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來(lái)源：Digikey 因為Edge AI和機器學(xué)習的計算主要發(fā)生在設備邊緣，通常需要處理實(shí)時(shí)數據并在資源有限的情況下做出快速決策，因此對于硬件類(lèi)型有其特殊的需求，市場(chǎng)上也有其相應的開(kāi)發(fā)套件可供選擇。本文將為您介紹一些市面上常用于Edge AI和機器學(xué)習的硬件類(lèi)型與硬件開(kāi)發(fā)套件，以便于協(xié)助你們選購與加速開(kāi)發(fā)流程。 常見(jiàn)的Edge AI和機器學(xué)習硬件類(lèi)型 Edge AI和機器學(xué)習使用的硬件類(lèi)型包括微控制器（MCU）、單板計算機（SBC）、專(zhuān)用AI加速器、FPGA（現場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列）等。 1. 微控制器 在Edge AI和機器學(xué)習中，微控制器扮演著(zhù)關(guān)鍵角色，特別是在資源有限、需要低功耗、實(shí)時(shí)計算和簡(jiǎn)單推理任務(wù)的應用場(chǎng)景中，可應用于傳感器數據處理、邊緣設備控制等，常見(jiàn)的選擇包括ARM Cortex-M系列、ESP32、Raspberry Pi Pico等。 ARM Cortex-M系列如Cortex-M0/M3/M4/M7是業(yè)界廣泛使用的低功耗微控制器，適合嵌入式系統和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備，Cortex-M4和Cortex-M7支持數字信號處理（DSP）指令集，適合進(jìn)行基本的AI推理，可應用于小型機器學(xué)習推理、傳感器數據處理、設備控制等。 ESP32則是由Espressif開(kāi)發(fā)，內建Wi-Fi和藍牙功能，廣泛應用于IoT和邊緣設備，支持TensorFlow Lite Microcontrollers，適合運行簡(jiǎn)單的機器學(xué)習模型，如語(yǔ)音識別和手勢識別，常見(jiàn)于物聯(lián)網(wǎng)應用、智能家居、可穿戴設備等。 Raspberry Pi Pico使用RP2040微控制器，為Raspberry Pi基金會(huì )的首個(gè)微控制器產(chǎn)品，可支持TensorFlow Lite Microcontrollers，具備雙核ARM Cortex-M0+，適合入門(mén)級的Edge AI應用，如基本機器學(xué)習推理、物聯(lián)網(wǎng)設備控制等。 STM32系列是由STMicroelectronics提供的微控制器，特別是STM32F4和STM32H7系列，支持豐富的計算資源和DSP，可支持使用Cube.AI工具來(lái)將AI模型部署到微控制器上，常應用于工業(yè)自動(dòng)化、醫療設備、物聯(lián)網(wǎng)等。 nRF52系列則是由Nordic Semiconductor開(kāi)發(fā)，內建藍牙低功耗（BLE）功能，適合低功耗應用，支持機器學(xué)習推理，常用于可穿戴設備和物聯(lián)網(wǎng)應用，如智能穿戴、傳感器融合、遠程監控等。 由Renesas公司推出的Renesas RA系列支持ARM Cortex-M內核，具有強大的計算能力和低功耗特性，適合Edge AI。Renesas RX系列則使用Renesas自家內核，針對高效嵌入式應用進(jìn)行優(yōu)化，可使用于工業(yè)應用、智能城市、智能家居等。 Texas Instruments的MSP430以超低功耗著(zhù)稱(chēng)，適合需要長(cháng)期運行且電池供電的設備，雖然MSP430的計算能力有限，但可以處理輕量級的機器學(xué)習應用，如傳感器融合、簡(jiǎn)單的邊緣推理、低功耗應用等。 Arduino Nano 33 BLE則內建ARM Cortex-M4內核，支持TensorFlow Lite，適合Edge AI應用的開(kāi)發(fā)者和愛(ài)好者，由于包含藍牙功能，適合物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設備開(kāi)發(fā)，可應用于手勢識別、語(yǔ)音識別、簡(jiǎn)單的推理任務(wù)。 