່ານປົກກະຕິແລ້ວຈະພົບໃນເມນບອດຂະໜາດເຕັມ - CPU, GPU, ໜ່ວຍຄວາມຈຳ, ບາງຄັ້ງແມ່ນແຕ່ໜ່ວຍປະມວນຜົນປະສາດ - ທັງໝົດຖືກຫຍໍ້ລົງເປັນຊິລິໂຄນຊິ້ນດຽວ.
ເປັນຫຍັງນັກພັດທະນາ AI ຄວນສົນໃຈ? ເພາະວ່າ SoCs ໃຊ້ງານໂມເດວຂອງເຈົ້າ ຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ. ບໍ່ມີຄລາວ, ບໍ່ມີການຊັກຊ້າ, ບໍ່ມີການ "ປະມວນຜົນ" ທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາ. ເຈົ້າປ້ອນມັນດ້ວຍໂມເດວ TensorFlow Lite ຫຼື ການສົ່ງອອກ PyTorch, ແລະມັນຈະຕອບສະໜອງໃນເວລາຈິງ. ເໝາະສຳລັບໂດຣນ, ກ້ອງອັດສະລິຍະ, ອຸປະກອນສວມໃສ່ໄດ້, ອຸປະກອນໂຮງງານ, ແລະອື່ນໆ.
ດັ່ງນັ້ນ... SoC ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ບໍ່ມີຜູ້ຊະນະທົ່ວໄປຢູ່ທີ່ນີ້. SoCs ທີ່ແຕກຕ່າງກັນປົກຄອງຢູ່ໃນເສັ້ນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຂໍໃຫ້ແລ່ນຜ່ານສິ່ງທີ່ສໍາຄັນ:
🧠 NVIDIA Jetson Orin Series
ກໍລະນີການນຳໃຊ້: ຫຸ່ນຍົນ, ໂດຣນ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຄວາມລະອຽດສູງ
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການກຳລັງແຮງມ້າທີ່ສູງ ແລະ ບໍ່ຕ້ອງກັງວົນທີ່ຈະຈ່າຍເງິນ, Jetson Orin ແມ່ນຜູ້ນຳໜ້າ. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ CUDA cores, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ TensorRT, ການຮອງຮັບ framework ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມທັງໝົດ, ແລະ ດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ, ມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ທີມງານຫຸ່ນຍົນໃນໂລກຕົວຈິງຫຼາຍຄົນກຳລັງໃຊ້ຢູ່ໃນຕອນນີ້.
ແຕ່ຖືກເຕືອນວ່າ: ນີ້ບໍ່ແມ່ນສໍາລັບໂຄງການປົກກະຕິຂອງທ່ານ. ກະດານ Orin ສາມາດແລ່ນໄດ້ $500+ ງ່າຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານຕ້ອງການດໍາເນີນການຫຼາຍຮູບແບບວິໄສທັດຫຼືຈັດການການກວດພົບວັດຖຸໄວ, ນີ້ແມ່ນຜູ້ຊາຍຂອງທ່ານ.
🪶 Google Coral Dev Board / SoM (Edge TPU)
ກໍລະນີການນຳໃຊ້: ການອະນຸມານນ້ຳໜັກເບົາ, ວິໄສທັດແບບອອບໄລນ໌
Coral ແປກປະຫຼາດໃນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດ. ຮູບແບບຂະໜາດນ້ອຍ, ໃຊ້ພະລັງງານຕ່ຳຫຼາຍ, ແລະ ໄດ້ຮັບການປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມກັບ TensorFlow Lite. ຖ້າທ່ານພຽງແຕ່ຕ້ອງການວາງຮູບແບບວິໄສທັດຂະໜາດນ້ອຍໃສ່ຕູ້ ຫຼື ກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະ ໃຫ້ມັນ "ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ", Coral ຍາກທີ່ຈະເອົາຊະນະໄດ້.
ຂໍ້ຈໍາກັດ? ແລ້ວ. ມັນບໍ່ມັກຕົວແບບໃຫຍ່, ແລະສ່ວນຫຼາຍແມ່ນທ່ານກໍາລັງຕິດຢູ່ກັບ TFLite ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານຕ້ອງການຕໍ່ສູ້ກັບການແປງ.
👓 Snapdragon XR2 Gen 2 (Qualcomm)
ກໍລະນີການນຳໃຊ້: ແວ່ນຕາ AR, ຫຸ່ນຍົນເຄື່ອນທີ່, ສຽງ AI
XR2 ມີພະລັງທີ່ລັບໆ. ມັນເປັນຊິບພາຍໃນ Meta's Quest 3 ແລະຊຸດຫູຟັງອຸດສາຫະກຳຈຳນວນໜຶ່ງ. ມັນມີ 45 TOPS ຂອງກ້າມຊີ້ນ AI, 5G ຝັງຢູ່ໃນນັ້ນ, ແລະຮອງຮັບ SDK ທີ່ເໝາະສົມ, ຖ້າທ່ານເຕັມໃຈທີ່ຈະຢູ່ໃນໂລກນັກພັດທະນາຂອງ Qualcomm.
ນີ້ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນ Raspberry Pi. ມັນແມ່ນສຳລັບເວລາທີ່ຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານ ເປັນ ຮາດແວ, ເຊັ່ນ: ແວ່ນຕາອັດສະລິຍະ ຫຼື ບອທ໌ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບຂອບ.
