En son bin yuan uç AI çip yarışması: Google Coral'da veya NVIDIA Jetson'da kim daha iyi?
Xin Zhiyuan Rehberi Google Coral Edge TPU ve NVIDIA Jetson Nano rekabet ediyor! Bu makale, en son iki EdgeAI yongasını karşılaştırmakta ve ilgili avantaj ve dezavantajlarını analiz etmektedir.
Edge zekası, yapay zekanın son mili olarak adlandırılır.
Google, 1.000 RMB'den daha düşük bir fiyata satılan bir geliştirme kurulu (Coral Dev Board) olan Coral Edge TPU'yu Mart ayında piyasaya sürdü. Edge TPU modülü ve Baseboard'dan oluşuyor. Parametreler aşağıdaki gibidir:
Nvidia ayrıca geçen ay en son NVIDIA Jetson Nano'yu piyasaya sürdü. Jetson Nano, Raspberry Pi'ye benzer gömülü bir bilgisayar cihazıdır. Dört çekirdekli Cortex-A57 işlemci ile donatılmıştır ve GPU 128 NVIDIA CUDA çekirdeğine sahiptir. NVIDIA Maxwell mimarisi grafik kartı, bellek 4GB LPDDR4, depolama 16GB eMMC 5.1, 4K 60Hz video kod çözme desteği.
Şu anda bu iki ürünle ilgili çok fazla değerlendirme raporu bulunmamaktadır. Bugün, Xinzhiyuan size netizen Sam Sterckval'ın iki ürününün bir değerlendirmesini getiriyor. Ayrıca i7-7700K + GTX1080 (2560CUDA), Raspberry Pi 3B + ve aşağıdakileri içeren bir 2014 MacBook pro'yu da test etti. Bir i7-4870HQ (CUDA'yı destekleyen çekirdek yok).
Sam, sınıflandırıcı olarak MobileNetV2'yi kullanıyor, imagenet veri kümesi üzerinde ön eğitim alıyor, bu modeli doğrudan Keras'tan kullanıyor ve arka uç olarak TensorFlow kullanıyor. GPU'nun kayan nokta ağırlıklarını ve CPU ile Coral Edge TPU'nun 8 bit nicelleştirilmiş tflite sürümünü kullanın.
İlk önce, modeli ve bir saksağan görüntüsünü yükleyin. Önce ısınma olarak bir tahmin gerçekleştiren Sam, ilk tahminin her zaman sonraki tahminlerden daha açıklayıcı olduğunu buldu. Ardından, tüm iş parçacığı etkinliklerinin sonlandırıldığından emin olmak için 1 saniye boyunca Uyu ve ardından aynı görüntüyü 250 kez sınıflandırın.
Tüm kategoriler için aynı görüntünün kullanılması, veri yolunun test boyunca yakın kalmasını sağlar.
