Melhores computadores de placa única para IA e projetos de aprendizado profundo

Você pode usar seu dispositivo semelhante ao Raspberry Pi para muitas coisas. No entanto, existem computadores de placa única dedicados especialmente a projetos de IA.

Melhores computadores de placa única para IA e projetos de aprendizado profundo

Computadores de placa única (SBC) são muito populares entre amadores e entusiastas, eles oferecem muitas funcionalidades em um formato muito pequeno. Um SBC tem CPU, GPU, memória, portas IO, etc. em uma pequena placa de circuito e os usuários podem adicionar funcionalidade adicionando novos dispositivos às portas GPIO. Alguns dos SBCs mais populares incluem a família de produtos Raspberry Pi e Arduino.

No entanto, há uma demanda crescente por SBCs que podem ser usados para aplicativos de computação de ponta, como Inteligência Artificial (AI) ou Aprendizado Profundo (DL), e há alguns. A lista a seguir consiste em alguns dos melhores SBCs desenvolvidos para computação de ponta.

A lista não está em uma ordem específica de classificação. Alguns links aqui são links de afiliados. Por favor, leia a política de afiliados do site original (em inglês).

1. Família Nvidia Jetson

A Nvidia tem uma grande linha de SBCs que atendem tanto a desenvolvedores de IA quanto a amadores. Sua linha de “Jetson Developer Kits” são alguns dos SBCs mais poderosos e econômicos disponíveis no mercado. Abaixo está uma lista de suas ofertas.

Nvidia Jetson Nano Developer Kit

A partir de $ 59, o Jetson Nano é o SBC mais barato da lista e oferece uma boa relação preço-desempenho. Ele pode executar várias redes neurais ao lado de outros aplicativos, como detecção de objetos, segmentação, processamento de voz e classificação de imagens.

O Jetson Nano é voltado para entusiastas de IA, amadores e desenvolvedores que desejam fazer projetos implementando IA.

O Jetson Nano está sendo oferecido em duas variantes: 4 GB e 2 GB. As principais diferenças entre os dois são o preço, a capacidade de RAM e as portas IO oferecidas. A variante de 4 GB foi mostrada na imagem acima.

Principais especificações

  • CPU: Quad-core ARM A57 @ 1,43 GHz
  • GPU: NVIDIA Maxwell de 128 núcleos
  • Memória: 4 GB LPDDR4 de 64 bits a 25,6 GB/s ou 2 GB LPDDR4 de 64 bits a 25,6 GB/s
  • Armazenamento: suporte para cartão microSD
  • Tela: HDMI e porta de tela ou HDMI

$ 59,00 na Amazon

Nvidia Jetson Xavier NX Developer Kit

O Jetson Xavier NX é um passo à frente do Jetson Nano e é mais voltado para OEMs, start-ups e desenvolvedores de IA.

O Jetson Xavier NX se destina a aplicativos que precisam de um poder de processamento de IA mais sério que uma oferta de nível de entrada como o Jetson Nano simplesmente não pode oferecer. O Jetson Xavier NX está sendo oferecido por $ 386,99.

Principais especificações

  • CPU: CPU NVIDIA Carmel ARM v8.2 64 bits de 6 núcleos
  • GPU: Arquitetura NVIDIA Volta com 384 núcleos NVIDIA CUDA e 48 núcleos Tensor
  • Acelerador DL: 2 motores NVDLA
  • Acelerador de visão: processador de visão VLIW de 7 vias
  • Memória: LPDDR4x de 8 GB e 128 bits a 51,2 GB/s
  • Armazenamento: suporte a microSD
  • Tela: HDMI e porta de tela

$ 399,00 na Amazon

Nvidia Jetson AGX Xavier Developer Kit

O Jetson AGX Xavier é o principal produto da família Jetson, deve ser implantado em servidores e aplicativos de robótica de IA em setores como manufatura, varejo, automóvel, agricultura, etc.

