LLM（Large Language Models）のような高度なAIアプリケーションには、多数のコアを持つ高速なワンボードマイコンが必要ですね。Jetsonシリーズ以外で、そのような要件を満たす選択肢としては、以下のものがあります：
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Texas InstrumentsのSitara AM2xシリーズ1 - これはプロセッサ級の計算能力を備え、最大6000DMIPSの処理性能を持つマイコンです。最高800MHzで動作する「Arm Cortex-R5F」コアを最大4個搭載し、高速なエッジ処理やリアルタイム制御に適しています。また、優れた電力効率を達成しており、1W未満の消費電力で高速な計算を実現します。
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Odroid-XU42 - 高速なオクタコアプロセッサと2GBのRAMを搭載しており、サーバー構築や複雑なコンピューティングタスクに適しています。
これらのボードは、高性能な計算能力と多数のコアを持ち、LLMのようなAIアプリケーションに必要な高速処理を実現するのに適しています。プロジェクトの要件に応じて、これらのオプションを検討してみてください。
Odroid-XU4とJetson Orin Nanoの比較については、以下のようなポイントが挙げられます：
Odroid-XU4:
- Samsung Exynos5422 Cortex-A15 2GhzとCortex-A7オクタコアCPUを搭載1。
- 2GB LPDDR3 RAMを備えています1。
- Mali-T628 MP6 GPUを搭載しており、OpenGL ES 3.1 / 2.0 / 1.1とOpenCL 1.2 Full profileをサポート1。
- USB 3.0とGigabit Ethernetをサポートしており、高速なデータ転送が可能1。
- ファンレスヒートシンクモデル（XU4Q）もあり、静音性が求められる環境に適しています2。
Jetson Orin Nano:
- NVIDIA Ampereアーキテクチャに基づくGPUを搭載し、AIアプリケーションに特化した高性能を提供3。
- 最大275 TOPSのAI性能を持ち、高度なAIモデルやディープラーニングタスクに適しています3。
- 8コアArm Cortex-A78AE CPUと32GB LPDDR5メモリを搭載しており、高速な処理能力を持っています3。
- 低消費電力でありながら、高性能なAI処理が可能なため、エッジデバイスやロボット、IoTデバイスに適しています4。
両者はそれぞれ異なるユースケースに適しており、Odroid-XU4は一般的なコンピューティングタスクやサーバー構築に、Jetson Orin NanoはAIやディープラーニングに特化したアプリケーションに適しています。
NVIDIA Jetsonプラットフォームは、双方向対話のAIシステム構築に非常に適しています。
Jetsonは高性能なGPUを搭載しており、リアルタイムでのAI処理が可能です。
これにより、音声認識や自然言語処理、画像認識などの機能を組み合わせた双方向対話システムを実現することができます。
Jetsonプラットフォームは、NVIDIAが提供するIsaac SDKやJetPack SDKを使用して、AIモデルの開発とデプロイメントを容易に行えるように設計されています1。これらのSDKには、AIモデルのトレーニングやシミュレーション、デプロイメントに必要なツールが含まれており、開発者はこれらを利用して効率的にAIシステムを構築できます。
また、Dockerを使用して複数のAI実行環境を構築することも可能で、Jetsonデバイス上で異なるAIアプリケーションを柔軟に運用できます2。これにより、双方向対話のAIシステムを含む、さまざまなAIアプリケーションの開発が容易になります。
双方向対話のAIシステムを構築する際には、高性能なAIソリューションをJetsonデバイス上で簡単に構築するためのツールキットも利用できます。これには、障害物認識を高精度で行うツールや、3Dビジュアルナビゲーションなどが含まれており、双方向対話システムの開発に役立ちます1。
Jetsonプラットフォームを使用すれば、AIを活用した双方向対話システムの構築が可能であり、エッジデバイスでのリアルタイム処理に最適です。
Raspberry pi 5 のAIキットは30TOPSなので、速いけど不足気味。でも安い。
慌てて飛びつく必要性を検討中。