這些微控制器因其低功耗、易于開(kāi)發(fā)和與各種AI開(kāi)發(fā)工具的兼容性，廣泛應用于Edge AI和機器學(xué)習領(lǐng)域。選擇合適的微控制器時(shí)，需根據應用場(chǎng)景的計算需求、功耗限制和數據處理要求進(jìn)行考慮。 2. 單板計算機 在Edge AI和機器學(xué)習應用中，單板計算機提供了相對較高的計算能力與計算資源，以及多樣化的開(kāi)發(fā)環(huán)境，適合處理更為復雜的機器學(xué)習任務(wù)和推理工作，支持更高性能的AI模型，適合工業(yè)自動(dòng)化和邊緣設備。常見(jiàn)的單板計算機包括Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Nano、BeagleBone Black等。 Raspberry Pi系列中的Raspberry Pi 4是最受歡迎的單板計算機之一，具有ARM Cortex-A72 64位處理器和多核處理能力，支持TensorFlow Lite、PyTorch等AI開(kāi)發(fā)框架，能夠運行輕量級的機器學(xué)習模型，適合應用于圖像識別、語(yǔ)音處理和智能物聯(lián)網(wǎng)設備，可應用于小型物聯(lián)網(wǎng)設備、智能家居、AI辨識應用等。 NVIDIA Jetson系列相當受到市場(chǎng)歡迎，其中的Jetson Nano是針對入門(mén)級AI應用，配備128核的NVIDIA Maxwell GPU，支持TensorFlow、PyTorch和NVIDIA自家的深度學(xué)習軟件開(kāi)發(fā)套件（SDK），適合運行較大的AI模型。Jetson Xavier NX則提供更高的計算能力，擁有384個(gè)CUDA內核和48個(gè)Tensor內核，適合需要高效推理的應用。Jetson Orin則適合高階AI和邊緣計算應用，擁有更強大的GPU和AI加速功能。NVIDIA Jetson系列可應用于自主機器人、智能監控系統、醫療設備等。 Google Coral Dev Board內建Google Edge TPU，專(zhuān)為高效、低功耗的AI應用設計。TPU是專(zhuān)門(mén)用于加速深度學(xué)習推理的處理器，適合TensorFlow Lite模型，能夠處理圖像分類(lèi)、對象檢測等AI任務(wù)，并且功耗非常低，可應用于物聯(lián)網(wǎng)設備、智能城市應用、圖像和語(yǔ)音識別等。 BeagleBone Black則使用AM335x 1GHz ARM Cortex-A8處理器，支持Linux，具備較高的擴展性，雖然性能不如Raspberry Pi和Jetson系列，但它的開(kāi)源硬件和軟件支持使其非常靈活，適合初學(xué)者和開(kāi)發(fā)者使用，可應用于工業(yè)自動(dòng)化、嵌入式系統、智能城市應用等。 這些單板計算機依據不同的計算能力、功耗需求和AI開(kāi)發(fā)框架支持，適合各種Edge AI和機器學(xué)習應用場(chǎng)景。選擇合適的單板計算機需考慮AI模型的復雜度、資源需求以及功耗等因素。 3. 專(zhuān)用AI加速器 在Edge AI和機器學(xué)習應用中，專(zhuān)用AI加速器（AI Accelerators）則可提供專(zhuān)門(mén)用來(lái)加速深度學(xué)習推理和其他AI工作負載的硬件設備，這些加速器可以顯著(zhù)提高計算效率，同時(shí)降低功耗，以支持深度學(xué)習模型，適用于邊緣設備的高效率推理。常見(jiàn)的專(zhuān)用AI加速器包括Intel Movidius Myriad X、Google Coral Edge TPU、NVIDIA Jetson Xavier NX等。 Google的Edge TPU是專(zhuān)門(mén)為邊緣設備設計的AI推理加速器，能夠高效處理TensorFlow Lite模型，尤其適合圖像識別、對象檢測等任務(wù)，可支持每秒進(jìn)行數兆次計算（TOPS），且功耗極低，適合物聯(lián)網(wǎng)設備和其他資源受限的應用，如圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識別、智能監控系統等。