Rackmount PC
ຄອມພິວເຕີຝັງ
ຄອມພິວເຕີ Portable ອຸດສາຫະກໍາ
ເມັດແຂງ
ແລັບທັອບ Rugged
PC ກະດານອຸດສາຫະກໍາ
ມືຖືແຂງແຮງ
Advantech ອຸດສາຫະກໍາ PC
X86 vs Jetson: ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນຫຍັງ?
ໃນໂລກທີ່ມີການປ່ຽນແປງໃນມື້ນີ້ຂອງຄອມພິວເຕີ້ຝັງແລະການນໍາໃຊ້ AI ຂອບ, ການເລືອກແພລະຕະຟອມຮາດແວທີ່ເຫມາະສົມແມ່ນຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ການຕັດສິນໃຈດ້ານວິຊາການ; ມັນມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ການປະຕິບັດ, ປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະການຂະຫຍາຍໃນໄລຍະຍາວ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ x86 (ເຊັ່ນ: ໂປເຊດເຊີ Intel ແລະ AMD) ແລະຄອບຄົວ NVIDIA Jetson (ເຊິ່ງລວມມີ Jetson Nano, Jetson Xavier, ແລະ Jetson Orin) ແມ່ນສອງທາງເລືອກທີ່ກົງກັນຂ້າມກັນຫຼາຍທີ່ສຸດ.
II. ຄວາມເຂົ້າໃຈສະຖາປັດຕະຍະກໍາ x86
ໄດ້ x86 ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ ເປັນມາດຕະຖານທີ່ໃຊ້ເວລາການທົດສອບໃນໂລກຂອງ ຮາດແວຄອມພິວເຕີ, powering ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກ ຄອມພິວເຕີສ່ວນບຸກຄົນ ກັບ ລະບົບອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາ. ພັດທະນາໃນເບື້ອງຕົ້ນໂດຍ Intel, ແລະຕໍ່ມາໄດ້ຮັບຮອງເອົາໂດຍ AMD, ເວທີ x86 ແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງມັນ ການປະຕິບັດຈຸດປະສົງທົ່ວໄປ, ກວ້າງ ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງຊອບແວ, ແລະການປັບຕົວໄດ້ໃນທົ່ວສະພາບແວດລ້ອມຄອມພິວເຕີທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ໃນຫຼັກຂອງມັນ, x86 ແມ່ນອີງໃສ່ a Complex Instruction Set Computing (CISC) ແບບຈໍາລອງ, ອອກແບບມາເພື່ອຈັດການການດໍາເນີນງານຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ຮອບການສອນ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ໂປເຊດເຊີ x86 ປະຕິບັດໄດ້ດີພາຍໃຕ້ການເຮັດວຽກທີ່ຕ້ອງການຫຼາຍວຽກ, ຊອບແວເດີມ, ແລະຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຂອງຄອມພິວເຕີ້.
ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ x86
-
CPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ດ້ວຍຫຼາຍຫຼັກ ແລະຊຸດຄໍາແນະນໍາຂັ້ນສູງ
-
ຮອງຮັບ OS ແບບກວ້າງໆ, ລວມທັງ Windows, Linux, ແລະ ລະບົບປະຕິບັດການໃນເວລາຈິງ
-
ລະບົບນິເວດຊອບແວທີ່ແກ່ແລ້ວ, ເຫມາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການການສະຫນັບສະຫນູນໃນໄລຍະຍາວ
-
ການເຊື່ອມໂຍງ I/O ກວ້າງ, ຮອງຮັບ PCIe, SATA, USB, ແລະ serial interfaces
ລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ລະບົບ x86 ເປັນທາງເລືອກທີ່ຕ້ອງການໃນສະຖານະການເຊັ່ນ:
-
PCs ອຸດສາຫະກໍາ (IPC)
-
ການໂຕ້ຕອບມະນຸດ-ເຄື່ອງຈັກ (HMIs)
-
ປ້າຍດິຈິຕອນ
-
ອຸປະກອນການແພດແລະການທົດສອບ
ໂປເຊດເຊີ x86 ຍອດນິຍົມສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຝັງໄວ້
-
Intel® Atom® - ພະລັງງານຕ່ໍາ, footprint ຂະຫນາດນ້ອຍ, ເຫມາະສົມສໍາລັບການລະບົບພັດລົມ
-
Intel Core™ (i3/i5/i7) - ປະສິດທິພາບທີ່ສົມດູນສໍາລັບການແກ້ໄຂການຝັງຕົວລະຫວ່າງກາງຫາລະດັບສູງ
-
AMD Ryzen™ ຝັງໄວ້ - ຄວາມສາມາດຫຼາຍກະທູ້ທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ປະສິດທິພາບພະລັງງານການແຂ່ງຂັນ
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນຂະນະທີ່ x86 ເວທີ ສະຫນອງການປະຕິບັດທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈ, ພວກເຂົາມັກຈະມາພ້ອມກັບສູງກວ່າ ການບໍລິໂພກພະລັງງານ ທຽບກັບ ທາງເລືອກທີ່ອີງໃສ່ ARM ມັກ Jetsons. ສໍາລັບວຽກງານຄອມພິວເຕີທີ່ຫນັກແຫນ້ນທີ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດພະລັງງານຫນ້ອຍ, x86 ຍັງຄົງເປັນການແກ້ໄຂທີ່ຫມັ້ນຄົງແລະມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ - ໂດຍສະເພາະບ່ອນທີ່ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ແລະການປຸງແຕ່ງສໍາຄັນທີ່ສຸດ.
III. NVIDIA Jetson ແມ່ນຫຍັງ?
ໄດ້ NVIDIA Jetson ເວທີແມ່ນມີຈຸດປະສົງທີ່ສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບ AI-powered ຄອມພິວເຕີຂອບ, ສະເຫນີທາງເລືອກທີ່ຫນາແຫນ້ນ, ປະສິດທິພາບພະລັງງານກັບລະບົບ x86 ແບບດັ້ງເດີມ. ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ CPU ທີ່ຫິວໂຫຍ, ກະດານ Jetson ແມ່ນອີງໃສ່ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ ARM ແລະມາພ້ອມກັບ NVIDIA GPUs ປະສົມປະສານ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເຫມາະສົມສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ຫຼື inference ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ ໂດຍກົງຢູ່ຂອບ.
ການອຸທອນຂອງ Jetson ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດໃນການຈັດສົ່ງ ປະສິດທິພາບ AI ສູງ ໃນຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການກວດຫາວັດຖຸດ້ວຍກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ການນໍາທາງຂອງຫຸ່ນຍົນ, ຫຼືການວິເຄາະການຖ່າຍທອດວິດີໂອ, Jetson ໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອປະຕິບັດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີ PC ເຕັມຂະຫນາດຫຼືການເຊື່ອມຕໍ່ຄລາວ.
