Single-Board-Computer (SBC) sind bei Tüftlern und Bastlern gleichermaßen beliebt, sie bieten viel Funktionalität auf kleinstem Raum. Ein SBC hat CPU, GPU, Speicher, IO-Ports usw. auf einer kleinen Platine und Benutzer können Funktionen hinzufügen, indem sie neue Geräte hinzufügen GPIO-Ports. Zu den beliebtesten SBCs gehören die Himbeer-Pi und Arduino Familie von Produkten.
Es gibt jedoch eine steigende Nachfrage nach SBCs, die für Edge-Computing-Anwendungen wie Künstliche Intelligenz (KI) oder Deep Learning (DL) verwendet werden können, und es gibt einige. Die folgende Liste enthält einige der besten SBCs, die für Edge Computing entwickelt wurden.
Die Liste weist keine bestimmte Rangfolge auf. Einige Links hier sind Affiliate-Links. Bitte lesen Sie unsere Affiliate-Richtlinien.
1. Nvidia Jetson-Familie
Nvidia hat eine große Auswahl an SBCs, die sich gleichermaßen an KI-Entwickler und Bastler richten. Ihre Linie von „Jetson-Entwicklerkits“ sind einige der leistungsstärksten und preiswertesten SBCs, die auf dem Markt erhältlich sind. Nachfolgend finden Sie eine Liste ihrer Angebote.
Nvidia Jetson Nano-Entwicklerkit
Beginnt um $59, der Jetson Nano ist der günstigste SBC in der Liste und bietet ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis. Es kann mehrere neuronale Netze neben anderen Anwendungen wie Objekterkennung, Segmentierung, Sprachverarbeitung und Bildklassifizierung ausführen.
Der Jetson Nano richtet sich an KI-Enthusiasten, Bastler und Entwickler, die Projekte durch die Implementierung von KI durchführen möchten.
Der Jetson Nano wird in zwei Varianten angeboten: 4 GB und 2 GB. Die Hauptunterschiede zwischen den beiden sind der Preis, die RAM-Kapazität und die angebotenen IO-Ports. Die 4-GB-Variante wurde im obigen Bild gezeigt.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: Quad-Core ARM A57 @ 1,43 GHz
- GPU: 128-Core NVIDIA Maxwell
- Erinnerung: 4 GB 64-Bit-LPDDR4 @ 25,6 GB/s oder 2 GB 64-Bit-LPDDR4 @ 25,6 GB/s
- Lager: Unterstützung für microSD-Karten
- Anzeige: HDMI und DisplayPort oder HDMI
| Vorschau | Produkt | Preis | |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Jetson Nano 2 GB Entwicklerkit (945-13541-0000-000) | $145.97 | Bei Amazon kaufen |
Nvidia Jetson Xavier NX-Entwicklerkit
Der Jetson Xavier NX ist eine Weiterentwicklung des Jetson Nano und richtet sich eher an OEMs, Start-ups und KI-Entwickler.
Der Jetson Xavier NX ist für Anwendungen gedacht, die eine ernsthaftere KI-Verarbeitungsleistung benötigen, die ein Einstiegsangebot wie der Jetson Nano einfach nicht bieten kann. Der Jetson Xavier NX wird angeboten unter $386,99.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: 6-Kern NVIDIA Carmel ARM v8.2 64-Bit-CPU
- GPU: NVIDIA Volta-Architektur mit 384 NVIDIA CUDA-Kernen und 48 Tensor-Kernen
- DL-Beschleuniger: 2x NVDLA-Engines
- Sehbeschleuniger: 7-Wege-VLIW-Vision-Prozessor
- Erinnerung: 8 GB 128-Bit-LPDDR4x @ 51,2 GB/s
- Lager: microSD-Unterstützung
- Anzeige: HDMI und Display-Port
| Vorschau | Produkt | Preis | |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Jetson Xavier NX-Entwicklerkit (812674024318) | 1.500,00 $ | Bei Amazon kaufen |
Nvidia Jetson AGX Xavier Entwicklerkit
Der Jetson AGX Xavier ist das Flaggschiff der Jetson-Familie und soll in Servern und KI-Robotik-Anwendungen in Branchen wie Fertigung, Einzelhandel, Automobil, Landwirtschaft usw. eingesetzt werden.