其可提供Coral Dev Board和Coral USB Accelerator開(kāi)發(fā)套件，可輕松地將Edge TPU集成到各種嵌入式系統中。 NVIDIA的Jetson系列專(zhuān)注于提供GPU加速，特別適合于邊緣設備的AI計算，每個(gè)Jetson模塊都搭載了CUDA內核和Tensor內核，用來(lái)加速AI模型推理，其支持完整的NVIDIA開(kāi)發(fā)工具生態(tài)，如TensorRT、CUDA和深度學(xué)習SDK，適合運行復雜的深度學(xué)習模型和計算密集型應用，如自主機器人、醫療診斷、智能工廠(chǎng)。其提供Jetson Nano、Jetson Xavier NX、Jetson Orin開(kāi)發(fā)套件，從入門(mén)級到高階應用都有對應的硬件。 Intel Movidius Myriad X是一款高度專(zhuān)用的視覺(jué)處理單元（VPU），針對圖像識別和其他AI推理工作進(jìn)行優(yōu)化，集成了神經(jīng)計算引擎（NCE），能加速深度學(xué)習推理，同時(shí)支持低功耗的應用。這款VPU被廣泛應用于無(wú)人機、智能相機和機器人，可應用于對象識別、智能監控、計算機視覺(jué)應用。其開(kāi)發(fā)套件Intel Neural Compute Stick 2是一款便捷的USB加速器，允許開(kāi)發(fā)者將Myriad X集成到嵌入式系統中。 Xilinx AI Engine（Vitis AI）是Xilinx FPGA和AI引擎，支持高度靈活的AI推理加速，特別適合需要高度可定制的應用場(chǎng)景，如工業(yè)控制和汽車(chē)自動(dòng)駕駛，Vitis AI開(kāi)發(fā)平臺針對Xilinx FPGA進(jìn)行優(yōu)化，能加速各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，并提供極高的性能和靈活性，可應用于自動(dòng)駕駛、邊緣計算、醫療圖像處理。開(kāi)發(fā)套件是Zynq UltraScale+ MPSoC和Alveo加速卡，可在各種高效嵌入式系統中部署AI模型。 Apple開(kāi)發(fā)的Neural Engine（ANE）是其移動(dòng)設備（如iPhone和iPad）中的專(zhuān)用AI加速器，用來(lái)加速機器學(xué)習推理，特別是在iOS生態(tài)系統中執行高效的本地AI模型，可提供每秒數萬(wàn)億次計算，并針對蘋(píng)果自家的AI框架（如Core ML）進(jìn)行深度優(yōu)化，可應用于增強現實(shí)（AR）、圖像處理、語(yǔ)音識別。開(kāi)發(fā)套件中的Apple Core ML框架和Xcode開(kāi)發(fā)環(huán)境深度集成，適合開(kāi)發(fā)者進(jìn)行移動(dòng)AI應用的開(kāi)發(fā)。 Kneron KL520是一款低功耗AI加速器，專(zhuān)為邊緣設備設計，支持深度學(xué)習推理的加速，適合物聯(lián)網(wǎng)和智能家居設備，支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構如CNN和RNN，并針對低功耗應用進(jìn)行優(yōu)化，可應用于圖像處理、智能攝像機、語(yǔ)音識別。Kneron提供多種開(kāi)發(fā)模塊和工具，使得開(kāi)發(fā)者可以輕松地集成AI加速功能。 Huawei的Ascend 310是一款AI專(zhuān)用加速芯片，針對移動(dòng)設備和邊緣設備進(jìn)行AI推理優(yōu)化，特別是在智能城市和自動(dòng)駕駛等應用中，可提供高效、低功耗的AI推理能力，并支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )框架，可應用于智能城市、邊緣計算、自動(dòng)駕駛，其采用基于A(yíng)scend 310的Atlas 200開(kāi)發(fā)模塊，是常見(jiàn)的Edge AI開(kāi)發(fā)套件。 這些專(zhuān)用AI加速器根據性能、功耗和應用需求的不同，提供了多種選擇。