ຄຸນສົມບັດຫຼັກຂອງໂມດູນ Jetson
-
CPU ທີ່ອີງໃສ່ ARM ກັບປະສົມປະສານ GPU ທີ່ເປີດໃຊ້ CUDA
-
ສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການ TensorRT, DeepStream, ແລະ JetPack SDK
-
ສາມາດແລ່ນໄດ້ Ubuntu Linux (L4T) ອອກຈາກກ່ອງ
-
ປະສິດທິພາບທີ່ດີເລີດຕໍ່ວັດສໍາລັບ ບໍ່ມີພັດລົມ, ປະຕິບັດການຫມໍ້ໄຟ ອຸປະກອນ
ຈຸດເດັ່ນຂອງສາຍຜະລິດຕະພັນ Jetson
| ໂມດູນ | ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ເປົ້າຫມາຍ | ປະສິດທິພາບ AI (TOPS) |
|---|---|---|
| ເຈດສັນ ນາໂນ | ໂຄງການ AI ລະດັບເຂົ້າ | 0.5 – 1.5 |
| Jetson Xavier NX | ຫຸ່ນຍົນ, drones, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ smart | ເຖິງ 21 |
| ດົນຕີ Jetson AGX | Advanced edge AI, ລະບົບອັດຕະໂນມັດ | 200+ |
ຂໍຂອບໃຈກັບມັນ ປະສິດທິພາບພະລັງງານ ແລະ ການອອກແບບທີ່ສຸມໃສ່ AI, Jetson ໄດ້ກາຍເປັນເວທີໄປກັບອຸດສາຫະກໍາເຊັ່ນ ຫຸ່ນຍົນ, ເຄື່ອງຈັກອັດຕະໂນມັດ, ການເຝົ້າລະວັງ smart, ແລະ ອັດຕະໂນມັດອຸດສາຫະກໍາ. ມັນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຮາດແວເທົ່ານັ້ນ-Jetson ຍັງມາພ້ອມກັບການພັດທະນາອັນເຕັມທີ່ທີ່ຮອງຮັບ ແຕກຕ່າງກັນ, PyTorch, ແລະ TensorFlow, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມສາມາດໄປຈາກຕົວແບບເພື່ອນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ສໍາລັບທີມງານຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນ AI inference, latency ຕໍ່າ, ແລະ ຮາດແວທີ່ຫນາແຫນ້ນ, Jetson ສະຫນອງບ່ອນທີ່ເວທີ x86 ແບບດັ້ງເດີມມັກຈະຫຼຸດລົງ.
IV. ຄວາມແຕກຕ່າງທາງວິຊາການທີ່ສໍາຄັນ
ຄວາມເຂົ້າໃຈ ຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານວິຊາການລະຫວ່າງ x86 ແລະ NVIDIA Jetson ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນເວລາທີ່ເລືອກເວທີທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການ ລະບົບຝັງ ຫຼື ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ຂອບ. ໃນຂະນະທີ່ທັງສອງເວທີຮັບໃຊ້ບົດບາດທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນຄອມພິວເຕີ້ທີ່ທັນສະໄຫມ, ສະຖາປັດຕະຍະກໍາພື້ນຖານແລະເປົ້າຫມາຍການອອກແບບແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
1. ສະຖາປັດຕະຍະກຳ CPU
-
x86 ໂປເຊດເຊີໃຊ້ a CISC (Complex Instruction Set Computing) ຮູບແບບ, ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາເພີ່ມເຕີມຕໍ່ຮອບວຽນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກມັນເຫມາະສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຄອມພິວເຕີ້ທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປແລະແບບເກົ່າ.
-
Jetsons ໂມດູນແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໃນ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ ARM, ເຊິ່ງປະຕິບັດຕາມ a RISC (ການຫຼຸດຜ່ອນຊຸດຄໍາແນະນໍາຄອມພິວເຕີ) ວິທີການ - ເຫມາະສໍາລັບປະສິດທິພາບພະລັງງານແລະງ່າຍດາຍ, ການປະຕິບັດໄວຂຶ້ນ.
2. ການເລັ່ງ GPU
-
NVIDIA Jetson ສ່ອງແສງໃນການປະຕິບັດ GPU, ຂອບໃຈທີ່ປະສົມປະສານຂອງມັນ GPU ທີ່ສາມາດ CUDA ໄດ້ ທີ່ຖືກອອກແບບສໍາລັບການ AI inference, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ແລະ ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ.
-
ໃນຂະນະທີ່ບາງ x86 ເວທີ ສະເຫນີທາງເລືອກ GPU ທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນ, ພວກເຂົາມັກຈະໃຊ້ພະລັງງານຫຼາຍແລະຕ້ອງການຄວາມເຢັນຢ່າງຫ້າວຫັນ.
