I migliori computer a scheda singola per progetti di intelligenza artificiale(IA) e deepLearning(DL)

I computer a scheda singola (SBC) sono molto apprezzati sia dai tinker che dagli hobbisti, offrono molte funzionalità in un fattore di forma molto piccolo. Un SBC ha la CPU, la GPU, la memoria, le porte IO, ecc... su un piccolo circuito stampato e gli utenti possono aggiungere funzionalità aggiungendo nuovi dispositivi alle porte GPIO . Alcuni degli SBC più popolari includono la famiglia di prodotti Raspberry Pi e Arduino .


Tuttavia, vi è una crescente domanda di SBC che possono essere utilizzati per applicazioni di elaborazione edge come Intelligenza Artificiale (AI) o Deep Learning (DL) e ce ne sono parecchie. L'elenco seguente è costituito da alcuni dei migliori SBC che sono stati sviluppati per l'edge computing.


L'elenco non è in un ordine di classifica particolare. Andiamoli a vedere...


Indice

  1. Famiglia Nvidia Jetson

  2. ROCK Pi N10

  3. BeagleBone AI

  4. BeagleV

  5. HiKey970

  6. Google Coral Dev Board

  7. Google Coral Dev Board Mini

  8. Conclusioni

computer a scheda singola (SBC)
computer a scheda singola (SBC)


1. Famiglia Nvidia Jetson

Nvidia ha una vasta gamma di SBC che si rivolgono sia agli sviluppatori di intelligenza artificiale. La loro linea di " kit per sviluppatori Jetson " sono alcuni degli SBC più potenti e convenienti disponibili sul mercato. Di seguito è riportato un elenco delle loro offerte.


Kit per sviluppatori Nvidia Jetson Nano

A partire da circa 59€ , il Jetson Nano è l'SBC più economico della lista e offre un buon rapporto prezzo / prestazioni. Può eseguire più reti neurali insieme ad altre applicazioni come il rilevamento di oggetti, la segmentazione, l'elaborazione del testo e la classificazione delle immagini.

Il Jetson Nano è rivolto agli appassionati di intelligenza artificiale, hobbisti e sviluppatori che desiderano realizzare progetti implementando l'intelligenza artificiale.

La scheda Jetson Nano viene offerta in due varianti: 4 GB e 2 GB. Le principali differenze tra i due sono il prezzo, la capacità della RAM e le porte IO offerte. La variante da 4 GB è stata mostrata nell'immagine sopra.


Specifiche chiave

• CPU: ARM A57 quad-core a 1,43 GHz

• GPU: NVIDIA Maxwell a 128 core

• Memoria: 4 GB LPDDR4 a 64 bit a 25,6 GB/s oppure 2 GB LPDDR4 a 64 bit a 25,6 GB/s

• Memoria: supporto per scheda microSD

• Display: HDMI e Display Port o HDMI

Kit per sviluppatori Nvidia Jetson Nano
Kit per sviluppatori Nvidia Jetson Nano



Kit per sviluppatori Nvidia Jetson Xavier NX

Il Jetson Xavier NX è un passo avanti rispetto al

Jetson Nano e si rivolge maggiormente agli OEM, alle start-up e agli sviluppatori di intelligenza artificiale.

Jetson Xavier NX è pensato per applicazioni che necessitano di una potenza di elaborazione IA più seria che un'offerta entry level come Jetson Nano semplicemente non può fornire. Il Jetson Xavier NX viene offerto a circa 386€.


Specifiche chiave

• CPU: NVIDIA Carmel ARM v8.2 a 6 core a 64 bit

• GPU: architettura NVIDIA Volta con 384 core NVIDIA CUDA e 48 core Tensor

• Acceleratore DL: 2x motori NVDLA

• Acceleratore di visione: processore di visione VLIW a 7 vie

• Memoria: 8 GB a 128 bit LPDDR4x a 51,2 GB/s

• Memoria: supporto microSD

• Display: HDMI e Display Port

Kit per sviluppatori Nvidia Jetson Xavier NX
Kit per sviluppatori Nvidia Jetson Xavier NX



Kit per sviluppatori Nvidia Jetson AGX Xavier

Jetson AGX Xavier è il prodotto di punta della famiglia Jetson, è pensato per essere implementato in server e applicazioni di robotica in settori come la produzione, la vendita al dettaglio, l'automobile, l'agricoltura, ecc.

