Edge AI hakkında hiç duydunuz ama ne anlama geldiğini veya ne için kullanıldığını bilmiyor musunuz?
Endişelenmeyin, bu kılavuz sayesinde Edge AI hakkında şunları öğreneceksiniz:
- Edge AI nedir?
- Edge AI kullanmanın avantajları
- Edge AI ne için kullanılabilir?
- Edge tabanlı AI çözümleri nasıl dağıtılır?
- AI çalıştırmak için Edge cihazlarına örnekler
Edge AI nedir
AI (Yapay Zeka) hakkında duydunuz ama Edge nedir?
Edge Computing Hakkında
Edge computing, hesaplama ve veri depolamayı, verilerin toplandığı cihazlara daha yakın bir şekilde getiren dağıtılmış bir hesaplama paradigmasıdır. Bulut gibi merkezi bir konuma güvenmek yerine, Edge Computing, gerçek zamanlı verilerin bant genişliği ve gecikme sorunlarından etkilenmeden işlenmesini sağlar.
Daha basit bir ifadeyle, işlemleri bulutta çalıştırmak yerine, Edge Computing işlemleri bir bilgisayar, IoT cihazı veya Edge Sunucusu gibi yerel yerlerde çalıştırır. Hesaplamayı bir ağ kenarına getirerek, istemci ile sunucu arasındaki uzun mesafe iletişimi azaltılmıştır.
Bunu AI ile birleştir = Edge AI
Peki, Edge AI ne anlama geliyor? Temelde, AI algoritmalarının, cihazda oluşturulan verilere dayalı olarak, herhangi bir bağlantı gerektirmeden yerel olarak bir donanım cihazında çalıştırılması anlamına gelir. Bu, verileri cihazda birkaç milisaniye içinde işleyerek size gerçek zamanlı bilgi sağlar.
Günümüzde AI işleme genellikle, ağır hesaplama kapasitesi gerektiren derin öğrenme modelleri ile bulut tabanlı veri merkezlerinde yapılmaktadır. Ancak, Edge AI ile AI işleme artık AI iş akışının bir kısmını bir cihaza taşıyarak verileri bu şekilde sınırlı tutmaktadır:
Bu tür cihazlarla, veriler uzaktaki bir yere daha fazla analiz için gönderilmeden önce düzenlenebilir. Çeşitli alan sensör verilerinin mevcudiyeti ile birlikte, AI ile kenarda akıllı IoT yönetimi artık mümkündür. Çıkarım artık kenarda gerçekleşebilir ve buluta geri akan ağ trafiği miktarını azaltır; IoT cihazları için yanıt süresi minimuma indirilir ve yönetim kararları, cihazlara yakın bir yerde mevcut olacaktır, bu da birçok avantaj sağlayabilir.
Yukarıda görebileceğiniz gibi, IoT yapılandırmaları daha önce böyleydi; sensörler veya cihazlar doğrudan internete bağlanarak ham verileri bir arka uç sunucusuna sağlıyordu. Peki şimdi ne durumda?
Yukarıda gördüğünüz gibi, şu anda gördüğünüz şey Edge AI’dır; burada makine öğrenimi algoritmaları, sunucularda değil, yerel olarak bir donanım cihazında veya gömülü sistemlerde çalıştırılmaktadır.
AI uygulamasına ve cihaz kategorisine bağlı olarak, AI kenar işleme gerçekleştirmek için CPU’lar, GPU’lar, ASIC’ler, FPGA’lar ve SoC hızlandırıcıları gibi çeşitli donanım seçenekleri bulunmaktadır.
Artık Edge AI’nın ne olduğunu biliyorsunuz, peki aslında bize ne avantajlar sağlıyor?
Edge AI’nın Avantajları
Edge AI’nın ne olduğunu kısaca açıkladıktan sonra, AI işlemesini bir Edge cihazına taşımanın ne gibi faydalar sağlayabileceğini tahmin edebilirsiniz. Edge AI’nın birçok avantajı vardır:
Maliyetlerin Azalması
Edge AI ile veri iletişimi ve bant genişliği maliyetleri azalacaktır çünkü daha az veri iletilecektir. Bulutta AI işlemesi yapmanın maliyeti de AI cihaz donanımının maliyeti nedeniyle çok daha yüksektir. Edge AI için, Sipeed MAIX GO Suit gibi bir geliştirme kiti kolayca 50 dolardan daha az bir fiyata alabilirsiniz!