Ankommen um $694,91, ist der Jetson AGX Xavier nicht für Anfänger gedacht, sondern für Entwickler, die eine erstklassige Edge-Computing-Performance zur Verfügung haben möchten, und für Unternehmen, die eine gute Skalierbarkeit ihrer Anwendungen wünschen.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: 8-Kern-ARM v8.2 64-Bit-CPU
- GPU: 512-Kern-Volta-GPU mit Tensor-Kernen
- DL-Beschleuniger: 2x NVDLA-Engines
- Sehbeschleuniger: 7-Wege-VLIW-Vision-Prozessor
- Erinnerung: 32 GB 256-Bit-LPDDR4x @ 137 GB/s
- Lager: 32 GB eMMC 5.1 und uSD/UFS-Kartensockel zur Speichererweiterung
- Anzeige: HDMI 2.0
| Vorschau | Produkt | Preis | |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Jetson AGX Xavier-Entwicklerkit (32 GB) | 2.000,00 $ | Bei Amazon kaufen |
2. ROCK Pi N10
Der ROCK Pi N10, entwickelt von Radxa ist das zweitgünstigste Angebot in dieser Liste mit seiner Basisvariante bei $99, seine Range-Topping-Variante ist bei $169,
Der ROCK Pi N10 ist mit einer NPU (Neural Processing Unit) ausgestattet, die ihm bei der problemlosen Verarbeitung von KI-/Deep-Learning-Workloads hilft. Es bietet bis zu 3 TOPS (Tera Operations Per Second) Leistung.
Es wird in drei Varianten angeboten, nämlich ROCK Pi N10 Model A, ROCK Pi N10 Model B, ROCK Pi N10 Model C, die einzigen Unterschiede zwischen diesen Varianten sind der Preis, RAM und Speicherkapazitäten.
Der ROCK Pi N10 ist erhältlich über Seeed Studio.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: RK3399Pro mit 2-Core Cortex-A72 @ 1,8 GHz und 4-Core Cortex-A53 @ 1,4 GHz
- GPU: Mali T860MP4
- NPU: Unterstützt 8bit/16bit Computing mit bis zu 3.0 TOPS Rechenleistung
- Erinnerung: 4 GB/6 GB/8 GB 64-Bit-LPDDR3 @ 1866 Mbit/s
- Lager: 16 GB/32 GB/64 GB eMMC
- Anzeige: HDMI 2.0
3. BeagleBone-KI
Die BeagleBone-KI ist BeagleBoard.org‘s Open Source SBC soll die Lücke zwischen kleinen SBCs und leistungsfähigeren Industriecomputern schließen. Die Hard- und Software des BeagleBoards sind vollständig Open Source.
Es ist für den Einsatz in der Automatisierung von Häusern, Industrien und anderen kommerziellen Anwendungsfällen vorgesehen. Es kostet ~$110, der Preis variiert von Händler zu Händler. Weitere Informationen finden Sie unter ihre Website.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: Texas Instrument AM5729 mit Dual-Core ARM Cortex-A15 @ 1,5 GHz
- Co-Prozessor: 2 x Dual-Core-ARM-Cortex-M4
- DSP: 2 x C66x Gleitkomma-VLIW
- VORABEND: 4 x Embedded Vision Engines
- GPU: PowerVR SGX544
- RAM: 1 GB
- Lager: 16 GB eMMC
- Anzeige: microHDMI
| Vorschau | Produkt | Preis | |
|---|---|---|---|
| | BeagleBone-KI | 116,99 $ | Bei Amazon kaufen |
4. BeagleV
Der BeagleV ist der neueste Start in der Liste, es ist ein SBC, der Linux out-of-the-box ausführt und über eine RISC-V ZENTRALPROZESSOR.
Es ist in der Lage, Edge-Computing-Anwendungen mühelos auszuführen. Weitere Informationen zum BeagleV finden Sie in unserer Berichterstattung über die Einführung.
