あなたはRaspberry Pi 4、またはJetson NanoよりGoogleのサンゴを好むでしょうか？

あなたはRaspberry Pi 4、またはJetson NanoよりGoogleのサンゴを好むでしょうか？

どちらが機械学習に適していますか？

最高の柔軟性：Jetson Nano

逆さまに：あなたはあなたのコンピュータ上で走ることができる（4GB RAMに収まる）良いパフォーマンスと何かを走らせる

欠点：4歳のSOC、まともなオールラウンドパフォーマンスだが最も効率的ではない

ボーナス：素晴らしいソフトウェア/ライブラリのサポート、ヒートシンクなどが付属しています

最高の性能/ワット：コーラルDevBoard（また最も高価）

逆：最新チップ、最も効率的

欠点：TF Liteに縛られて、あなたは彼らが何をサポートしているのかどうかに苛立ちがある

ボーナス：あなたが何をしているのか知っていれば、おそらく最良の選択（perf / watt）、時にはJetson Nanoよりも速いです

Google Coralの販売代理店：https://store.gravitylink.com/global

最低価格：Raspberry Pi 4

逆さまに：ほとんどのもののための安くて良いチュートリアル、おそらくCPUでどんなモデルでも走ることができる

欠点：CPUのみ、私の推定（RPi 3から推定）は、通常のTF + MobileNetで3?5 FPSを得ることができるというものです。 持続的な推論を実行するための追加のヒートシンク+ファンが絶対に必要です。

ボーナス：それはラズベリーパイです、私は何らかの理由でこれらのボードが大好きです。必要に応じて、後でUSBアクセラレータと組み合わせることができます。 また、あなたはlulzのためにそれをオーバークロックすることができます。