Güvenlik
Güvenlik kameraları, otonom araçlar, dronlar gibi durumlarda AI kullanırken, veri insanların büyük bir endişesi olmaktadır. Edge AI ile verileri yerel olarak işlediğiniz için, çok fazla veriyi buluta yüklemeden akış yaparak bu sorun önlenebilir; bu da sizi gizlilik açısından savunmasız hale getirir. Edge AI ile işleme süresi de çok hızlıdır, birkaç milisaniye içinde gerçekleşir, bu da verilerin taşıma sırasında değiştirilme riskini önemli ölçüde azaltır.
Ayrıca, Edge AI cihazları, daha fazla güvenlik sağlamak için geliştirilmiş güvenlik özelliklerini de içerebilir.
Yüksek Duyarlılık
Bildiğiniz gibi, Edge AI cihazları merkezi IoT modellerine kıyasla verileri gerçekten hızlı bir şekilde işleyebilir. Gerçek zamanlı işlemler, veri oluşturma, karar verme ve eylem gibi işlemleri mümkün kılar; içgörüler hemen aynı donanım içinde işlenir, bu da onları milisaniyelerin önemli olduğu uygulamalarda kullanılmak üzere uygun hale getirir, örneğin otonom araçlar.
Yönetimi Kolay
AI’nın çok karmaşık ve işletmekte zorlanacağınızdan mı korkuyorsunuz? Endişelenmeyin, çünkü Edge AI cihazları kendine yeterlidir; veri bilimcileri veya AI geliştiricileri tarafından bakım gerektirmez. Veriler ve içgörüler ya otomatik olarak ihtiyaç duyulan yere teslim edilir ya da yüksek grafik arayüzler veya panolar kullanılarak yerinde görünür hale gelir.
Edge AI ne için kullanılabilir?
Artık Edge AI’nın ne olduğunu ve avantajlarını biliyorsunuz, peki aslında ne için kullanılabilir? İşte deneyebileceğiniz bazı gerçek yaşam Edge AI uygulamaları!
Gözetim ve İzleme Amaçları
Edge AI’nın olmadığı zamanlarda, güvenlik kameraları basitçe ham bir video sinyali çıkartıyor ve bu sinyali sürekli olarak bir bulut sunucusuna aktarıyordu. Bu, buluta büyük bir video görüntüsü hacminin aktarılmasına neden oluyor ve bu da önemli miktarda bant genişliği tüketiyor. Tüm bunlar, bulut sunucusunda ağır bir yük oluşturuyor.
Edge AI ile, makine öğrenimi destekli akıllı kameralar artık yakalanan görüntüleri yerel olarak işleyerek birden fazla nesneyi ve kişiyi tanımlayıp izleyebilir ve şüpheli faaliyetleri doğrudan kenarda tespit edebilir. Kamera görüntüleri, yalnızca tetikleyici olaylar dışında bulut sunucusuna gitmek zorunda kalmaz, bu da bant genişliği kullanımını azaltır. Bu, sunucunun artık daha yüksek sayıda kamerayla kolayca iletişim kurabileceği ve uzaktan işleme ve bellek gereksinimlerini azaltacağı anlamına gelir.
Otonom Araçlar
Edge AI, verileri aynı donanım içinde hemen işleyerek, otonom araçların mümkün olmasını sağlayan gerçek zamanlı işlemler yapar. Otonom bir aracın, güvenli bir şekilde çalışabilmesi için araçları, trafik işaretlerini, yayaları, yolları vb. hemen tanıyacak şekilde verileri işlemesi gerekir. Edge AI ile, ana kontrolöre gerekli tüm bilgileri tanımlayabilir ve bunları hemen işleyebilir.
Akıllı Hoparlörler
Bunlar size tanıdık gelmiyor mu? Bunlar Google Home, Alexa ve Apple Homepod’unuz ve hepsi Edge AI kullanıyor. “Alexa” gibi uyanma kelimeleri ve ifadeleri, bir makine öğrenimi modeli olarak eğitilmiş ve hoparlörde yerel olarak saklanmıştır. Ne zaman uyanma kelimesini duyarsa, isteklerinizi dinlemeye başlayacak ve tam isteğinizi işleyebileceği uzaktaki bir sunucuya ses verilerini akıtacaktır.