Com um preço de $ 694,91, o Jetson AGX Xavier não foi feito para iniciantes, mas sim para desenvolvedores que desejam desempenho de computação de ponta de alto nível à sua disposição e empresas que desejam boa escalabilidade para seus aplicativos.

Principais especificações

  • CPU: CPU ARM v8.2 64 bits de 8 núcleos
  • GPU: GPU Volta de 512 núcleos com núcleos de tensor
  • Acelerador DL: 2 motores NVDLA
  • Acelerador de visão: processador de visão VLIW de 7 vias
  • Memória: LPDDR4x de 256 bits de 32 GB a 137 GB/s
  • Armazenamento: 32 GB eMMC 5.1 e soquete de cartão uSD/UFS para expansão de armazenamento
  • Display: HDMI 2.0

$ 694,91 na Amazon

2. ROCK Pi N10

O ROCK Pi N10, desenvolvido por Radxa é a segunda oferta mais barata nesta lista com sua variante básica chegando a $ 99, sua variante de cobertura de alcance chega a $ 169,

O ROCK Pi N10 está equipado com uma NPU (Unidade de Processamento Neural) que o ajuda no processamento de cargas de trabalho de AI/Deep Learning com facilidade. Ele oferece até 3 TOPS (Tera Operations Per Second) de desempenho.

Ele está sendo oferecido em três variantes, a saber, ROCK Pi N10 Modelo A, ROCK Pi N10 Modelo B, ROCK Pi N10 Modelo C, as únicas diferenças entre essas variantes são o preço, RAM e capacidades de armazenamento.

O ROCK Pi N10 está disponível para compra no Seeed Studio.

Principais especificações

  • CPU: RK3399Pro com Cortex-A72 de 2 núcleos a 1,8 GHz e Cortex-A53 de 4 núcleos a 1,4 GHz
  • GPU: Mali T860MP4
  • NPU: Suporta computação de 8 bits/16 bits com potência de computação de até 3,0 TOPS
  • Memória: 4 GB/6 GB/8 GB LPDDR3 de 64 bits a 1866 Mb/s
  • Armazenamento: 16 GB/32 GB/64 GB eMMC
  • Display: HDMI 2.0

3. BeagleBone AI

O BeagleBone AI é o SBC de código aberto do BeagleBoard.org destinado a preencher a lacuna entre os pequenos SBCs e os computadores industriais mais poderosos. O hardware e o software do BeagleBoard são totalmente de código aberto.

Ele é destinado ao uso na automação de residências, indústrias e outros casos de uso comercial. Tem o preço de ~ $ 110, o preço varia entre revendedores, para obter mais informações, verifique o site.

Principais especificações

  • CPU: Texas Instrument AM5729 com Dual-core ARM Cortex-A15 a 1,5 GHz
  • Co-Processador: 2 x ARM Cortex-M4 Dual-core
  • DSP: 2 x VLIW de ponto flutuante C66x
  • EVE: 4 x motores de visão incorporados
  • GPU: PowerVR SGX544
  • RAM: 1 GB
  • Armazenamento: 16 GB eMMC
  • Display: microHDMI

$ 127,49 na Amazon

4. BeagleV

BeagleV um computador de placa única baseado em RISC-V

O BeagleV é o último lançamento da lista, é um SBC que roda Linux fora da caixa e tem uma CPU RISC-V.

Ele é capaz de executar aplicativos de computação de ponta sem esforço, para saber mais sobre a verificação BeagleV nossa cobertura do lançamento.

O BeagleV terá duas variantes, uma de 4 GB de RAM e uma de 8 GB de RAM. O preço começa em $ 119 para o modelo básico e $ 149 para o modelo de 8 GB de RAM, está disponível para pré-encomenda através de seu site.