3. ພະລັງງານແລະປະສິດທິພາບຄວາມຮ້ອນ
-
ໂມດູນ Jetson ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະສໍາລັບ ການບໍລິໂພກພະລັງງານຕ່ໍາ, ມັກຈະດໍາເນີນການຢູ່ໃນ ຊ່ວງ 5-30W, ເຮັດໃຫ້ ການອອກແບບທີ່ບໍ່ມີພັດລົມ.
-
ລະບົບ x86, ໂດຍສະເພາະກັບ CPU ລະດັບສູງ, ສາມາດເກີນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ 60W TDP, ເຮັດໃຫ້ພວກມັນບໍ່ເໝາະສົມກັບການນຳໃຊ້ມືຖື ຫຼືພະລັງງານທີ່ລະອຽດອ່ອນ.
4. ຮູບແບບ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ
-
ກະດານ Jetson ແມ່ນ ໂມດູນໃນລະບົບ (SoMs), ຫນາແຫນ້ນແລະຈຸດປະສົງສ້າງສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຝັງ.
-
x86 ກະດານແຕກຕ່າງກັນຈາກ Mini-ITX ຂະຫນາດໃຫຍ່ ATX ຮູບແບບ, ສະເຫນີຫຼາຍກວ່າເກົ່າ ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ ແຕ່ໃຊ້ພື້ນທີ່ຫຼາຍ.
V. ການປຽບທຽບປະສິດທິພາບ: ມາດຕະຖານໂລກທີ່ແທ້ຈິງ
ເມື່ອປະເມີນ x86 ທຽບກັບ Jetson ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ສະເພາະວັດຖຸດິບ ບອກພຽງແຕ່ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເລື່ອງ. ສິ່ງທີ່ສໍາຄັນແມ່ນວິທີການປະຕິບັດແຕ່ລະແພລະຕະຟອມພາຍໃຕ້ການໂຫຼດຕົວຈິງ - ບໍ່ວ່າຈະເປັນ AI inference, ການປຸງແຕ່ງຮູບພາບ, ຫຼື ການຄິດໄລ່ຫຼາຍກະທູ້.
1. AI Inference ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ
-
NVIDIA Jetson, ດ້ວຍຕົວຂອງມັນເອງ GPU ທີ່ເປີດໃຊ້ CUDA, ແມ່ນວິສະວະກໍາສໍາລັບ inference ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ວຽກງານເຊັ່ນ: ການກວດຫາວັດຖຸ, ການຮັບຮູ້ໃບໜ້າ, ແລະການວິເຄາະວິດີໂອດຳເນີນໄປຢ່າງຄ່ອງແຄ້ວໃນເວທີຕ່າງໆເຊັ່ນ Jetson Xavier NX ແລະ ດົນຕີ Jetson AGX, ບັນລຸໄດ້ ສູງເຖິງ 200+ TOPS (ພັນຕື້ການດໍາເນີນງານຕໍ່ວິນາທີ).
-
ໃນຂະນະທີ່ x86 ເວທີ ສາມາດຈັດການກັບການເຮັດວຽກຂອງ AI ໂດຍໃຊ້ GPUs ທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນ (ເຊັ່ນ, ບັດ NVIDIA RTX), ປົກກະຕິແລ້ວພວກເຂົາຕ້ອງການຫຼາຍ. ພະລັງງານ, ຄວາມເຢັນ, ແລະ ຊ່ອງ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຫນ້ອຍທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການນໍາໄປໃຊ້ຂອບ.
2. ປະສິດທິພາບ CPU ທົ່ວໄປ
-
x86 ໂປເຊດເຊີ, ໂດຍສະເພາະ Intel Core i5/i7 ຫຼື AMD Ryzen, ດີກວ່າ Jetson ໃນ ປະລິມານການເຮັດວຽກຂອງ desktop ແບບດັ້ງເດີມ ເຊັ່ນ: ແລ່ນຖານຂໍ້ມູນ, ແອັບຫຼາຍກະທູ້, ຫຼືຊອບແວເກົ່າ.