Endüstriyel IoT
Üretim söz konusu olduğunda, bir fabrikanın gelecekte daha verimli ve etkili olması için otomatikleştirilmesi kesinlikle gerekecektir; bu, kusurları görsel olarak denetlemekten montaj için robot kontrolüne kadar AI gerektirecektir. Edge AI ile, verileri hızlı bir hızda işleyebilen ve maliyeti düşürerek AI yeteneklerini dağıtabilirsiniz.
Edge tabanlı AI çözümleri nasıl dağıtılır?
Edge AI çözümlerine ilgi mi var? Ama bir sorun var, nasıl? Edge AI tabanlı çözümlere ulaşmak kesinlikle kolay bir iş değil, çünkü bir analiz modeli oluşturmak, modeli dağıtmak ve modeli kenarda çalıştırmak gibi çeşitli adımlar var. Ayrıca, veri toplamanız, verileri hazırlamanız, algoritmaları seçmeniz, algoritmaları sürekli olarak eğitmeniz, modelleri dağıtmanız/yeniden dağıtmanız vb. gerekecek. Gerçekten yapılacak çok şey var!
Zor olacağından korkuyor musunuz? Endişelenmeyin, makine öğrenimini öğrenebileceğiniz çevrimiçi birçok eğitim mevcut! Örneğin, sadece 89 dolara bir Jetson Nano aldığınızda,
Başlangıç seviyesindeki kullanıcılar için Jetson Nano’da AI ile Başlarken adlı kendi hızınıza göre çevrimiçi bir kurs alabilirsiniz; burada görüntü verilerini toplamayı ve bunları el hareketlerini tanıma ve bir görüntüdeki bir ana noktayı bulma gibi özel görevler için AI modellerini eğitmek, optimize etmek ve dağıtmak için kullanmayı öğreneceksiniz, tamamen ücretsiz!
Ayrıca, kendi projelerinizi oluşturmak istiyorsanız, Jetson Nano, Jetson GPIO Python kütüphanesi gibi yararlı araçlara sahiptir ve Raspberry Pi’den birçok ortak sensör ve çevresel birimle uyumludur.
Farklı bir Edge AI donanımı kullanmak istiyorsanız, onların da mevcut eğitimleri var! Örneğin, Coral Dev Board için de başlarken eğitimleri mevcut!
Edge AI şimdi büyük bir şey haline geldiği için, çevrimiçi olarak birçok eğitim mevcut, bu yüzden endişelenmeyin!
AI çalıştırmak için Edge cihazları örnekleri
Edge AI ile başlamak mı istiyorsunuz? İşte sizin için mükemmel olacağını düşündüğümüz en çok satan geliştirme kartlarımızdan bazıları!
NVIDIA® Jetson AGX Orin™ Geliştirici Kiti
İlk sırada, Jetson AGX Orin Geliştirici Kiti var! Jetson AGX Orin Geliştirici Kiti, 22 Mart 2022’de piyasaya sürüldü, Orin dünyanın en küçük, en güçlü ve en enerji verimli AI bilgisayarıdır.
- Robotik ve Edge AI için Büyük Bir İlerleme: 275 TOPS’a kadar ve aynı kompakt form faktöründe NVIDIA® Jetson AGX Xavier™’ın 8 katı performans, 15W ile 50W arasında güç yapılandırması
- Yeni NVIDIA Ampere GPU ve Carmel CPU: 2048 NVIDIA CUDA® çekirdeği ve 64 Tensor Çekirdeği, 12 çekirdekli Arm® Cortex®-A78AE v8.2 64-bit CPU
- Birden fazla eşzamanlı AI uygulamasını etkinleştirin: 64GB eMMC, 204 GB/s bellek bant genişliği ve 32 GB DRAM ile donatılmıştır
Daha fazla bilgi görmek isterseniz, işte bağlantı: NVIDIA® Jetson AGX Orin™ Geliştirici Kiti
NVIDIA Jetson AGX Xavier Geliştirici Kiti
NVIDIA Jetson AGX Xavier geliştirici kiti ile, üretim, teslimat, perakende, tarım ve daha fazlası için uçtan uca AI robotik uygulamaları kolayca oluşturabilir ve dağıtabilirsiniz.