Principais especificações

  • CPU: RISC-V U74 2-Core @ 1,0 GHz
  • DSP: Vision DSP Tensilica-VP6
  • Acelerador DL: NVDLA Engine 1-core
  • NPU: Motor de rede neural
  • RAM: 4 GB/8 GB (2 x 4 GB) LPDDR4 SDRAM
  • Armazenamento: slot microSD
  • Display: HDMI 1.4

5. HiKey970

HiKey970 é da 96 Boards e é o primeiro SBC destinado a aplicativos de computação de ponta, a primeira plataforma NPU AI dedicada do mundo.

O HiKey970 apresenta uma CPU, GPU e NPU para acelerar o desempenho de IA, também pode ser usado para treinar e construir modelos DL (Deep Learning).

O HiKey970 tem um preço de $ 299 e pode ser comprado em sua loja oficial.

Principais especificações

  • SoC: HiSilicon Kirin 970
  • CPU: ARM Cortex-A73 4-Core @ 2,36 GHz e ARM Cortex-A53 4-Core @ 1,8 GHz
  • GPU: ARM Mali-G72 MP12
  • RAM: 6 GB LPDDR4X a 1866 MHz
  • Armazenamento: 64 GB UFS 2.1 microSD
  • Display: HDMI e porta MIPI/LCD de 4 linhas

6. Google Coral Dev Board

O Coral Dev Board é a primeira tentativa do Google de um SBC dedicado à computação de ponta. Ele é capaz de realizar inferências de ML (aprendizado de máquina) de alta velocidade e tem suporte para TensorFlow Lite e AutoML Vision Edge.

O preço da placa é de $ 129,99 e está disponível no site oficial do Coral.

Principais especificações

  • CPU: NXP i.MX 8M SoC (4 núcleos Cortex-A53, Cortex-M4F)
  • ML Accelerator: coprocessador Google Edge TPU
  • GPU: Gráficos GC7000 Lite integrados
  • RAM: LPDDR4 de 1 GB
  • Armazenamento: 8 GB eMMC e slot microSD
  • Display: HDMI 2.0a, conector FFC de 39 pinos para display MIPI-DSI (4 pistas) e conector FFC de 24 pinos para câmera MIPI-CSI2 (4 pistas)

7. Google Coral Dev Board Mini

O Coral Dev Board Mini é o sucessor do Coral Dev Board, ele traz mais poder de processamento em um formato menor e um preço menor de $ 99,99.

O Coral Dev Board Mini pode ser comprado em sua loja oficial na web.

Principais especificações

  • CPU: MediaTek 8167s SoC (4 núcleos Arm Cortex-A35)
  • Acelerador de ML: coprocessador Google Edge TPU
  • GPU: IMG PowerVR GE8300
  • RAM: LPDDR3 de 2 GB
  • Armazenamento: 8 GB eMMC
  • Tela: micro HDMI (1.4), conector FFC de 24 pinos para câmera MIPI-CSI2 (4 pistas) e conector FFC de 24 pinos para tela MIPI-DSI (4 pistas)

$ 139,95 na Amazon

Reflexões finais

Há um SBC disponível em cada faixa de preço para aplicativos de computação de ponta. Alguns são apenas básicos, como o Nvidia Jetson Nano ou o BeagleBone AI e alguns são modelos orientados para o desempenho como o BeagleV e Nvidia Jetson AGX Xavier.

Se estiver procurando por algo mais universal, você pode verificar nosso artigo sobre as alternativas do Raspberry Pi que pode ajudá-lo a encontrar um SBC adequado para seu caso de uso.

Se perdi algum SBC dedicado à computação de ponta, sinta-se à vontade para me informar nos comentários abaixo.

Informações sobre o autor: Sourav Rudra é um entusiasta de FOSS com amor por plataformas de jogos/construção de estações de trabalho.

Via itsfoss.com. Você pode conferir o post original em inglês:

Best Single Board Computers for AI and Deep Learning Projects

Última atualização deste artigo: 31 de janeiro de 2021

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