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來源：Digikey 因為Edge AI和機器學習的計算主要發生在設備邊緣，通常需要處理實時數據并在資源有限的情況下做出快速決策，因此對于硬件類型有其特殊的需求，市場上也有其相應的開發套件可供選擇。本文將為您介紹一些市面上常用于Edge AI和機器學習的硬件類型與硬件開發套件，以便于協助你們選購與加速開發流程。 常見的Edge AI和機器學習硬件類型 Edge AI和機器學習使用的硬件類型包括微控制器（MCU）、單板計算機（SBC）、專用AI加速器、FPGA（現場可編程邏輯門陣列）等。 1. 微控制器 在Edge AI和機器學習中，微控制器扮演著關鍵角色，特別是在資源有限、需要低功耗、實時計算和簡單推理任務的應用場景中，可應用于傳感器數據處理、邊緣設備控制等，常見的選擇包括ARM Cortex-M系列、ESP32、Raspberry Pi Pico等。 ARM Cortex-M系列如Cortex-M0/M3/M4/M7是業界廣泛使用的低功耗微控制器，適合嵌入式系統和物聯網（IoT）設備，Cortex-M4和Cortex-M7支持數字信號處理（DSP）指令集，適合進行基本的AI推理，可應用于小型機器學習推理、傳感器數據處理、設備控制等。 ESP32則是由Espressif開發，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，適合運行簡單的機器學習模型，如語音識別和手勢識別，常見于物聯網應用、智能家居、可穿戴設備等。 Raspberry Pi Pico使用RP2040微控制器，為Raspberry Pi基金會的首個微控制器產品，可支持TensorFlow Lite Microcontrollers，具備雙核ARM Cortex-M0+，適合入門級的Edge AI應用，如基本機器學習推理、物聯網設備控制等。 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工具來將AI模型部署到微控制器上，常應用于工業自動化、醫療設備、物聯網等。 nRF52系列則是由Nordic Semiconductor開發，內建藍牙低功耗（BLE）功能，適合低功耗應用，支持機器學習推理，常用于可穿戴設備和物聯網應用，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行優化，可使用于工業應用、智能城市、智能家居等。 Texas Instruments的MSP430以超低功耗著稱，適合需要長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習應用，如傳感器融合、簡單的邊緣推理、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應用的開發者和愛好者，由于包含藍牙功能，適合物聯網和可穿戴設備開發，可應用于手勢識別、語音識別、簡單的推理任務。 這些微控制器因其低功耗、易于開發和與各種AI開發工具的兼容性，廣泛應用于Edge AI和機器學習領域。選擇合適的微控制器時，需根據應用場景的計算需求、功耗限制和數據處理要求進行考慮。 2. 單板計算機 在Edge AI和機器學習應用中，單板計算機提供了相對較高的計算能力與計算資源，以及多樣化的開發環境，適合處理更為復雜的機器學習任務和推理工作，支持更高性能的AI模型，適合工業自動化和邊緣設備。常見的單板計算機包括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開發框架，能夠運行輕量級的機器學習模型，適合應用于圖像識別、語音處理和智能物聯網設備，可應用于小型物聯網設備、智能家居、AI辨識應用等。 NVIDIA Jetson系列相當受到市場歡迎，其中的Jetson Nano是針對入門級AI應用，配備128核的NVIDIA Maxwell GPU，支持TensorFlow、PyTorch和NVIDIA自家的深度學習軟件開發套件（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CUDA內核和48個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，專為高效、低功耗的AI應用設計。TPU是專門用于加速深度學習推理的處理器，適合TensorFlow Lite模型，能夠處理圖像分類、對象檢測等AI任務，并且功耗非常低，可應用于物聯網設備、智能城市應用、圖像和語音識別等。 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，但它的開源硬件和軟件支持使其非常靈活，適合初學者和開發者使用，可應用于工業自動化、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開發框架支持，適合各種Edge AI和機器學習應用場景。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. 專用AI加速器 在Edge AI和機器學習應用中，專用AI加速器（AI Accelerators）則可提供專門用來加速深度學習推理和其他AI工作負載的硬件設備，這些加速器可以顯著提高計算效率，同時降低功耗，以支持深度學習模型，適用于邊緣設備的高效率推理。常見的專用AI加速器包括Intel Movidius Myriad X、Google Coral Edge TPU、NVIDIA Jetson Xavier NX等。 Google的Edge TPU是專門為邊緣設備設計的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，可支持每秒進行數兆次計算（TOPS），且功耗極低，適合物聯網設備和其他資源受限的應用，如圖像分類、語音識別、智能監控系統等。其可提供Coral Dev Board和Coral USB Accelerator開發套件，可輕松地將Edge TPU集成到各種嵌入式系統中。 NVIDIA的Jetson系列專注于提供GPU加速，特別適合于邊緣設備的AI計算，每個Jetson模塊都搭載了CUDA內核和Tensor內核，用來加速AI模型推理，其支持完整的NVIDIA開發工具生態，如TensorRT、CUDA和深度學習SDK，適合運行復雜的深度學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。其提供Jetson Nano、Jetson Xavier NX、Jetson Orin開發套件，從入門級到高階應用都有對應的硬件。 Intel Movidius Myriad X是一款高度專用的視覺處理單元（VPU），針對圖像識別和其他AI推理工作進行優化，集成了神經計算引擎（NCE），能加速深度學習推理，同時支持低功耗的應用。這款VPU被廣泛應用于無人機、智能相機和機器人，可應用于對象識別、智能監控、計算機視覺應用。其開發套件Intel Neural Compute Stick 2是一款便捷的USB加速器，允許開發者將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景，如工業控制和汽車自動駕駛，Vitis AI開發平臺針對Xilinx FPGA進行優化，能加速各種神經網絡模型，并提供極高的性能和靈活性，可應用于自動駕駛、邊緣計算、醫療圖像處理。開發套件是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開發的Neural Engine（ANE）是其移動設備（如iPhone和iPad）中的專用AI加速器，用來加速機器學習推理，特別是在iOS生態系統中執行高效的本地AI模型，可提供每秒數萬億次計算，并針對蘋果自家的AI框架（如Core ML）進行深度優化，可應用于增強現實（AR）、圖像處理、語音識別。開發套件中的Apple Core ML框架和Xcode開發環境深度集成，適合開發者進行移動AI應用的開發。 Kneron KL520是一款低功耗AI加速器，專為邊緣設備設計，支持深度學習推理的加速，適合物聯網和智能家居設備，支持多種神經網絡架構如CNN和RNN，并針對低功耗應用進行優化，可應用于圖像處理、智能攝像機、語音識別。Kneron提供多種開發模塊和工具，使得開發者可以輕松地集成AI加速功能。 Huawei的Ascend 310是一款AI專用加速芯片，針對移動設備和邊緣設備進行AI推理優化，特別是在智能城市和自動駕駛等應用中，可提供高效、低功耗的AI推理能力，并支持多種神經網絡框架，可應用于智能城市、邊緣計算、自動駕駛，其采用基于Ascend 310的Atlas 200開發模塊，是常見的Edge AI開發套件。 這些專用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和機器學習的應用中，能夠顯著提升推理速度，減少計算資源消耗，并且在不同的硬件和軟件環境中提供靈活的開發支持。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和機器學習應用中，FPGA（Field-Programmable Gate Array，現場可編程邏輯門陣列）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行高效率AI推理的應用，可進行實時數據處理和推理。與GPU或專用AI加速器不同，FPGA能夠根據特定任務進行硬件層面的優化，從而實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市場的領導者之一，其提供的FPGA解決方案專門針對人工智能和機器學習應用進行了優化，尤其是Zynq UltraScale+ MPSoC和Versal ACAP系列。Xilinx FPGA提供了Vitis AI開發平臺，能夠加速深度學習推理，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的靈活性和專用AI加速功能，適合高效AI應用如自動駕駛、智能醫療、工業自動化、智能城市。開發工具包括Vitis AI、Vivado、TensorFlow Lite for Microcontrollers。 Intel并購了Altera，進一步擴展其在FPGA領域的影響力。Intel FPGA（如Arria和Stratix系列）針對AI和邊緣計算進行了優化，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，支持復雜的神經網絡推理任務。其支持OpenVINO工具套件，可以加速如TensorFlow、Caffe等模型的推理過程，可應用于高效邊緣計算、深度學習推理、視覺處理、網絡邊緣應用。開發工具包括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設備和物聯網應用。iCE40 UltraPlus是一款超低功耗FPGA，適合用于需要極低功耗的物聯網設備、智能家居應用等。ECP5系列支持神經網絡推理加速，適合Edge AI設備，并且與TensorFlow Lite for Microcontrollers集成，適合小型機器學習模型的推理，如物聯網設備、可穿戴設備、邊緣設備的AI推理。開發工具有Lattice Diamond、Radiant、TensorFlow Lite。 