NVIDIA JetPack ve DeepStream SDK’ları, ayrıca CUDA®, cuDNN ve TensorRT yazılım kütüphaneleri ile desteklenen bu kit, hemen başlamanız için ihtiyaç duyduğunuz tüm araçları sağlar.
- 20 kat daha fazla performans ve NVIDIA Jetson TX2‘nin 10 kat enerji verimliliği
- NVIDIA JetPack ve DeepStream SDK’ları, ayrıca CUDA®, cuDNN ve TensorRT yazılım kütüphaneleri ile desteklenmektedir
Daha fazla bilgi görmek isterseniz, işte bağlantı: NVIDIA Jetson AGX Xavier Geliştirici Kiti
NVIDIA® Jetson Nano™ Geliştirici Kiti
İlk sırada, Jetson Nano var! Eğer Edge AI yapmak istiyorsanız ama aynı zamanda SBC’yi masaüstü olarak kullanmak istiyorsanız, NVIDIA’nın Jetson Nano’su bunu yapabilir! Ayrıca, bu modül maliyet etkin ve kompakt!
- NVIDIA® Jetson Nano™ Geliştirici Kiti, modern AI iş yüklerini eşi benzeri görülmemiş boyut, güç ve maliyetle çalıştırmak için hesaplama performansı sunar. Geliştiriciler, öğrenciler ve üreticiler artık görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, segmentasyon ve konuşma işleme gibi uygulamalar için AI çerçevelerini ve modellerini çalıştırabilirler.
- Geliştirici kiti, micro-USB ile beslenebilir ve GPIO’dan CSI’ye kadar geniş bir I/O yelpazesine sahiptir. Bu, geliştiricilerin çeşitli yeni sensörleri bağlayarak çeşitli AI uygulamalarını etkinleştirmelerini kolaylaştırır. Son derece enerji verimlidir, sadece 5 watt kadar az güç tüketir.
- Jetson Nano, derin öğrenme, bilgisayarla görme, GPU hesaplama, multimedya işleme ve daha fazlası için yazılım kütüphanelerini içeren bir kart destek paketi (BSP), Linux OS, NVIDIA CUDA®, cuDNN ve TensorRT™ ile desteklenmektedir. Yazılım, hızlı ve kolay bir başlangıç için kolayca flaş edilebilen bir SD kart görüntüsü ile de mevcuttur.
- Aynı JetPack SDK, tüm NVIDIA Jetson™ ürün ailesinde kullanılmakta olup, AI yazılımını eğitmek ve dağıtmak için NVIDIA’nın dünya çapında lider AI platformu ile tamamen uyumludur. Bu kanıtlanmış yazılım yığını, geliştiriciler için karmaşıklığı ve genel çabayı azaltır.
- Ve elbette, yukarıda belirtildiği gibi, Edge AI’ye yeni başlayanlar için bir çevrimiçi kurs bulunmaktadır, bu yüzden endişelenmeyin.
Bu arada, şanslısınız! Şimdi bir Jetson Nano alın, çünkü NVIDIA Jetson Nano fiyatını sadece $89! olarak düşürdük! (U.P $99)
Şimdi NVIDIA Jetson Nano alın ve Makine Öğrenimi ve AI yolculuğunuza başlayın!
Özellikler:
| Özellikler | NVIDIA® Jetson Nano™ Geliştirici Kiti |
| CPU | Dört çekirdekli ARM® A57 CPU |
| GPU | 128 çekirdekli NVIDIA Maxwell™ GPU |
| RAM | 4 GB 64-bit LPDDR4 |
| Fiyat | $89 |
Tüm bir geliştirici kitine ihtiyacınız yoksa ve sadece ürününüzü tasarlamak için modül istiyorsanız, bunu da sunuyoruz!
NVIDIA Jetson Nano Modülü
NVIDIA Jetson Nano Modülü, Jetson Nano Geliştirici Kitinin bir SoM’udur. Temelde, grafik AI uygulamalarını gerçekleştirmek için bir genişletme kartı ile bir SBC oluşturmak için kullanılabilir.
Jetson Nano için bir taşıyıcı kart tasarlamakla mı ilgileniyorsunuz? Tüm tasarım dosyalarını Jetson İndirme Merkezi‘nden indirebilirsiniz.