Con un prezzo di circa 694€ , Jetson AGX Xavier non è pensato per i principianti, è pensato per gli sviluppatori che desiderano prestazioni di elaborazione edge di alto livello a loro disposizione e per le aziende che desiderano una buona scalabilità per le loro applicazioni.


Specifiche chiave

• CPU: ARM v8.2 a 8 core a 64 bit

• GPU: a 512 core con Tensor Core

• Acceleratore DL: 2x motori NVDLA

• Acceleratore di visione: processore di visione VLIW a 7 vie

• Memoria: LPDDR4x da 32 GB a 256 bit a 137 GB / s

• Memoria: 32 GB eMMC 5.1 e presa per scheda uSD / UFS per l'espansione della memoria

• Schermo: HDMI 2.0

Kit per sviluppatori Nvidia Jetson AGX Xavier
Kit per sviluppatori Nvidia Jetson AGX Xavier




2. ROCK Pi N10

Il ROCK Pi N10, sviluppato da Radxa è la seconda offerta più economica in questo elenco con la sua variante di base che arriva a circa 99€ , la sua variante top di gamma arriva a circa 169€.

Il ROCK Pi N10 è dotato di una NPU (Neural Processing Unit) che lo aiuta a elaborare con facilità i carichi di lavoro IA / Deep Learning.

Offre fino a 3 TOPS (Tera Operations Per Second) di prestazioni.

Viene offerto in tre varianti:

  • ROCK Pi N10 Model A

  • ROCK Pi N10 Model B

  • ROCK Pi N10 Model C

le uniche differenze tra queste varianti sono il prezzo, la RAM e le capacità di archiviazione.

Il ROCK Pi N10 è disponibile per l'acquisto tramite Seeed Studio .


Specifiche chiave

• CPU: RK3399Pro con Cortex-A72 a 2 core a 1,8 GHz e Cortex-A53 a 4 core a 1,4 GHz

• GPU: Mali T860MP4

• NPU: supporta l'elaborazione a 8 bit / 16 bit con una potenza di elaborazione fino a 3.0 TOPS

• Memoria: LPDDR3 da 4 GB / 6 GB / 8 GB a 64 bit a 1866 Mb / s

• Memoria: 16 GB / 32 GB / 64 GB eMMC

• Schermo: HDMI 2.0

ROCK Pi N10
ROCK Pi N10



3. BeagleBone AI

BeagleBone AI è l' SBC open source di BeagleBoard.org , pensato per colmare il divario tra i piccoli SBC e i computer industriali più potenti. L'hardware e il software del BeagleBoard sono completamente open source.

È pensato per l'uso nell'automazione di case, industrie e altri casi d'uso commerciali. Ha un prezzo di circa 110€ , il prezzo varia tra i rivenditori, per maggiori informazioni controlla il loro sito web .


Specifiche chiave

• CPU: Texas Instrument AM5729 con ARM Cortex-A15 dual-core a 1,5 GHz

• Co-processore: 2 x Dual-core ARM Cortex-M4

• DSP: 2 x C66x VLIW a virgola mobile

• EVE: 4 motori di visione integrati

• GPU: PowerVR SGX544

• RAM: 1 GB

• Memoria: 16 GB eMMC

• Display: microHDMI

BeagleBone AI
BeagleBone AI


4. BeagleV

Il BeagleV è l'ultimo lancio nell'elenco, è un SBC che esegue Linux fuori dalla scatola e ha una CPU RISC-V .

È in grado di eseguire applicazioni di elaborazione edge senza sforzo, per saperne di più su BeagleV controlla la copertura del lancio.

Il BeagleV avrà due varianti, una da 4 GB di RAM e una da 8 GB di RAM. I prezzi partono da circa 119€ per il modello base e 149€ per il modello da 8 GB di RAM, è possibile preordinare tramite il loro sito web .