-
CPUs ARM ຂອງ Jetson ຖືກປັບໃຫ້ເໝາະສົມ ການປຸງແຕ່ງນ້ໍາຫນັກເບົາ ແລະ ການເລັ່ງສະເພາະໜ້າວຽກ, ບໍ່ແມ່ນການເຮັດວຽກຫຼາຍ desktop ທີ່ສັບສົນ.
3. ຄວາມລ່າຊ້າ ແລະ ການຕອບສະໜອງ
-
ໂມດູນ Jetson ສະເຫນີ ປະສິດທິພາບການຕອບສະໜອງຕໍ່າ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເຫມາະສົມສໍາລັບ ຫຸ່ນຍົນ, ການນໍາທາງເປັນເອກະລາດ, ແລະ ລະບົບການຄວບຄຸມເວລາຈິງ.
-
ລະບົບ x86 ອາດຈະແນະນໍາການຊັກຊ້າຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອອີງໃສ່ GPUs ພາຍນອກຫຼືຊັບພະຍາກອນຄລາວສໍາລັບການສະຫຼຸບ.
4. ອັດຕາສ່ວນພະລັງງານຕໍ່ການປະຕິບັດ
| ເວທີ | AI Inference (TOPS) | ການໃຊ້ພະລັງງານປົກກະຕິ |
|---|---|---|
| ດົນຕີ Jetson | 200+ | 15–60W |
| Intel Core i7 | ແຕກຕ່າງກັນ (ຕ້ອງການ GPU) | 65–125W |
ໃນສັ້ນ, ຖ້າວຽກງານຂອງທ່ານຫມຸນຮອບ AI ຢູ່ຂອບ, Jetsons ສະຫນອງປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ແຕ່ສໍາລັບ ວຽກງານ CPU ຜ່ານຄວາມໄວສູງ, x86 ຍັງຖືມືເທິງ.
VI. ສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາ ແລະສະຫນັບສະຫນູນຊອບແວ
ໄດ້ ລະບົບນິເວດການພັດທະນາ ເປັນປັດໃຈສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ເລືອກລະຫວ່າງ x86 ແລະ NVIDIA Jetsonໂດຍສະເພາະແມ່ນການສ້າງທີມ ແອັບພລິເຄຊັ່ນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI, ລະບົບອຸດສາຫະກໍາ, ຫຼື ເວທີຫຸ່ນຍົນ. ການສະຫນັບສະຫນູນຊອບແວໂດຍກົງມີຜົນກະທົບຄວາມໄວການພັດທະນາ, ເຂົ້າກັນໄດ້, ແລະການຮັກສາໃນໄລຍະຍາວ.
1. ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງລະບົບປະຕິບັດການ
-
x86 ເວທີ ສະຫນັບສະຫນູນລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງລະບົບປະຕິບັດການ, ລວມທັງ Windows, Ubuntu, ເດບຽນ, ແລະຕ່າງໆ ລະບົບປະຕິບັດການໃນເວລາຈິງ (RTOS). ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເປັນທາງເລືອກສູງສຸດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຕ້ອງການ ຊອບແວເດີມ ຫຼື ການຄ້ານອກຊັ້ນວາງ (COTS) ວິທີແກ້ໄຂ.
-
ໂມດູນ Jetson ແລ່ນ Linux ສໍາລັບ Tegra (L4T), ເປັນ OS ທີ່ອີງໃສ່ Ubuntu ທີ່ປັບແຕ່ງໂດຍ NVIDIA. ມັນເປັນນ້ໍາຫນັກເບົາ, ເຫມາະສໍາລັບການເລັ່ງ GPU, ແລະອອກແບບສະເພາະສໍາລັບການ AI inference ຢູ່ຂອບ.