Jetson Nano’dan daha güçlü bir hesaplama gücü arıyorsanız, bir sonraki Edge AI cihazına göz atabilirsiniz!
NVIDIA Jetson TX2 Geliştirici Kiti
1.3 TOPs hesaplama gücü sunan Jetson TX2, Jetson Nano’dan çok daha güçlüdür.
NVIDIA Jetson TX2 Geliştirici Kiti, bir NVIDIA Jetson TX2 Modülü ve birçok diğer aksesuarı içeren bir settir. Temelde AI ve derin öğrenme uygulamaları için geliştirilmiştir. Jetson TX2 AI süper bilgisayarı için yazılım ve donanım geliştirmek için hızlı ve kolay bir yol sunar. Jetson TX2, düşük güç tüketimi ile yüksek hesaplama performansı gerektiren uygulamalar için idealdir.
NVIDIA Jetson TX2 Geliştirici Kiti, derin öğrenme, bilgisayarla görme, GPU hesaplama, multimedya işleme ve daha fazlası için kütüphaneleri içeren JetPack SDK’yı da desteklemektedir.
Özellikler:
| Özellikler | NVIDIA Jetson TX2 Geliştirici Kiti |
| CPU | Çift Çekirdekli NVIDIA Denver 2 64-bit işlemci ve dört çekirdekli ARM Cortex-A57 MPCore birimi |
| GPU | 256 çekirdekli Pascal @ 1300MHz |
| RAM | 8GB 128-bit LPDDR4 @ 1866Mhz | 59.7 GB/s |
| Fiyat | $399.00 |
Jetson Nano ile benzer şekilde, ihtiyaçlarınız için de gömülebilir bir modülü bulunmaktadır.
NVIDIA Jetson TX2 Modülü
NVIDIA Jetson TX2 ile yeni AI yeteneklerini keşfedin. Bu gömülü bilgisayar, Jetson TX1’in hesaplama performansını iki katına çıkararak veya güç verimliliğini iki katına çıkararak sinir ağlarını çalıştırmanızı sağlar—aynı fiyata.
Dünyanın önde gelen AI hesaplama platformunun bir parçası olarak, Jetson TX2 Modülü, geliştiricilerin sinir ağlarını hızlı bir şekilde eğitmelerini ve dağıtmalarını sağlayan NVIDIA’nın zengin AI araçları ve iş akışlarıyla çalışır.
İki farklı bellek seçeneği ile gelir: 4GB $299 ve 8GB $458.
NVIDIA Jetson TX2i Modülü
Standart TX2 (8 ve 4 GB versiyonları) dışında, NVIDIA ayrıca TX2i olarak bilinen dayanıklı bir endüstriyel versiyon geliştirmiştir. Standart versiyonuna kıyasla, TX2i daha fazla titreşim, sıcaklık ve nem aralıklarına ve toza dayanıklıdır.
On yıllık bir tahmini ömrü ile, TX2’den iki kat daha uzun ömürlüdür. Tüm bunlar, $789’lık daha yüksek, daha “endüstriyel” bir fiyat etiketi ve biraz daha yüksek güç gereksinimleri anlamına gelir.
Jetson Nano Edge AI cihazlarının yanı sıra, birçok Edge AI modülü de mevcuttur.
Sipeed Maixduino Kiti RISC-V AI + IoT için
Arduino uyumlu bir arayüz ile düşük maliyetle AI yolculuğunuza mı başlamak istiyorsunuz? Bu kit sizin için mükemmel olacak! MAIX Modülü’ne dayanan Sipeed MAixduino ile tanışın.
- Maixduino, AI + IoT uygulamaları için bir RISC-V 64 geliştirme kartıdır. Diğer Sipeed MAIX geliştirme kartlarından farklı olarak, Maixduino, üzerinde ESP32 modülü ile birlikte Arduino Uno form faktöründe tasarlanmıştır ve MAIX AI modülü içermektedir.
- MAIX, Sipeed’in kenarda AI çalıştırmak için özel olarak tasarlanmış ürün serisidir. AI modellerini buluttan alıp, ağın kenarındaki cihazlara indirerek daha hızlı, daha düşük maliyetle ve daha fazla gizlilikle çalışmasını sağlar.