它們在Edge AI和機器學(xué)習的應用中，能夠顯著(zhù)提升推理速度，減少計算資源消耗，并且在不同的硬件和軟件環(huán)境中提供靈活的開(kāi)發(fā)支持。選擇合適的AI加速器取決于具體的應用需求，例如計算性能、功耗以及目標平臺的限制。 4. FPGA 在Edge AI和機器學(xué)習應用中，FPGA（Field-Programmable Gate Array，現場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列）提供了高度靈活和可配置的硬件加速能力，特別適合那些需要在邊緣進(jìn)行高效率AI推理的應用，可進(jìn)行實(shí)時(shí)數據處理和推理。與GPU或專(zhuān)用AI加速器不同，FPGA能夠根據特定任務(wù)進(jìn)行硬件層面的優(yōu)化，從而實(shí)現低延遲和高能效比，常用于Edge AI計算的FPGA包括Xilinx Zynq、Intel Stratix等。 Xilinx是FPGA市場(chǎng)的領(lǐng)導者之一，其提供的FPGA解決方案專(zhuān)門(mén)針對人工智能和機器學(xué)習應用進(jìn)行了優(yōu)化，尤其是Zynq UltraScale+ MPSoC和Versal ACAP系列。Xilinx FPGA提供了Vitis AI開(kāi)發(fā)平臺，能夠加速深度學(xué)習推理，并支持各種框架如TensorFlow和Caffe。Zynq UltraScale+ MPSoC結合了ARM處理器與可編程邏輯，提供靈活的計算平臺，適合嵌入式和邊緣設備。Versal ACAP是一種自適應計算加速平臺，結合了FPGA的靈活性和專(zhuān)用AI加速功能，適合高效AI應用如自動(dòng)駕駛、智能醫療、工業(yè)自動(dòng)化、智能城市。開(kāi)發(fā)工具包括Vitis AI、Vivado、TensorFlow Lite for Microcontrollers。 Intel并購了Altera，進(jìn)一步擴展其在FPGA領(lǐng)域的影響力。Intel FPGA（如Arria和Stratix系列）針對AI和邊緣計算進(jìn)行了優(yōu)化，特別是Intel的OpenVINO工具套件支持FPGA上的AI推理加速。Arria 10 GX FPGA是中高階FPGA，提供高效和靈活性，適合高效計算應用。Stratix 10系列適合更高階的應用，支持復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )推理任務(wù)。其支持OpenVINO工具套件，可以加速如TensorFlow、Caffe等模型的推理過(guò)程，可應用于高效邊緣計算、深度學(xué)習推理、視覺(jué)處理、網(wǎng)絡(luò )邊緣應用。開(kāi)發(fā)工具包括Intel OpenVINO、Quartus Prime、TensorFlow Lite。 Lattice Semiconductor的FPGA是針對低功耗和小尺寸應用而設計，尤其是其ECP5和iCE40系列，適合邊緣AI設備和物聯(lián)網(wǎng)應用。iCE40 UltraPlus是一款超低功耗FPGA，適合用于需要極低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設備、智能家居應用等。ECP5系列支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )推理加速，適合Edge AI設備，并且與TensorFlow Lite for Microcontrollers集成，適合小型機器學(xué)習模型的推理，如物聯(lián)網(wǎng)設備、可穿戴設備、邊緣設備的AI推理。開(kāi)發(fā)工具有Lattice Diamond、Radiant、TensorFlow Lite。 QuickLogic提供的FPGA以低功耗著(zhù)稱(chēng)，特別是其針對AI和邊緣推理優(yōu)化的產(chǎn)品。其QuickAI平臺專(zhuān)門(mén)為邊緣設備提供靈活的AI加速解決方案。