2. SDKs ແລະ Toolchains
-
NVIDIA Jetson ສະເຫນີໃຫ້ມີອໍານາດ JetPack SDK, ເຊິ່ງລວມມີ:
-
ແຕກຕ່າງກັນ, cuDNN, ແລະ TensorRT ສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ GPU
-
ສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການ DeepStream, OpenCV, ROS, ແລະ GSStreamer
-
ຫ້ອງສະໝຸດທີ່ປັບແຕ່ງກ່ອນໜ້າສຳລັບ ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະ ເຊັນເຊີ fusion
-
-
x86 ລະບົບ, ອີງຕາມ OS, ສະຫນັບສະຫນູນເກືອບທຸກລະບົບຕ່ອງໂສ້ເຄື່ອງມືຕົ້ນຕໍ - ຈາກ Visual Studio ກັບ GCC, ແລະເຫມາະສົມສໍາລັບການ ການພັດທະນາຫຼາຍພາສາ (C/C++, Python, .NET).
3. AI Framework ສະຫນັບສະຫນູນ
ທັງສອງເວທີສະຫນັບສະຫນູນທີ່ສໍາຄັນ ກອບ AI ເຊັ່ນ:
-
TensorFlow
-
PyTorch
-
ເວລາແລ່ນ ONNX
ແນວໃດກໍ່ຕາມ, Jetsons ຈັດສົ່ງ inference ເລັ່ງຮາດແວ ດ້ວຍການຕິດຕັ້ງໜ້ອຍທີ່ສຸດ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນທີ່ໜ້າສົນໃຈໂດຍສະເພາະສຳລັບຜູ້ພັດທະນາການກໍ່ສ້າງ ລະບົບ AI ໃນເວລາຈິງ.
ການເລືອກລະຫວ່າງ x86 ແລະ NVIDIA Jetson ມັກຈະລົງມາຫາ ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ. ໃນຂະນະທີ່ທັງສອງເວທີມີຄວາມສາມາດແລະເຊື່ອຖືໄດ້, ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງພວກເຂົາສ່ອງແສງຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ແຕ່ລະຄົນປະຕິບັດໄດ້ດີທີ່ສຸດສາມາດຊ່ວຍຮັບປະກັນຄວາມເໝາະສົມສໍາລັບການໃຊ້ງານຂອງທ່ານ.
VII.Application-Specific Use Cases
1. ເວລາທີ່ຈະເລືອກ NVIDIA Jetson
ໂມດູນ Jetson ແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບ ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຢູ່ ຂອບ, ໂດຍສະເພາະທີ່ຕ້ອງການ ການປະມວນຜົນໃນເວລາຈິງ, latency ຕໍ່າ, ແລະ ປະສິດທິພາບພະລັງງານ. ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປປະກອບມີ:
-
ຫຸ່ນຍົນ ແລະ drones
-
ລະບົບນໍາທາງແບບອັດຕະໂນມັດ
-
ກ້ອງຖ່າຍຮູບເຝົ້າລະວັງອັດສະລິຍະ
-
ວິໄສທັດເຄື່ອງຈັກອຸດສາຫະກໍາ
-
ປະຕູທາງ IoT ທີ່ໃຊ້ AI
Jetson ຂອງປະສົມປະສານ ການເລັ່ງ GPU ແລະສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການ ແຕກຕ່າງກັນ, TensorRT, ແລະ DeepStream SDK ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນການແກ້ໄຂໄປສໍາລັບການ inference ການຮຽນຮູ້ເລິກ ແລະ ການກວດສອບວັດຖຸ ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຫນາແຫນ້ນ, ຄວາມອ່ອນໄຫວພະລັງງານ.
