إذن، تتساءل: ما هو أفضل نظام على شريحة (SoC) لمشاريع الذكاء الاصطناعي؟ إنه سؤال يبدو بسيطًا، لكن في الحقيقة، تتعدد الإجابات المحتملة. لأن "الأفضل" يعتمد على هويتك، وما تقوم بتطويره، ومكان استخدامه، ومقدار القوة التي تحتاجها في تلك الشريحة الصغيرة من السيليكون.
على الأرجح، أنت لا تبحث عن هذا الموضوع بدافع الفضول فحسب. ربما تقوم بتصميم نموذج أولي لجهاز استشعار ذكي، أو تشغيل منصة روبوتية، أو اختبار خاصية اكتشاف الأجسام على الحافة. في كلتا الحالتين، سنشرح لك الأمر بالتفصيل.
مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:
🔗 أدوات الذكاء الاصطناعي في DevOps – الأفضل من بينها
اكتشف أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التي تُحدث تحولاً في سير عمل DevOps، بدءًا من التكامل المستمر/التسليم المستمر وحتى المراقبة والاستجابة للحوادث.
🔗 ما هو أفضل برنامج ذكاء اصطناعي للبرمجة؟ – أفضل مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي:
مجموعة من أقوى مساعدي البرمجة بالذكاء الاصطناعي لمساعدتك على الكتابة والمراجعة وتصحيح الأخطاء بشكل أكثر ذكاءً.
🔗 أدوات اختبار الاختراق بالذكاء الاصطناعي – أفضل الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني.
استكشف أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة لاختبار الاختراق والكشف عن الثغرات الأمنية باستخدام التعلم الآلي.
لحظة، تراجع: ما هو نظام على شريحة (SoC) للذكاء الاصطناعي؟
دعونا نوضح الأمور. نظام SoC ، أو النظام على شريحة، عبارة عن حزمة صغيرة تتضمن معظم ما تجده عادةً على لوحة أم كاملة الحجم - وحدة المعالجة المركزية، ووحدة معالجة الرسومات، والذاكرة، وأحيانًا حتى وحدة معالجة عصبية - وكلها مصغرة على قطعة واحدة من السيليكون.
لماذا يجب أن يهتم مطورو الذكاء الاصطناعي؟ لأن أنظمة SoC تُشغّل نماذجك محليًا . لا حاجة إلى الحوسبة السحابية، ولا تأخير، ولا انتظار طويل. ما عليك سوى تزويدها بنموذج TensorFlow Lite أو ملف PyTorch مُصدّر، وستحصل على استجابة فورية. مثالية للطائرات المسيّرة، والكاميرات الذكية، والأجهزة القابلة للارتداء، ومعدات المصانع، وغيرها الكثير.
إذن... ما هو أفضل نظام على شريحة (SoC) للذكاء الاصطناعي؟
لا يوجد فائز مطلق هنا. تتفوق معالجات النظام على شريحة واحدة (SoC) المختلفة في مجالات مختلفة. دعونا نستعرض أهمها:
🧠 سلسلة NVIDIA Jetson Orin
حالات الاستخدام: الروبوتات، والطائرات المسيّرة، ورؤية الحاسوب عالية الدقة.
إذا كنت بحاجة إلى قوة معالجة فائقة ولا تمانع في دفع ثمنها، فإن Jetson Orin هو الخيار الأمثل. فهو يوفر لك أنوية CUDA، وتحسين TensorRT، ودعم جميع الأطر الشائعة، وبصراحة، هو ما تستخدمه العديد من فرق الروبوتات في العالم الحقيقي حاليًا.
لكن انتبه: هذا ليس مشروعك البسيط. قد يصل سعر لوحات Orin إلى 500 دولار أو أكثر بسهولة. مع ذلك، إذا كان تطبيقك يتطلب تشغيل نماذج رؤية متعددة أو التعامل مع اكتشاف الأجسام بسرعة، فهذا هو الخيار الأمثل.
🪶 لوحة تطوير جوجل كورال / نظام على شريحة (وحدة معالجة طرفية)
حالة الاستخدام: استدلال خفيف الوزن، رؤية دون اتصال بالإنترنت
. يتميز Coral بتصميمه الفريد والمميز. حجمه صغير للغاية، واستهلاكه للطاقة منخفض بشكل مذهل، وهو مُحسَّن للعمل مع TensorFlow Lite. إذا كنت ترغب فقط في تشغيل نموذج رؤية صغير على كشك أو كاميرا وتشغيله بسلاسة، فإن Coral هو الخيار الأمثل.
هل هناك قيود؟ نعم. لا يدعم النماذج الكبيرة، وستضطر في الغالب إلى استخدام TFLite إلا إذا كنت ترغب في خوض معركة التحويلات.