🍏 Apple M4 (Vision Pro, MacBooks, iPads ໃນໄວໆນີ້)
ກໍລະນີການນຳໃຊ້: AI ທີ່ອີງໃສ່ Mac, ເຄື່ອງມືສ້າງສັນ, ການແກ້ໄຂແບບຈຳລອງສົດ
ເກມ SoC ຂອງ Apple ແມ່ນຢູ່ໃນລະດັບອື່ນຖ້າທ່ານກຳລັງສ້າງລະບົບນິເວດຂອງພວກເຂົາ. ດ້ວຍໜ່ວຍຄວາມຈຳແບບລວມສູນ, ແກນປະສິດທິພາບສູງ, ແລະ ການເລັ່ງ CoreML, ມັນຈັດການກັບ AI ຄືກັບຄວາມຝັນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນວິໄສທັດ, ຂໍ້ຄວາມ, ແລະ ຮູບແບບພາສາ.
ທີ່ເວົ້າວ່າ, ມັນແມ່ນ Apple. ກ່ອງຊາຍແມ່ນແຫນ້ນ. ຢ່າຄາດຫວັງວ່າ plug-and-play ກັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ ONNX ຂອງທ່ານ. ແຕ່ຖ້າຫາກວ່າທ່ານເລິກຢູ່ໃນເສັ້ນ Mac, ມັນເປັນ brilliant.
🔓 Kendryte K510 / K230 (RISC-V)
ກໍລະນີການນຳໃຊ້: AI ແບບໂອເພນຊອສ, ຕະຫຼາດທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂຶ້ນມາ, ຂອບອຸດສາຫະກຳ
ບໍ່ໂດດເດັ່ນ. ບໍ່ແພງ. ແຕ່ແຂງແກ່ນ. SoCs ທີ່ອີງໃສ່ RISC-V ເຫຼົ່ານີ້ຈາກ Canaan ກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມໃນປະເທດຈີນ ແລະ ບາງສ່ວນຂອງອາຊີຕາເວັນອອກສຽງໃຕ້. ທ່ານໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນ NPU ທີ່ເໝາະສົມ, ການອະນຸມານວິໄສທັດພື້ນຖານ, ແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບເປີດທີ່ຮູ້ສຶກສົດຊື່ນ ຖ້າທ່ານມາຈາກໂລກທີ່ຖືກລັອກໄວ້ຂອງ Arm ຫຼື x86.
ເດັ່ນທີ່ສົມຄວນໄດ້ຮັບການກ່າວເຖິງດ່ວນ
-
MediaTek Dimensity - ຂັບເຄື່ອນໂທລະສັບອັດສະລິຍະ AI ຫຼາຍລຸ້ນໃນອາຊີ
-
Rockchip RK3588 – ລາຄາຖືກ ແລະ ສະດວກສະບາຍສຳລັບປ້າຍໂຄສະນາ, ຮ້ານຄ້າປີກ ແລະ ຕູ້ບໍລິການ
-
Samsung Exynos Auto - ຝັງ AI ສຳລັບລົດยนต์, ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຢູ່ໃນເກົາຫຼີ
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 ຢ່າລືມເລື່ອງພູມສາດ. ຂໍ້ຈຳກັດການນຳເຂົ້າ, ເວທີສົນທະນາສະໜັບສະໜູນ ແລະ ການຊັກຊ້າໃນການຂົນສົ່ງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ໄລຍະເວລາຂອງທ່ານໄດ້. ຕົວຢ່າງ:
-
ກະດານ Jetson ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະໄດ້ຮັບໃນບາງສ່ວນຂອງປະເທດຈີນ
-
ຮຸ້ນຂອງ Coral ມີການປ່ຽນແປງຢູ່ໃນອັງກິດ
-
Kendryte ມີເກືອບສູນຢູ່ໃນອາເມລິກາເຫນືອ
ສະເຫມີ, ກວດເບິ່ງພາກພື້ນຂອງທ່ານສະເຫມີກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຊື້ 10 ຊຸດ dev.
ດັ່ງນັ້ນ, SoC ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບໂຄງການ AI ແມ່ນຫຍັງ? ຂຶ້ນກັບແຕ່ລະອັນ. ແຕ່ນີ້ແມ່ນເອກະສານສະຫຼຸບ:
-
ການສ້າງຫຸ່ນຍົນ, ຕູ້ບໍລິການ ຫຼື ກ້ອງຖ່າຍຮູບອັດສະລິຍະທີ່ເນັ້ນການເບິ່ງເຫັນຫຼາຍບໍ? → Jetson Orin
-
ຕ້ອງການບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ລາຄາຖືກ ແລະ ໄວເພື່ອສ້າງຕົ້ນແບບບໍ? → Coral
-
ກຳລັງໃຊ້ AR, ອຸປະກອນສວມໃສ່ໄດ້, ຫຼື AI ໃນຕົວບໍ? → Snapdragon XR2 ຫຼື Apple M4
-
ຢາກເປີດໃຈ ແລະ ກ້າທີ່ຈະເຮັດຫຍັງ? → Kendryte
ບໍ່ວ່າເຈົ້າເລືອກອັນໃດ, ເລີ່ມຕົ້ນນ້ອຍໆ. ແລ່ນສອງສາມແບບ. ຄວາມກົດດັນທົດສອບຄວາມຄິດຂອງເຈົ້າ. SoC "ທີ່ດີທີ່ສຸດ" ແມ່ນອັນທີ່ເຈົ້າສາມາດຊື້ໄດ້, ຈັດສົ່ງ, ແລະຂະຫນາດໂດຍບໍ່ມີການເສຍໃຈ.