2. ເວລາທີ່ຈະເລືອກ x86 ເວທີ
ຖ້າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານກ່ຽວຂ້ອງກັບ ວຽກຫຼາຍກະທູ້, ຊອບແວເດີມ, ຫຼື ການເຊື່ອມໂຍງ I/O ສະລັບສັບຊ້ອນ, x86 ມັກຈະເປັນທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າ. ສະຖານະການທົ່ວໄປປະກອບມີ:
-
ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງໂຮງງານ
-
ແຜງຄວບຄຸມ SCADA ແລະ HMI
-
ອຸປະກອນການແພດແລະການທົດສອບ
-
ປ້າຍດິຈິຕອນ ແລະ kiosks
-
ການບັນທຶກຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະໃນເວລາຈິງ
ໂປເຊດເຊີ x86 ສະເຫນີທີ່ເຂັ້ມແຂງ ປະສິດທິພາບ CPU, ກວ້າງ ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງລະບົບປະຕິບັດການ, ແລະການສະຫນັບສະຫນູນພື້ນເມືອງສໍາລັບ ການຂະຫຍາຍ PCIe, ການສື່ສານ serial, ແລະ ເຄືອຂ່າຍຊ້ຳຊ້ອນ— ຄຸນນະສົມບັດມັກຈະຕ້ອງການໃນ ສະພາບແວດລ້ອມອຸດສາຫະກໍາ.
3. ລະບົບປະສົມ
ບາງໂຄງການກໍ່ສົມທົບທັງສອງ: ການນໍາໃຊ້ Jetsons ສໍາລັບ AI inference ຢູ່ຂອບ, ແລະ x86 ສໍາລັບ ການຄວບຄຸມ backend, ການເກັບຮັກສາ, ຫຼືການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາປະສົມນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດດຸ່ນດ່ຽງໄດ້ ປະສິດທິພາບ AI ແລະ ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງຄອມພິວເຕີ້ ໃນທົ່ວລະບົບ.
IX.ການເລືອກເວທີທີ່ຖືກຕ້ອງ: ຄູ່ມືການຕັດສິນໃຈ
ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການເລືອກລະຫວ່າງ x86 ແລະ NVIDIA Jetson, ບໍ່ມີຜູ້ຊະນະທົ່ວໄປ - ພຽງແຕ່ເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບວຽກ. ການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານຄວນຈະມີພື້ນຖານຢູ່ໃນ ຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງທ່ານ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການປະມວນຜົນ AI ໃນເວລາຈິງ, ການຄວບຄຸມອຸດສາຫະກໍາ, ຫຼືການນໍາໃຊ້ຂອບໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ທ້າທາຍ.
ໃຊ້ເວທີນີ້ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ…
| ຄວາມຕ້ອງການ | ເວທີທີ່ດີທີ່ສຸດ | ເປັນຫຍັງມັນພໍດີ |
|---|---|---|
| AI ປະສິດທິພາບສູງ inference | Jetsons | ໃນຕົວ CUDA GPU, ການຕອບສະໜອງຕໍ່າ, ຂອບ AI ທີ່ຖືກປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມ |
| ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ OS/ຊອບແວຢ່າງກວ້າງຂວາງ | x86 | ສະຫນັບສະຫນູນ Windows, Linux, ແອັບພລິເຄຊັນເກົ່າ |
| ພະລັງງານຕ່ໍາແລະການດໍາເນີນງານທີ່ບໍ່ມີພັດລົມ | Jetsons | ທີ່ໃຊ້ ARM, ປະຢັດພະລັງງານ, ເໝາະສຳລັບອຸປະກອນຝັງ |
| I/O ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະຊ່ອງຂະຫຍາຍ | x86 | PCIe, SATA, serial ports, ແລະ modular form factor |
| ປັດໄຈຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ມີ AI onboard | Jetsons | ການອອກແບບ SoM ທີ່ກະທັດຮັດດ້ວຍການເລັ່ງ GPU onboard |
| ການເຊື່ອມໂຍງລະບົບທີ່ສາມາດປັບຂະ ໜາດ ໄດ້ | x86 | ປະສົມປະສານໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍກັບລະບົບຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼືມໍລະດົກ |
LET'S TALK ABOUT YOUR PROJECTS
- sinsmarttech@gmail.com
-
3F, Block A, Future Research & Innovation Park, Yuhang District, Hangzhou, Zhejiang, China
Our experts will solve them in no time.