- Bu kit, bir OV2640 kamera modülü ve 2.4 inç TFT ekran ile birlikte gelir.
- Ekran, yüksek çözünürlük ve geniş görüş açısına sahip 24pin FPC arayüzlü ince 2.4 inç 240×320 TFT LCD ekrandır ve yüz tanıma gibi AI projeleriniz için mükemmel bir seçenektir.
- OV2640 kamera, f3.6mm lensli 2 Megapiksel OV2640 kamera modülüdür. 24pin FPC arayüzü içerir. Geniş açılı lensi ve 1632 x 1232 yüksek çözünürlüğü ile AI görevleriniz için mükemmel bir kameradır.
Özellikler:
| Özellikler | Sipeed Maixduino Kit for RISC-V AI + IoT |
| CPU | RISC-V Dual Core 64bit, FPU ile; 400MHz sinir ağı işlemcisi |
| GPU | QVGA@60FPS/VGA@30FPS görüntü tanıma |
| RAM | SD Kart |
| Fiyat | $23.90 |
Daha fazla Sipeed ürünü ile ilgileniyor musunuz? İşte en çok satanlarımızdan biri!
Sipeed MAix BiT for RISC-V AI+IoT
- Sipeed MAIX modülü üzerine inşa edilen MAix BiT, breadboard dostu maliyet etkin bir Kenar AI çözümüdür!
- Gördüğünüz gibi, Sipeed MAIX, Google edge TPU’ya oldukça benziyor, ancak bir hızlandırıcı değil, ana kontrolör olarak işlev görüyor, bu nedenle AP+edge TPU çözümüne göre daha düşük maliyetli ve düşük güç tüketimlidir.
- Yukarıda belirtildiği gibi, MAix BiT, DIY’lerin kendi projelerini inşa etmelerine olanak tanıyan breadboard dostudur!
- M1 boyutunun iki katı, 1×2 inç boyutunda, breadboard dostu ve SMT uyumlu,
- USB2UART çipi, otomatik indirme devresi, RGB LED, DVP Kamera FPC konektörü (küçük FPC kamera ve standart M12 kamerayı destekler), MCU LCD FPC konektörü (2.4 inç QVGA LCD’mizi destekler), TF kart yuvası entegre edilmiştir.
- MAix BiT, çekirdek voltajını ayarlama yeteneğine sahiptir! 0.8V~1.2V arasında ayarlayabilir, 800MHz’e kadar overclock yapabilirsiniz!
Özellikler
| Özellikler | Sipeed MAix BiT for RISC-V AI+IoT |
| CPU | RISC-V Dual Core 64bit, FPU ile; 400MHz sinir ağı işlemcisi |
| GPU | KPU (Sinir Ağı İşlemcisi) 64 KPU, 576bit genişlik, konvolüsyon çekirdeklerini destekler, her türlü aktivasyon fonksiyonunu destekler. 800MHz’e overclock edildiğinde 0.25TOPS@0.3W, 400MHz sunar. |
| RAM | 8MB yüksek hızlı SRAM |
| Fiyat | $12.90 |
Raspberry Pi 4 Bilgisayar Model B
Bir sonraki ürünümüz Raspberry Pi 4! Eğer bir SBC (Tek Kart Bilgisayar) ile elektronik öğrenmeye başlamak isteyen bir acemiyseniz, en büyük topluluklardan biri ve hata ayıklama desteği ile Raspberry Pi 4, acemiler için şiddetle tavsiye edilir ve tüm yapımcılar ve teknoloji meraklıları için bir zorunluluk haline gelmiştir! Elbette, Kenar AI’yi de gerçekleştirebilir.
- Raspberry Pi 4, önceki modellere kıyasla etkileyici hızlar ve performans gücü sunarken, uygun fiyatlıdır ve önceki Raspberry Pi Model 3B+ ile aynı fiyat olan $35’dır.
- Fiyatına göre, 1.5GHz hızında çalışan Broadcom BCM2711, dört çekirdekli Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC ile birlikte gelir ve tüm grafiksel giriş/çıkışları yöneten Videocore VI Grafik İşlemci (GPU) içerir. Bu sayede 4K çözünürlük ve H.265 video ile başa çıkabilir, video ölçekleme, kamera girişi ve tüm HDMI ve bileşen video çıkışlarını destekler. Broadcom BCM2711 ayrıca ‘gerçek’ USB3.0 ve Gigabit Ethernet arayüzlerine de sahiptir!