Der BeagleV wird zwei Varianten bekommen, eine 4 GB RAM-Variante und eine 8 GB RAM-Variante. Der Preis beginnt bei $119 für das Basismodell und 149 $ für das 8-GB-RAM-Modell kann es vorbestellt werden ihre Website.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: RISC-V U74 2-Core @ 1.0GHz
- DSP: Vision DSP Tensilica-VP6
- DL-Beschleuniger: NVDLA-Engine 1-Kern
- NPU: Neuronale Netzwerk-Engine
- RAM: 4 GB/8 GB (2 x 4 GB) LPDDR4-SDRAM
- Lager: microSD-Slot
- Anzeige: HDMI 1.4
5. HiKey970
HiKey970 ist 96 Bretter erster SBC für Edge-Computing-Anwendungen und ist die weltweit erste dedizierte NPU-KI-Plattform.
Der HiKey970 verfügt über eine CPU, GPU und eine NPU zur Beschleunigung der KI-Leistung und kann auch zum Trainieren und Erstellen von DL-Modellen (Deep Learning) verwendet werden.
Der HiKey970 kostet $299 und kann bei ihnen gekauft werden offizieller Laden.
Wichtige Spezifikationen
- SoC: HiSilicon Kirin 970
- ZENTRALPROZESSOR: ARM Cortex-A73 4-Core @ 2,36 GHz und ARM Cortex-A53 4-Core @ 1,8 GHz
- GPU: ARM Mali-G72 MP12
- RAM: 6 GB LPDDR4X @ 1866MHz
- Lager: 64 GB UFS 2.1 microSD
- Anzeige: HDMI- und 4-Leitungs-MIPI/LCD-Anschluss
6. Google Coral Dev Board
Das Coral Dev Board ist Googles erster Versuch, einen SBC speziell für Edge-Computing zu entwickeln. Es ist in der Lage, ML-Inferenzen (Maschinelles Lernen) mit hoher Geschwindigkeit durchzuführen und unterstützt TensorFlow Lite und AutoML Vision Edge.
Das Board kostet $129,99 und ist erhältlich über Offizielle Website von Coral.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: NXP i.MX 8M SoC (4-Core Cortex-A53, Cortex-M4F)
- ML-Beschleuniger: Google Edge TPU-Coprozessor
- GPU: Integrierte GC7000 Lite-Grafik
- RAM: 1 GB LPDDR4
- Lager: 8 GB eMMC- und microSD-Slot
- Anzeige: HDMI 2.0a, 39-poliger FFC-Anschluss für MIPI-DSI-Display (4-spurig) und 24-poliger FFC-Anschluss für MIPI-CSI2-Kamera (4-spurig)
7. Google Coral Dev Board Mini
Das Coral Dev Board Mini ist der Nachfolger des Coral Dev Boards, es bietet mehr Rechenleistung in einem kleineren Formfaktor und einem niedrigeren Preis von 99,99 $.
Das Coral Dev Board Mini kann bei deren . gekauft werden offizieller Webshop.
Wichtige Spezifikationen
- ZENTRALPROZESSOR: MediaTek 8167s SoC (4-Core Arm Cortex-A35)
- ML-Beschleuniger: Google Edge TPU-Coprozessor
- GPU: IMG PowerVR GE8300
- RAM: 2 GB LPDDR3
- Lager: 8 GB eMMC
- Anzeige: Micro-HDMI (1.4), 24-Pin-FFC-Anschluss für MIPI-CSI2-Kamera (4-Lane) und 24-Pin-FFC-Anschluss für MIPI-DSI-Display (4-Lane)
| Vorschau | Produkt | Preis | |
|---|---|---|---|
| Google Coral Dev Board Mini | 135,00 $ | Bei Amazon kaufen |
Schlussgedanken
Für Edge-Computing-Anwendungen ist in jeder Preisklasse ein SBC verfügbar. Einige sind einfach, wie der Nvidia Jetson Nano oder die BeagleBone AI, und einige sind leistungsorientierte Modelle wie der BeagleV und Nvidia Jetson AGX Xavier.
Wenn Sie nach etwas universellerem suchen, können Sie unseren Artikel über Raspberry Pi-Alternativen lesen, der Ihnen bei der Suche nach einem geeigneten SBC für Ihren Anwendungsfall helfen könnte.
Wenn ich einen SBC vermisst habe, der für Edge Computing bestimmt ist, können Sie es mir in den Kommentaren unten mitteilen.
Autoreninfo: Sourav Rudra ist ein FOSS-Enthusiast mit einer Vorliebe für Gaming-Rigs/Workstation-Building.
