Компьютерные модули с тензорными сопроцессорами как альтернатива Nvidia Jetson

Рассмотрены архитектуры центральных процессоров для ускорения работы с искусственными нейронными сетями. Приведены примеры отечественных вычислительных модулей и блоков для решения задач машинного зрения, видеоаналитики и оптической навигации.

Введение

В настоящее время одной из самых популярных встраиваемых аппаратных платформ для задач искусственного интеллекта (ИИ), машинного зрения и видеонаналитики являются компьютерные модули Nvidia семейства Jetson [1].

Nvidia Jetson представляет собой линейку встраиваемых компьютерных модулей (SOM – System on module) на базе графических процессоров, специально разработанных для работы с системами искусственного интеллекта (ИИ) и Edge Computing

Популярность Nvidia Jetson обусловлена высокой производительностью, легкостью использования и поддержкой сообществом разработчиков.

Несмотря на свою популярность, использование технологий Nvidia имеет некоторые сложности, связанные с международной политической обстановкой и санкциями, введенными против некоторых стран. В условиях ограниченного доступа к технологиям Nvidia разработчики и компании вынуждены искать альтернативные решения, такие как платформы на базе ARM-процессоров с интегрированными ядрами-ускорителями, например, RockChip, Hailo, НТЦ Модуль, LinQ.

Каждая из этих альтернатив имеет свои сильные и слабые стороны, поэтому выбор зависит от требований к производительности, стоимости, энергопотреблению и специфике применения

Источник: www.rlocman.ru

Комментарии: