2022年选择计算机视觉板
2022年选择计算机视觉板
选择一个平台来使用边缘计算机视觉是很困难的。市场上有几十个板子。如果你读到其中之一，你想使用它。但是当你尝试时 - 它不是那么好。
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我尝试过了 比较市场上很多便宜的板子 .不仅在速度方面。我试图通过它们的“可用性”来比较这些平台。导出网络有多容易，支持有多好。工作是多么容易。
这篇文章是比较的结果。但是，如果您想了解更多关于板的信息，我为每个板制作了一个不同的视频（带有完整的比较）：
- 谷歌珊瑚
- 卡达斯 Vim3
- ESP32 **** ——（视频是在我制作这个指南之前拍摄的。但它已经接近它了，所以我将它粘贴在这里。还有一个—— https://youtu.be/ms6uoZr-4dc )
- 树莓派
- 万千X （NCS 2，深度 Ai（OAK、OAK-1、OAK-D 等））
- 摇滚派 3A （RK3568 等）（以及另外一个 — https://youtu.be/NHVPxPlY2lI 关于发展）
- 杰森纳米
我希望这不是全部，我将补充这篇文章。截至目前，我有：
我认为我会将它们附加到本指南中。我已经有了 视频 关于它们，但它非常小，我没有检查其中的所有标准。
另外，我的朋友答应让我测试一下 Hailo-8 ，但我还没有解决它。根据文档，Hailo 8 看起来很棒。现在我订购了一个 m5stack （使用 Sigmastar SSD202D 处理器）进行测试。
另外，我有一个列表，我计划迟早订购和测试，并添加到本文或下一篇：
- DEBIX 模型 A — 它应该与 Vim3 非常相似，但系统不同
- K510 双 RSIC-V64 — k210 的新版本比旧平台有显着的加速。更便捷的系统
- Horizon X3 Pi AI 主板 — 一个拥有更多针对 ROS 的大型社区的董事会。但是板上有一些 NPU 对应物，这使得该平台的测试变得有趣。
- VisionFive RISC-V — 带有两个加速模块（NVDLA 引擎和 NPU）的板。三个月前想下单的时候就被拦住了，因为官方论坛有几个帖子明确说两个都不能运行（ NNE 不工作 , NVDLA 不工作 ）。我认为还没有任何改变。
- 橙皮 5 — 这是瑞芯微 RK3588S。但是 Orange Pi 拥有相当先进的基础设施。与 Rock Pi 进行比较会很有趣。但它很可能是相似的。测试类似的 Orange 4B 也会很有趣。
- 关于 RockChip，基于 RK1808 .那里有很多便宜的板子（比如 这个 ）。甚至还有一些带摄像头的。
- 膝关节 — 没有评论的 NPU 模块。
- 智子BM1880 **** - 同样，一个没有太多评论的令人兴奋的董事会。
- 赛灵思 Kria — 是一块 FPGA 板。我一直想把我的表演放在一起并尝试一下。上次我尝试将数学移植到 FPGA
我知道还有 Beaglebone 和 JeVois。但它们对我来说似乎有点过时了。我也没有足够的实力去测试没有完整系统的板子，比如Arduino Portenta H7、Sony Spresense、Nordic Semi、Pi RP2040等。但在某些情况下，你也应该考虑它们！
我们走吧！
这是所有棋盘的决赛桌：
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1BMj8WImysOSuiT-6O3g15gqHnYF-pUGUhi8VmhhAat4/edit?usp=sharing
但让我先解释一下所有标准。
工作多么容易
闪现有多容易？ 刷了Jetson TK1花了半天时间。对于 RPi——半小时。固件是您在拆箱后开始与电路板通信的地方。
易于使用。 当我使用达芬奇时——调试需要很长时间。今天，所有过程通常都非常容易。让我们谈谈他们。
传统的 Linux .我喜欢你可以使用普通的 Ubuntu。当板上没有常规的 Linux 时，这让我感到难过。让我们检查一下。
社区支持。 大社区——问题少，解决方案多。让我们检查一下。
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在我看来，最好的电路板是 RPi 和 NCS。但它们并不是完全的计算机视觉板。 Coral 和 Jetsons 不错，但不是很好。
型号支持
通常，NPU 在模型转换方面不是很友好。让我们谈谈模型。
官方模型动物园 .支持哪些型号？
非官方模型动物园 .什么社区给这个董事会？
转换随机模型有多容易？ 如果我可以导出任何东西，为什么我需要前两点？！
易于调试转换问题。 如果出口不按计划进行。
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如您所见，三个好板和一个几乎好。
生产准备/爱好项目准备/董事会建设
一些额外的信息可以让您决定是否应该选择董事会。
处理器速度 ?许多计算机视觉系统需要良好的处理器。让我们检查一下。为了测试它，我将在Linux PC上使用stress-ng（Sudo apt-get install stress-ng）工具进行比较。
机械零件 ，施工，温度稳定。
易于购买。 我应该按“联系索要价格”按钮吗？... 还是排队等几个月？
外部连接引脚 .我能操纵现实吗？
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如您所见，除了没有 Linux 的板外，所有板看起来几乎相同。
速度测试
在性能比较中很难以 2 到 3 分对“董事会有多快”做出同谋理解。最好看一下“速度测试”部分 视频 并查看信息 这里 .不同的板子有不同的推理框架，不同的参数，不同的量化。
我到处都使用批量大小=1。这不是最好的策略。例如，对于 Jetson，它将提高性能。
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但在我看来，这些测试可以回答几个问题：
- 小型神经网络的电路板有多快？
- 大型神经网络的电路板有多快？
- 运行神经网络的最佳框架是什么？
我不会评论速度测试；在我看来，没有“坏”的董事会。
价格
对于大型项目，价格至关重要。但你很难估计实际成本。例如：
- Jetson 的成本大概是 99 美元，但现在芯片紧缺，250 勉强能买到
- 一大堆电路板的成本低于一小块电路板。
- 对于某些芯片，您可以对电路板进行原型制作，这样成本会更低。
- 额外的外围设备会增加成本。对于不同的板，它会有所不同。
这是小价格表：
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概括
所以。我希望这将帮助您选择您的董事会。但这是一篇很小的文章。让我再推荐几个。
- 一篇关于什么是 NPU 和 TPU、它们有何不同以及如何优化数学的好文章： https://blog.inten.to/hardware-for-deep-learning-part-4-asic-96a542fe6a81
- 关于比较平台的好文章。有一些平台我没有审查 + 我没有的网络示例 - https://qengineering.eu/deep-learning-with-raspberry-pi-and-alternatives.html
- 不是一个非常详细的比较，但我还没有审查一些令人兴奋的平台—— https://jfrog.com/connect/post/comparison-of-the-top-5-single-board-computers/
- 一篇优秀而详细的文章，但板子不多—— https://arxiv.org/pdf/2108.09457.pdf
而且当然。如果你想关注我关于计算机视觉板的文章——订阅我的 领英 和 YouTube ！如果您有任何问题，请在评论中和通过 电子邮件 （或者我们可以 咨询 你的情况）。
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