ボーダーコンピューティング設備の簡単な比較

画像処理、テキスト分析、サイバーセキュリティなどを含むIoTシナリオには、強力な計算能力が必要です。 そのような場合、ニューラルネットワークが使用されており、ここでエッジコンピューティングと分析が不可欠になりました。

最近、私たちは、AIを実行できるEdge Computingデバイスを使用してシナリオを解決することを要求されたいくつかのプロジェクトに取り組みました。 エッジデバイスに利用可能なオプションを調査し、その結論に基づいて、現在の市場における5つの主要競合企業を比較しました。

しかし、まず最初に、コンテキストとして、これら2つのプロジェクトにエッジデバイスを導入することが期待されていたのは、次のとおりです。

• 1）電気めっきプラントで、プロセスモデリングおよび制御用のニューラルネットワークモデルを作成して、プラントに最適な制御設定を決定する
• 2）OEM製造工場において、品質管理のために欠陥を自動的に検査すること。 この場合は、カメラが使用されました

私が言ったように、私達は市場で利用可能な複数の選択肢の賛否両論を熟慮し、そして我々が下の表に我々の調査結果を記録すると思った。 お役に立つことを願っています！

これらのオプションは、機能だけでなく、製造資産、サポートされているOSなどとの互換性についても分析されました。

Nanoは、GeForceグラフィックカードで使用されている128コアMaxwell GPU上に構築されているため、NVIDIA Jetsonに特定の実装を追加することにしました。 他のものと比較してより高いレベルのパフォーマンスを持つMLフレームワークも多数サポートしています。

 私たちは他の人たちを拒絶しました:

Google CoralのTPUは、大量で精度の低い処理向けに構築されており、Tensorflowでしか動作しません。

Intel Up2（Compute Stick 2搭載）またはCompute Stick 2（Ubuntu / Raspberry Pi搭載） - WindowsでサポートされていないComputer Vision（Open Vino）用のSDKを提供します。

Google Coralは最新の市場であり、有望に思えます。 私たちは確かにそれを見守っているでしょう、そしてもし機能が合えば私達の顧客にそれを勧めさえするかもしれません。

あなたは現在の選択肢についてどう思いますか？ あなたは違う選択をしましたか？ そうであるかどうか私たちに知らせてください。 私たちはそれについて話をしたいのです。