QuickLogic提供的FPGA以低功耗著稱，特別是其針對AI和邊緣推理優化的產品。其QuickAI平臺專門為邊緣設備提供靈活的AI加速解決方案。QuickAI開發平臺基于其低功耗的FPGA，能夠加速邊緣設備上的神經網絡推理，并支持物聯網和智能傳感器應用，可支持神經網絡加速，并且能夠在能量受限的設備中進行高效計算，可應用于智能傳感器、智能家居、工業物聯網，開發工具有QuickLogic開發套件、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現高效的AI推理。其支持開源工具，如OpenVINO和TensorFlow Lite，用于加速AI應用，如工業自動化、智能醫療設備、Edge AI設備。開發工具包括Libero SoC、PolarFire SoC開發套件。 FPGA可以根據不同的AI模型和應用進行高度定制，適合于不同場景中的專用AI加速任務，具有靈活性，且由于FPGA的硬件級別并行處理能力，可以實現極低的延遲，這在實時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，從物聯網設備到高效計算平臺，適合各種不同的邊緣應用場景。 FPGA是Edge AI和機器學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、高效能的場景。Xilinx、Intel、Lattice等公司提供的FPGA平臺，結合專門的AI開發工具，使得FPGA能夠在邊緣環境中處理復雜的深度學習模型和AI推理任務。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行決策。 常見的Edge AI和機器學習開發套件 在Edge AI和機器學習領域，開發套件能幫助開發者快速設計、測試和部署AI解決方案。這些開發套件通常包括硬件平臺、軟件工具和預先訓練的模型，能簡化開發過程。以下是一些常見的Edge AI和機器學習開發套件。 1. 入門級開發套件 Arduino Nano 33 BLE Sense這款開發板由Arduino提供，內建了多種傳感器，特別適合使用TensorFlow Lite for Microcontrollers進行開發。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。開發者可以通過Arduino IDE將TensorFlow Lite模型部署到開發板上，用于智能感應設備、圖像分類、語音識別、手勢識別、環境監測等應用。 2. 中級開發套件 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，專為物聯網、智能家居、工業控制等應用設計。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ARM Cortex-M33內核，支持浮點計算和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，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，適合各類應用。MCX N系列開發套件則包括NXP MCX N1110-EVK開發板、NXP MCX N1040-EVK開發板、NXP MCX N9xx-EVK開發板等，開發環境和工具則有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發套件，基于ATSAMD51內核，專為物聯網、機器學習、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、無線通信模塊的開發平臺，適合快速原型設計和開發智能應用。Wio Terminal的內核處理器為ATSAMD51P19，基于ARM Cortex-M4F架構，主頻可達120 MHz，支持浮點計算，以及192 KB RAM、4 MB閃存，足夠進行嵌入式應用的開發，具有2.4吋LCD TFT屏幕，分辨率為320x240，便于顯示實時數據和圖形接口，內建環境光傳感器、加速度計、溫度和濕度傳感器，便于進行環境監控和感知，支持內建Wi-Fi和藍牙模塊，適合IoT和無線連接應用。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來進行Edge AI和機器學習開發。 Seeed Studio的XIAO ESP32S3 Sense則是一款超小型開發套件，專為Edge AI和物聯網設計，集成了ESP32-S3芯片，提供強大的計算能力和多種傳感器，非常適合物聯網應用和AI開發者使用。該開發套件強調小尺寸、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，專為AI模型運行進行優化，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，適合語音識別、手勢識別和動作跟蹤等應用，并支持Arduino IDE、MicroPython、Espressif SDK、TensorFlow Lite等開發工具。 Raspberry Pi 4 Model B是Raspberry Pi基金會推出的高性能單板計算機，專為教育、物聯網、嵌入式系統和邊緣計算應用設計。這款開發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，適合用于從學術研究到工業應用的各種場景。