👓 سنابدراجون XR2 الجيل الثاني (كوالكوم)
حالات الاستخدام: نظارات الواقع المعزز، والروبوتات المتنقلة، والصوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي
. يتميز معالج XR2 بقوة هائلة. فهو الشريحة الموجودة في جهاز Meta Quest 3 وبعض سماعات الرأس الصناعية. يتمتع بقدرة معالجة ذكاء اصطناعي تصل إلى 45 تيرابايت، ويدعم تقنية الجيل الخامس 5G، بالإضافة إلى دعم جيد لحزمة تطوير البرامج (SDK)، إذا كنت ترغب في استخدام بيئة مطوري كوالكوم.
هذا ليس بديلاً عن Raspberry Pi. إنه مخصص عندما يكون منتجك هو الجهاز نفسه، مثل النظارات الذكية أو الروبوتات المتصلة بالحافة.
🍏 Apple M4 (في أجهزة Vision Pro، وأجهزة MacBook، وأجهزة iPad قريبًا)
حالة الاستخدام: الذكاء الاصطناعي الأصلي لنظام ماك، أدوات إبداعية، تحرير النماذج المباشر.
تُعتبر معالجات أبل على شريحة واحدة (SoC) في مستوى آخر تمامًا إذا كنت تُطوّر تطبيقات لنظامها البيئي. بفضل الذاكرة الموحدة، والنوى عالية الكفاءة، وتسريع CoreML، تُعالج هذه المعالجات الذكاء الاصطناعي بسلاسة فائقة، لا سيما نماذج الرؤية والنصوص واللغة.
مع ذلك، فهي شركة آبل. بيئة الحماية فيها محكمة. لا تتوقع سهولة استخدامها مع سير عمل ONNX. لكن إذا كنت من مستخدمي نظام ماك، فهي رائعة.
🔓 Kendryte K510 / K230 (RISC-V)
حالة الاستخدام: الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، الأسواق الناشئة، الحوسبة الصناعية المتطورة
. ليست مبهرة. ليست باهظة الثمن. لكنها متينة. تكتسب هذه الأنظمة المتكاملة على شريحة واحدة (SoCs) القائمة على معمارية RISC-V من شركة Canaan رواجًا في الصين وأجزاء من جنوب شرق آسيا. ستحصل على دعم جيد لوحدة المعالجة العصبية (NPU)، واستنتاج أساسي للرؤية الحاسوبية، وبنية مفتوحة تُعدّ نقلة نوعية لمن اعتاد على عالم معمارية Arm أو x86 المغلقة.
شخصيات بارزة تستحق الذكر السريع
-
معالج MediaTek Dimensity – يُشغّل عددًا كبيرًا من الهواتف الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في آسيا
-
روكشيب RK3588 – خيار اقتصادي ومناسب للوحات الإعلانية ومتاجر البيع بالتجزئة والأكشاك
-
سامسونج إكسينوس أوتو – تقنية الذكاء الاصطناعي المدمجة للسيارات، ومعظمها في كوريا
إذن... كيف تختار؟
دعونا نحلل الأمر حسب الهدف:
| إذا أردت... | اختر... |
|---|---|
| أقصى طاقة للروبوتات أو المدن الذكية | إنفيديا جيتسون أورين |
| لوحة رخيصة وموثوقة للاستدلال | جوجل كورال |
| الذكاء الاصطناعي المدمج في أجهزة الواقع المعزز/الواقع الافتراضي | سنابدراجون XR2 |
| ميزة أصلية لأجهزة أبل | أبل M4 |
| مرونة RISC-V مع استخدام الذكاء الاصطناعي على الحافة | كيندريت |
ولا تنسَ عامل الموقع الجغرافي. فقيود الاستيراد، ومنتديات الدعم، وتأخيرات الشحن، كلها عوامل قد تؤثر على الجدول الزمني. على سبيل المثال:
-
لا يسهل الحصول على ألواح جيتسون في بعض مناطق الصين
-
يتذبذب سعر سهم شركة كورال في المملكة المتحدة
-
لا تتواجد شركة Kendryte تقريباً في أمريكا الشمالية
تحقق دائمًا من منطقتك قبل شراء 10 مجموعات تطوير.
إذن، ما هي أفضل شريحة نظام متكاملة (SoC) لمشاريع الذكاء الاصطناعي؟ يعتمد الأمر على عدة عوامل. ولكن إليك ملخصًا سريعًا:
-
هل ترغب في بناء روبوتات أو أكشاك أو كاميرات ذكية تعتمد بشكل كبير على الرؤية؟ → جيتسون أورين
-
هل تحتاج إلى شيء رخيص وسريع للتصميم الأولي؟ → كورال
-
هل تعمل في مجال الواقع المعزز، أو الأجهزة القابلة للارتداء، أو الذكاء الاصطناعي المدمج في الجسم؟ → سنابدراجون XR2 أو أبل M4
-
هل ترغب في البقاء منفتحًا ومرنًا؟ → كيندريت
مهما كان اختيارك، ابدأ بخطوات صغيرة. جرّب بعض النماذج. اختبر فكرتك تحت الضغط. أفضل نظام على شريحة هو الذي يمكنك تحمّل تكلفته، وشحنه، وتطويره دون ندم.