QuickAI開(kāi)發(fā)平臺基于其低功耗的FPGA，能夠加速邊緣設備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )推理，并支持物聯(lián)網(wǎng)和智能傳感器應用，可支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速，并且能夠在能量受限的設備中進(jìn)行高效計算，可應用于智能傳感器、智能家居、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，開(kāi)發(fā)工具有QuickLogic開(kāi)發(fā)套件、SensiML工具集。 Microchip的FPGA（前身為Microsemi）提供了低功耗和高安全性解決方案，尤其是其PolarFire系列，適合于Edge AI和深度學(xué)習應用。PolarFire FPGA是一款低功耗、高安全性的FPGA，能夠在功耗受限的情況下實(shí)現高效的AI推理。其支持開(kāi)源工具，如OpenVINO和TensorFlow Lite，用于加速AI應用，如工業(yè)自動(dòng)化、智能醫療設備、Edge AI設備。開(kāi)發(fā)工具包括Libero SoC、PolarFire SoC開(kāi)發(fā)套件。 FPGA可以根據不同的AI模型和應用進(jìn)行高度定制，適合于不同場(chǎng)景中的專(zhuān)用AI加速任務(wù)，具有靈活性，且由于FPGA的硬件級別并行處理能力，可以實(shí)現極低的延遲，這在實(shí)時(shí)AI推理中尤為重要，并使其在Edge AI計算中具有更高的效能與功耗比，FPGA的適應性強，可能夠靈活應對不同的應用需求，從物聯(lián)網(wǎng)設備到高效計算平臺，適合各種不同的邊緣應用場(chǎng)景。 FPGA是Edge AI和機器學(xué)習應用中的理想硬件平臺，特別適合那些需要高度靈活、低功耗、高效能的場(chǎng)景。Xilinx、Intel、Lattice等公司提供的FPGA平臺，結合專(zhuān)門(mén)的AI開(kāi)發(fā)工具，使得FPGA能夠在邊緣環(huán)境中處理復雜的深度學(xué)習模型和AI推理任務(wù)。選擇合適的FPGA平臺應根據應用需求、資源限制和功耗考慮進(jìn)行決策。 常見(jiàn)的Edge AI和機器學(xué)習開(kāi)發(fā)套件 在Edge AI和機器學(xué)習領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)套件能幫助開(kāi)發(fā)者快速設計、測試和部署AI解決方案。這些開(kāi)發(fā)套件通常包括硬件平臺、軟件工具和預先訓練的模型，能簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)過(guò)程。以下是一些常見(jiàn)的Edge AI和機器學(xué)習開(kāi)發(fā)套件。 1. 入門(mén)級開(kāi)發(fā)套件 Arduino Nano 33 BLE Sense這款開(kāi)發(fā)板由Arduino提供，內建了多種傳感器，特別適合使用TensorFlow Lite for Microcontrollers進(jìn)行開(kāi)發(fā)。Arduino Nano 33 BLE Sense采用ARM Cortex-M4 32位、64 MHz的主處理器，具有256 KB SRAM內存，內建的傳感器包括加速度計、陀螺儀、磁力計、溫度計、氣壓計、濕度計和光傳感器。開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)Arduino IDE將TensorFlow Lite模型部署到開(kāi)發(fā)板上，用于智能感應設備、圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識別、手勢識別、環(huán)境監測等應用。 2. 中級開(kāi)發(fā)套件 MCX N系列微控制器是由NXP半導體推出的新一代低功耗微控制器系列，專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、工業(yè)控制等應用設計。該系列具備強大的處理性能和節能特性，并且支持安全功能，使其成為嵌入式AI和邊緣計算的理想選擇。