Specifiche chiave

CPU : RISC-V U74 2-Core @ 1.0GHz

• DSP: Vision DSP Tensilica-VP6

• Acceleratore DL: motore NVDLA 1-core

• NPU: motore di rete neurale

• RAM: 4 GB / 8 GB (2 x 4 GB) LPDDR4 SDRAM

• Memoria: slot microSD

• Schermo: HDMI 1.4

BeagleV
BeagleV



5. HiKey970

HiKey970 è il primo SBC a 96 schede pensato per applicazioni di elaborazione edge ed è la prima piattaforma IA NPU dedicata al mondo.

HiKey970 è dotato di CPU, GPU e NPU per accelerare le prestazioni dell'IA, può anche essere utilizzato per l'addestramento e la creazione di modelli DL (Deep Learning).

HiKey970 ha un prezzo di circa 299€ e può essere acquistato dal loro negozio ufficiale .


Specifiche chiave

• SoC: HiSilicon Kirin 970

CPU : ARM Cortex-A73 4-Core a 2,36 GHz e ARM Cortex-A53 4-Core a 1,8 GHz

• GPU: ARM Mali-G72 MP12

• RAM: 6 GB LPDDR4X a 1866 MHz

• Memoria: microSD UFS 2.1 da 64 GB

• Display: HDMI e porta MIPI / LCD a 4 linee


HiKey970
HiKey970



6. Google Coral Dev Board

Il Coral Dev Board è il primo tentativo di Google di un SBC dedicato all'edge computing. È in grado di eseguire inferenze ML (Machine Learning) ad alta velocità e supporta TensorFlow Lite e AutoML Vision Edge.

La scheda ha un prezzo di circa 129€ ed è disponibile sul sito ufficiale di Coral .


Specifiche chiave

• CPU: SoC NXP i.MX 8M (Cortex-A53 a 4 core, Cortex-M4F)

• Acceleratore ML : coprocessore TPU di Google Edge

• GPU: grafica GC7000 Lite integrata

• RAM: 1 GB LPDDR4

• Memoria: 8 GB eMMC e slot microSD

• Display: HDMI 2.0a, connettore FFC a 39 pin per display MIPI-DSI (4 corsie) e connettore FFC a 24 pin per fotocamera MIPI-CSI2 (4 corsie)

 Google Coral Dev Board
Google Coral Dev Board



7. Google Coral Dev Board Mini

Coral Dev Board Mini è il successore della Coral Dev Board, racchiude una maggiore potenza di elaborazione in un fattore di forma più piccolo e un prezzo inferiore di circa 99€.

Il Coral Dev Board Mini può essere acquistato dal loro negozio web ufficiale .


Specifiche chiave

• CPU: SoC MediaTek 8167s (Arm Cortex-A35 a 4 core)

• Acceleratore ML: coprocessore TPU di Google Edge

• GPU: IMG PowerVR GE8300

• RAM: 2 GB LPDDR3

• Memoria: 8 GB eMMC

• Display: micro HDMI (1.4), connettore FFC a 24 pin per fotocamera MIPI-CSI2 (4 corsie) e connettore FFC a 24 pin per display MIPI-DSI (4 corsie)

Google Coral Dev Board Mini
Google Coral Dev Board Mini



Pensieri conclusivi

È disponibile un SBC in ogni fascia di prezzo per applicazioni di elaborazione edge. Alcuni sono solo di base, come Nvidia Jetson Nano o BeagleBone AI e alcuni sono modelli orientati alle prestazioni come BeagleV e Nvidia Jetson AGX Xavier.


Se stai cercando qualcosa di più universale, puoi controllare il nostro articolo sulle alternative Raspberry Pi che potrebbero aiutarti a trovare un SBC adatto al tuo caso d'uso.


Se mi sono perso qualche SBC dedicato al calcolo edge, sentiti libero di farmelo sapere nei commenti qui sotto.



Grazie mille per la lettura, condividi l'articolo se ti è stato di aiuto!

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