С растущим спросом на интеллектуальные устройства и эволюцией вычислительных мощностей, даже в компактных архитектурах, появились решения для разработки, которые сочетают в себе необходимое аппаратное обеспечение и программные ресурсы для выполнения сложных алгоритмов машинного обучения. Выбор встроенной платформы зависит от множества факторов: типа применения, доступных аппаратных ресурсов, а также требований к производительности и энергоэффективности.
Интеграция ИИ в встраиваемые устройства является прорывом в технологической отрасли. Она открывает новые горизонты для периферийных вычислений и расширенной обработки данных прямо на месте их генерации, что значительно сокращает задержки и минимизирует зависимость от облачных инфраструктур. Такая локальная обработка данных имеет огромное значение в приложениях, требующих мгновенного отклика — например, в автономных транспортных средствах, промышленных системах, медицинских устройствах и голосовых помощниках. Кроме того, локальная обработка данных повышает безопасность и конфиденциальность, поскольку позволяет избежать передачи личной информации через внешние сети, что особенно важно в таких сферах, как здравоохранение и общественная безопасность.
Основные платформы для разработки ИИ, такие как Nvidia Jetson Nano, Google Coral Dev Board и Intel Neural Compute Stick 2 (NCS2), предоставляют мощные и универсальные решения для ускорения создания прототипов и разработки конечных продуктов. Эти устройства обладают уникальными функциями и гибкостью, отвечая на растущий спрос на системы, которые обрабатывают данные и извлекают полезную информацию в реальном времени.
Примеры платформ:
- Nvidia Jetson — серия аппаратных платформ, идеально подходящих для периферийных приложений ИИ, робототехники, дронов и компьютерного зрения. Модели, такие как Jetson Nano, Jetson Xavier NX и Jetson Orin, предлагают высокий уровень вычислительной мощности при низком энергопотреблении. Эти устройства оснащены графическими процессорами CUDA и поддерживают TensorRT и DeepStream для оптимизации вычислений. Они идеально подходят для таких приложений, как распознавание изображений и предсказательное обслуживание в промышленности.
- Google Coral Dev Board — мощная плата с Edge TPU от Google, предназначенная для выполнения логических выводов с минимальным энергопотреблением. Она поддерживает TensorFlow Lite и оптимизирована для работы в реальном времени, что делает ее идеальной для задач, связанных с видеонаблюдением, распознаванием лиц и классификацией изображений. В отличие от других платформ, Coral Dev Board может работать без постоянного подключения к облаку, что повышает уровень конфиденциальности.
- Intel Neural Compute Stick 2 — компактное устройство на основе процессора Movidius Myriad X, предназначенное для ускорения логических выводов в уже существующих устройствах. Это решение подходит для применения в системах видеонаблюдения и распознавания объектов, где важна высокая точность и минимизация зависимости от облачных сервисов.
- Raspberry Pi с ускорителями ИИ — доступное решение для создания прототипов, которое, благодаря добавлению ускорителей, таких как Google Coral USB или Intel NCS2, значительно повышает вычислительные возможности. Эта платформа подходит для разработчиков, желающих создавать инновационные решения в области робототехники, умного дома и видеоаналитики.
Источник: https://www.embedded.com/choosing-an-embedded-ai-platform
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