MCX N系列微控制器具有高效能，基于A(yíng)RM Cortex-M33內核，支持浮點(diǎn)計算和DSP擴展，低功耗設計適合電池供電的應用，支持多種省電模式，在安全性上支持NXP TrustZone技術(shù)，內建加密加速器，支持安全引導和安全存儲，具有靈活的擴展性，提供多種通信接口，如I2C、SPI、UART和CAN，適合各類(lèi)應用。MCX N系列開(kāi)發(fā)套件則包括NXP MCX N1110-EVK開(kāi)發(fā)板、NXP MCX N1040-EVK開(kāi)發(fā)板、NXP MCX N9xx-EVK開(kāi)發(fā)板等，開(kāi)發(fā)環(huán)境和工具則有MCUXpresso IDE、MCUXpresso SDK，以及加密和安全功能的軟件支持，包括TrustZone和加密加速器的API等安全工具。 Wio Terminal是Seeed Studio推出的一款多功能開(kāi)發(fā)套件，基于A(yíng)TSAMD51內核，專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)、機器學(xué)習、Edge AI和嵌入式系統設計。它是一款結合了多種傳感器、顯示器、無(wú)線(xiàn)通信模塊的開(kāi)發(fā)平臺，適合快速原型設計和開(kāi)發(fā)智能應用。Wio Terminal的內核處理器為ATSAMD51P19，基于A(yíng)RM Cortex-M4F架構，主頻可達120 MHz，支持浮點(diǎn)計算，以及192 KB RAM、4 MB閃存，足夠進(jìn)行嵌入式應用的開(kāi)發(fā)，具有2.4吋LCD TFT屏幕，分辨率為320x240，便于顯示實(shí)時(shí)數據和圖形接口，內建環(huán)境光傳感器、加速度計、溫度和濕度傳感器，便于進(jìn)行環(huán)境監控和感知，支持內建Wi-Fi和藍牙模塊，適合IoT和無(wú)線(xiàn)連接應用。Wio Terminal提供多種I/O接口，包括40-pin GPIO、I2C、SPI和UART接口等，便于外接其他傳感器和模塊。支持Arduino和MicroPython，還支持TensorFlow Lite和Edge Impulse來(lái)進(jìn)行Edge AI和機器學(xué)習開(kāi)發(fā)。 Seeed Studio的XIAO ESP32S3 Sense則是一款超小型開(kāi)發(fā)套件，專(zhuān)為Edge AI和物聯(lián)網(wǎng)設計，集成了ESP32-S3芯片，提供強大的計算能力和多種傳感器，非常適合物聯(lián)網(wǎng)應用和AI開(kāi)發(fā)者使用。該開(kāi)發(fā)套件強調小尺寸、低功耗和高效能，支持Wi-Fi和藍牙雙模通信，并具備Edge AI加速功能。其內核處理器采用ESP32-S3，是雙核的Xtensa LX7 32位處理器，主頻可達240 MHz，內建AI加速器，支持矢量指令集，專(zhuān)為AI模型運行進(jìn)行優(yōu)化，以提升推理效能。內存為512 KB SRAM，支持外部8 MB PSRAM，支持Wi-Fi 802.11 b/g/n和Bluetooth 5.0 LE，內建IMU 6軸陀螺儀和加速度計與PDM麥克風(fēng)，適合語(yǔ)音識別、手勢識別和動(dòng)作跟蹤等應用，并支持Arduino IDE、MicroPython、Espressif SDK、TensorFlow Lite等開(kāi)發(fā)工具。 Raspberry Pi 4 Model B是Raspberry Pi基金會(huì )推出的高性能單板計算機，專(zhuān)為教育、物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式系統和邊緣計算應用設計。這款開(kāi)發(fā)板具備更快的處理器、更多的內存和豐富的接口，是目前Raspberry Pi系列中性能最強的一款，適合用于從學(xué)術(shù)研究到工業(yè)應用的各種場(chǎng)景。Raspberry Pi 4 Model B的處理器采用Broadcom BCM2711，四核ARM Cortex-A72（ARMv8）64位處理器，主頻1.5GHz，提供多個(gè)內存選項，包括2 GB、4 GB、8 GB LPDDR4 SDRAM，可滿(mǎn)足不同工作負載的需求，支持雙4K顯示輸出，通過(guò)兩個(gè)micro-HDMI埠可以同時(shí)連接兩個(gè)顯示器，支持4Kp60分辨率，板載千兆以太網(wǎng)，同時(shí)支持2.4GHz和5GHz雙頻Wi-Fi 802.11ac，以及藍牙5.0，提供2個(gè)USB 3.0和2個(gè)USB 2.0埠，支持高速存儲和外設連接，可通過(guò)microSD卡進(jìn)行操作系統和數據存儲，具有40-pin GPIO接口，支持各種外設、模塊和傳感器的擴展，適合原型設計和開(kāi)發(fā)。