- Ayrıca, çift bantlı kablosuz LAN ve Bluetooth modüler uyumluluk sertifikasına sahiptir, bu da kartın son ürünlere tasarlanmasına olanak tanır ve uyumluluk testlerini önemli ölçüde azaltarak maliyet ve pazara sunma süresini iyileştirir.
- İnanın ya da inanmayın, Raspberry Pi 4, giriş seviyesi x86 PC sistemleri ile karşılaştırılabilir masaüstü performansına sahiptir ve ayrıca makine öğrenimi ve kenar AI çalıştırma yeteneğine sahiptir!
| Özellikler | Raspberry Pi 4 |
| CPU | Broadcom BCM2711, Dört çekirdekli Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC 1.5GHz |
| GPU | Broadcom VideoCore VI |
| RAM | 1 GB, 2 GB veya 4 GB LPDDR4 SDRAM |
| Fiyat | $35 – 1 GB RAM
$45 – 2 GB RAM $55 – 4 GB RAM |
Coral Geliştirici Kartı
Hızlandırılmış ML işleme için küçük bir form faktöründe tek kart bilgisayar ve değerlendirme kiti mi istiyorsunuz? Bu kart, ihtiyacınız olan her şeye sahiptir!
- TensorFlow Lite sinir ağı ile kullanmak üzere tasarlanmış olup, yüksek performanslı makine öğrenimi yorumlaması sağlamak için tasarlanmış bir Edge TPU modülü içerir ve kullanıcıların cihaz üzerinde Makine Öğrenimi ürünlerini hızlı bir şekilde prototiplemesine olanak tanır.
- En yeni CPU’lardan biri olan NXP i.MX 8M SOC (Dört çekirdekli Cortex-A53, artı Cortex-M4F) ile birlikte Edge TPU ile birleştirildiğinde, inanılmaz performans ve güç sunarken enerji verimliliği sağlar.
- Geliştirici Kartını, küçük bir form faktöründe hızlandırılmış ML işleme için tek kart bilgisayar olarak veya üzerinde bulunan SOM için bir değerlendirme kiti olarak kullanabilirsiniz. Geliştirici Kartındaki 40 mm × 48 mm SOM, hacim olarak mevcuttur. Ürünlerinize entegrasyon için karttan karta konektörler kullanarak özel PCB donanımınızla birleştirilebilir.
- Temel kart, bir projeyi prototiplemek için ihtiyaç duyduğunuz tüm çevresel bağlantıları içerir; USB 2.0/3.0 portları, DSI ekran arayüzü, CSI2 kamera arayüzü, Ethernet portu, hoparlör terminalleri ve 40-pin GPIO başlığı.
- Üzerindeki Edge TPU ile, düşük güç maliyetiyle yüksek performanslı ML çıkarımı sağlar. Örneğin, MobileNet v2 gibi en son mobil görsel modelleri 100+ fps hızında, enerji verimli bir şekilde çalıştırabilir.
| Özellikler | Coral Geliştirici Kartı |
| CPU | NXP i.MX 8M SOC (dört Cortex-A53, Cortex-M4F) |
| GPU | Entegre GC7000 Lite Grafik |
| ML Hızlandırıcı | Google Edge TPU yardımcı işlemcisi |
| RAM | 1 GB LPDDR4 |
| Fiyat | $149.99 |
Özet
Artık bilgisayarlara ne yapacaklarını söylemek yerine, bilgisayarlar nasıl öğrenileceği öğretiliyor. AI ve makine öğrenimi kenarda daha gelişmiş hale geldikçe, yeni olanaklar keşfedilecektir. Bu, IoT cihazları, 5G ağları, AI akıllı cihazlar vb. için büyüme ve talebi içerir.
Kenar AI ve Kenar Cihazlar hakkında ne düşünüyorsunuz? Aşağıdaki yorumlarda bize bildirin!
Daha fazla AI ürünü ile ilgileniyor musunuz? Seeed’de, geliştirme kartlarından modüllere ve robot araba kitlerine kadar 40’tan fazla AI ile ilgili ürün sunuyoruz! Daha fazla bilgi için pazarımıza göz atın!