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，提供多個內存選項，包括2 GB、4 GB、8 GB LPDDR4 SDRAM，可滿足不同工作負載的需求，支持雙4K顯示輸出，通過兩個micro-HDMI埠可以同時連接兩個顯示器，支持4Kp60分辨率，板載千兆以太網，同時支持2.4GHz和5GHz雙頻Wi-Fi 802.11ac，以及藍牙5.0，提供2個USB 3.0和2個USB 2.0埠，支持高速存儲和外設連接，可通過microSD卡進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，適合原型設計和開發。在開發上支持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開發環境。 3. 高階開發套件 MAX78000評估板是Maxim Integrated（現為Analog Devices）推出用于評估MAX78000微控制器的開發板。MAX78000是一款專為低功耗神經網絡處理設計的AI微控制器，集成了ARM Cortex-M4F內核和一個專用的神經網絡加速器，適合Edge AI應用，如圖像識別、語音識別和其他需要實時處理的應用。MAX78000評估板搭載了一個專用的神經網絡加速器，支持多種神經網絡架構（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。開發上可支持MAX78000 SDK，以及TensorFlow Lite、PyTorch生成的模型，并且有專門的工具來將這些模型轉換為MAX78000可以運行的格式。此外，還支持GCC編譯工具鏈和Maxim的IDE，適合專業開發者使用。 STM32F7 Discovery評估板是STMicroelectronics推出的功能強大的開發板，專為基于STM32F7系列微控制器的開發和原型設計而設計。STM32F7系列微控制器具有基于ARM Cortex-M7內核的高效能，適合應用于物聯網、工業控制、多媒體處理和嵌入式系統等領域。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，滿足大多數嵌入式應用對內存的需求，配備一個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、音頻編譯碼器、耳機插孔，集成以太網接口，支持有線網絡通訊。開發上可支持STM32CubeMX ST官方提供的配置工具，以及STM32CubeF7，還有FreeRTOS和其他實時操作系統（RTOS），適合多任務處理的應用場景。STM32F7 Discovery評估板支持多種開發環境，包括STM32CubeIDE、Keil MDK、IAR Embedded Workbench等，板載顯示和觸摸面板支持TouchGFX，用于開發嵌入式GUI應用。 4. 專家級開發套件 NVIDIA Jetson Nano開發套件是一款專為嵌入式人工智能應用設計的低功耗開發平臺，適合在邊緣設備上進行高效率的AI推理和深度學習應用。這款開發套件提供了高性能的GPU計算能力，支持TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，適合應用于物聯網、機器人、自主設備和智能視頻分析等領域。板載NVIDIA Maxwell架構的GPU，擁有128個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，具備千兆以太網接口。軟件支持NVIDIA JetPack SDK，支持TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等常用的深度學習框架，支持視頻編碼和解碼功能。 Himax WE-I Plus評估板是一款專門設計用于Edge AI應用的開發板，適合在資源有限的環境下執行AI任務。這款開發板面向低功耗的嵌入式系統設計，能夠運行機器學習模型，特別是適合在電池供電的設備上進行實時的數據處理和AI推理。Himax WE-I Plus評估板主要應用于物聯網、智能家居、可穿戴設備等需要低功耗的應用場景。Himax WE-I Plus評估板搭載Himax HX6537-A SoC，這是一個專為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，板上集成了多個傳感器，包括加速度計、陀螺儀、數字麥克風等，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發環境，并且能夠充分利用板上的硬件資源來執行AI推理。 5. 其他產品 除了上述的開發套件之外，還有像是TensorFlow開發板、FPGA板等產品，像是SparkFun Edge開發板、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開發板、Huawei Atlas 200開發模塊，還有針對FPGA架構的Xilinx Kria KV260 Vision AI Starter Kit等，產品種類眾多，可提供開發者更多樣化的選擇。 
結語 在當今快速發展的科技環境中，Edge AI與機器學習的硬件類型與開發套件日益受到重視。這些技術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，各種開發套件提供了多樣的選擇，適應不同的應用需求與場景。 這些開發套件的廣泛應用涵蓋了物聯網、智能城市、智能家居、計算機視覺等領域，使得邊緣計算成為可能。隨著技術的進步，未來的硬件將更加專注于低功耗、高效及易于開發的特性，進一步促進Edge AI和機器學習的發展。無論是初學者還是專業開發者，選擇合適的硬件平臺和開發套件，都將為創新提供強有力的支持，推動智能技術向更高水平發展。 |