在開(kāi)發(fā)上支持Raspberry Pi OS官方的操作系統，還支持Ubuntu、Windows 10 IoT Core等多種操作系統，以及Python、TensorFlow Lite開(kāi)發(fā)環(huán)境。 3. 高階開(kāi)發(fā)套件 MAX78000評估板是Maxim Integrated（現為Analog Devices）推出用于評估MAX78000微控制器的開(kāi)發(fā)板。MAX78000是一款專(zhuān)為低功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理設計的AI微控制器，集成了ARM Cortex-M4F內核和一個(gè)專(zhuān)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器，適合Edge AI應用，如圖像識別、語(yǔ)音識別和其他需要實(shí)時(shí)處理的應用。MAX78000評估板搭載了一個(gè)專(zhuān)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器，支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構（如CNN），能夠在超低功耗下高效運行AI推理工作負載，內存為512 KB SRAM，存儲空間為2 MB閃存。開(kāi)發(fā)上可支持MAX78000 SDK，以及TensorFlow Lite、PyTorch生成的模型，并且有專(zhuān)門(mén)的工具來(lái)將這些模型轉換為MAX78000可以運行的格式。此外，還支持GCC編譯工具鏈和Maxim的IDE，適合專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者使用。 STM32F7 Discovery評估板是STMicroelectronics推出的功能強大的開(kāi)發(fā)板，專(zhuān)為基于STM32F7系列微控制器的開(kāi)發(fā)和原型設計而設計。STM32F7系列微控制器具有基于A(yíng)RM Cortex-M7內核的高效能，適合應用于物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制、多媒體處理和嵌入式系統等領(lǐng)域。評估板上搭載STM32F746NGH6微控制器，運行頻率高達216 MHz，提供強大的計算能力，具有1 MB閃存和340 KB SRAM，滿(mǎn)足大多數嵌入式應用對內存的需求，配備一個(gè)4.3英寸的TFT LCD電容式觸摸屏幕（480x272分辨率），板載數字MEMS麥克風(fēng)、音頻編譯碼器、耳機插孔，集成以太網(wǎng)接口，支持有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )通訊。開(kāi)發(fā)上可支持STM32CubeMX ST官方提供的配置工具，以及STM32CubeF7，還有FreeRTOS和其他實(shí)時(shí)操作系統（RTOS），適合多任務(wù)處理的應用場(chǎng)景。STM32F7 Discovery評估板支持多種開(kāi)發(fā)環(huán)境，包括STM32CubeIDE、Keil MDK、IAR Embedded Workbench等，板載顯示和觸摸面板支持TouchGFX，用于開(kāi)發(fā)嵌入式GUI應用。 4. 專(zhuān)家級開(kāi)發(fā)套件 NVIDIA Jetson Nano開(kāi)發(fā)套件是一款專(zhuān)為嵌入式人工智能應用設計的低功耗開(kāi)發(fā)平臺，適合在邊緣設備上進(jìn)行高效率的AI推理和深度學(xué)習應用。這款開(kāi)發(fā)套件提供了高性能的GPU計算能力，支持TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習框架，適合應用于物聯(lián)網(wǎng)、機器人、自主設備和智能視頻分析等領(lǐng)域。板載NVIDIA Maxwell架構的GPU，擁有128個(gè)CUDA內核，64位四核ARM Cortex-A57處理器，以及4 GB LPDDR4 RAM，支持microSD卡插槽做為主要存儲設備，擁有豐富的接口包括USB 3.0、HDMI、DisplayPort、CSI相機界面、GPIO、I2C、SPI等，具備千兆以太網(wǎng)接口。軟件支持NVIDIA JetPack SDK，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等常用的深度學(xué)習框架，支持視頻編碼和解碼功能。 Himax WE-I Plus評估板是一款專(zhuān)門(mén)設計用于Edge AI應用的開(kāi)發(fā)板，適合在資源有限的環(huán)境下執行AI任務(wù)。這款開(kāi)發(fā)板面向低功耗的嵌入式系統設計，能夠運行機器學(xué)習模型，特別是適合在電池供電的設備上進(jìn)行實(shí)時(shí)的數據處理和AI推理。Himax WE-I Plus評估板主要應用于物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、可穿戴設備等需要低功耗的應用場(chǎng)景。Himax WE-I Plus評估板搭載Himax HX6537-A SoC，這是一個(gè)專(zhuān)為Edge AI設計的低功耗處理器，內建AI加速器，提供512 KB SRAM和2 MB閃存，板上集成了多個(gè)傳感器，包括加速度計、陀螺儀、數字麥克風(fēng)等，并特別針對電池供電的設備設計。軟件支持TensorFlow Lite for Microcontrollers、Himax SDK，其RISC-V架構提供了靈活的開(kāi)發(fā)環(huán)境，并且能夠充分利用板上的硬件資源來(lái)執行AI推理。 5. 其他產(chǎn)品 除了上述的開(kāi)發(fā)套件之外，還有像是TensorFlow開(kāi)發(fā)板、FPGA板等產(chǎn)品，像是SparkFun Edge開(kāi)發(fā)板、Adafruit TensorFlow Lite Kit、Espressif ESP32、Micro v2、Nordic nRF52840 DK等，以及Google Coral、Intel Neural Compute Stick 2、OpenMV Cam H7、Kneron KL520 AI開(kāi)發(fā)板、Huawei Atlas 200開(kāi)發(fā)模塊，還有針對FPGA架構的Xilinx Kria KV260 Vision AI Starter Kit等，產(chǎn)品種類(lèi)眾多，可提供開(kāi)發(fā)者更多樣化的選擇。 
結語(yǔ) 在當今快速發(fā)展的科技環(huán)境中，Edge AI與機器學(xué)習的硬件類(lèi)型與開(kāi)發(fā)套件日益受到重視。這些技術(shù)不僅能夠提升數據處理效率，還能減少延遲和帶寬消耗，讓智能應用更加靈活和高效率。從小型化的微控制器到高性能的GPU加速平臺，各種開(kāi)發(fā)套件提供了多樣的選擇，適應不同的應用需求與場(chǎng)景。 這些開(kāi)發(fā)套件的廣泛應用涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)、智能城市、智能家居、計算機視覺(jué)等領(lǐng)域，使得邊緣計算成為可能。隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，未來(lái)的硬件將更加專(zhuān)注于低功耗、高效及易于開(kāi)發(fā)的特性，進(jìn)一步促進(jìn)Edge AI和機器學(xué)習的發(fā)展。無(wú)論是初學(xué)者還是專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)者，選擇合適的硬件平臺和開(kāi)發(fā)套件，都將為創(chuàng )新提供強有力的支持，推動(dòng)智能技術(shù)向更高水平發(fā)展。 |
