2018年AI開發板Top 10排行
愛板網供稿
2018年可謂是人工智慧從夢想走進現實的一年，眾多針對邊緣計算的AI產品落地，讓人工智慧產品化受到了普遍的認可。前不久關於人工智慧的兩件大事更是刷爆了朋友圈。一是Xilinx收購了僅成立兩年時間左右的中國本土AI創業公司深鑒科技，二則是Google蓄謀已久的針對邊緣計算AI晶元Edge TPU（介紹）橫空出世，對於不同的人群，影響可謂是冰火兩重天，但無疑，人工智慧將是未來10年乃至更長時間內全球重點攻克的領域。
為此，愛板網梳理了下截止到目前市面上推出的人工智慧開發板，為廣大AI愛好者提供了一個可參考的TOP排行榜，供那些對於人工智慧方面有研究需求的用戶一個選擇。（因為離2018年結束還有一大段時間，所以後期如果有出色的AI開發板出現，榜單也會隨時更新，另外，本次涉及的AI開發板排行都是基於邊緣計算類的板子）
10
Top 10：Arduino 101（評測）/Curie Nano（評測）
屬性：可能是最簡單、也是最便宜的深度學習開發板了。
看到這兩款產品，可能不少人都會意外，這兩款也是AI開發板？
是的。Arduino 101是一款中規中矩的Arduino官方推出的延伸系列產品，而Curie Nano則是由DFROBOT推出的一款創客板，兩者的共同點都是基於英特爾Intel Curie模組，一個集成了128個neurons（神經元） 的SoC。
你沒看錯，只有128個神經元，這意味著神經元的記憶是非常有限的。比如我們平時所見到的圖像、文本、視頻，聽到的聲音等，這些源數據都需要通過感測器採集，然後從中提取出相應的特徵向量，再通過neurons去學習、去認知做到記憶。128個神經元意味著記憶的特徵向量最大長度不能超過128bytes，如果去採集一張超過128pixels的圖片，就需要做二次甚至是三次採樣來生成一個不大於128bytes的特徵向量。
所以不難推測出，這兩款板子雖然可以做深度學習，但僅限於簡單的深度學習，至少在硬體層面上決定了它不可能很複雜，它的優勢在於可以在極低的功耗下實現離線自主學習，可以應用在偵測新事物或者異常事物並報告狀態等物聯網產品中，算是初級人工智慧的一個小嘗試吧，可以玩玩，但真想往深度學習這方面走的同學，並不是很推薦。
Arduino 101
Curie Nano
09
Top 9：Google AIY Voice/Vision Kit（評測）
屬性：小白也能玩轉的AI產品。
由Google「冠名」的AI套件自然不用多說，相信工程師都比較熟悉。
前者AIY Voice Kit是一個語音套件，核心是Google自家的Google Assistant，硬體部分主要依賴聲音前端採集的麥克陣列，說實話，這個AI套件主要還是體現在軟實力上；而AIY Vision Kit則是實打實基於Intel Movidius Myriad 2 2450 VPU（AI晶元）的一款AI攝像頭產品。
在國內，根據愛板網商城的銷售數據顯示，AIY Vision的用戶明顯要比AIY Voice的用戶數量大。原因很簡單，AIY Voice依託於Google的雲服務，這導致了要正常使用首先需要科學上網支持，其次Google Assistant暫時不支持中文，所以開發套件本身也是基於英語的交互，並不適合國人使用，而AIY Vision則沒有這種限制，故更為流行。
AIY Voice Kit
AIY Vision Kit
08
Top 8：GAPUINO Combo Kit（評測）
屬性：全球首款基於開源架構RISC-V的邊緣計算處理器。
GAPUINO Combo Kit是由GreenWaves推出的一款針對邊緣計算的物聯網開發平台，核心基於全球首款開源架構RISC-V的邊緣計算處理器GAP8，開發套件分為GAPUINO開發板、低功耗QVGA攝像頭、GAPUINO感測器板。
GAPUINO Combo Kit尤其適用需要實現智能化的電池供電的物聯網設備中，比如計算機視覺，運行目標檢測識別的CNN網路，假設以每3分鐘分類一張圖片，那3.6Wh的電池可實現10年的運行時長；比如複雜的音頻信號處理，如聲音認知，波束成形等，GAP8可以應用在諸如可穿戴和消費電子產品中；又比如在機器的健康監測中，預測性維護需要多感測器分析：振動，潤滑，電動機監測，紅外線斷層掃描和對準平衡等， GAP8具有自主感測器數融合嵌入式功能，可以減少感測器上傳部署和運營成本，在合適的時間獲得正確的維護信息。
GAPUINO Combo Kit
07
Top 7：HiKey970
屬性：首批加入96Boards.ai計劃的96Boards。
HiKey970採用HiAI Silicon Kirin 970 SoC，具有HiAI架構和專用NPU。開發板搭載6GB LPDDR4X 1866MHz內存，64GB UFS 2.1存儲，藍牙，WIFI，GPS以及其它豐富的功能，可以幫助工程師實現大多數平台所不具備的AI加速功能！
另外，為HiKey 970設計的HiAI框架以及其他主流的神經網路框架，不但支持CPU、GPU AI運算，還支持基於NPU的神經網路計算硬體加速，能效和性能分別可達CPU運算的50倍、25倍，能夠讓開發者進行深度學習演算法、智能機器人、智慧城市領域的開發。
HiKey970
06
Top 6：DP-8000（評測）
屬性：一個神奇的深度神經網路開發包。
DP-8000是深鑒科技推出的一款基於Xilinx Zynq-7010 SoC系列開發平台，單看硬體配置的話和傳統的FPGA開發板並沒有明顯不同之處，神奇的地方在於深鑒科技基於Zynq系列SoC開發的一套深度神經網路開發包DDNSDK。
DDNSDK是深鑒科技推出的一個面向 AI 異構計算平台DPU（Deep-Learning Processor Unit）自主研發的原創深度學習 SDK， 涵蓋了神經網路推理階段模型壓縮、編譯優化和高效運行時支持等各種功能需求，基於標準 C/C++高級語言的輕量級編程 APIs開發，可以為 DPU 平台各種深度學習應用開發和部署提供的一套高效全棧式解決方案。（註：DPU可以理解為深鑒科技即將自主推出的SoC平台，而目前為止主要的適配對象是Xilinx的ZYNQ-7020，ZU2， ZU3， ZU9，KU115等）
隨著深鑒科技被賽靈思收購，相信這個神奇的DDNSDK將被更多人所了解。
DP-8000
05
Top 5：Lattice基於iCE40 UltraPlus的移動開發平台/基於ECP5的嵌入式視覺套件（評測）
屬性：sensAI加持，秒實現AI產品應用。
事實上，無論是基於iCE40 UltraPlus的移動開發平台還是基於ECP5的嵌入式視覺套件都是Lattice為自家的sensAI Stack推出的AI開發套件。iCE40 UltraPlus的移動開發平台是一套多感測器的物聯網開發平台，而ECP5的嵌入式視覺套件是一套包括雙攝像頭採集、轉換、輸出多種功能合一的視覺套件，在加持了Lattice推出的sensAI新型全套開發生態系統後，可以快速的在這兩個FPGA開發板上實現機器學習推理在大眾物聯網應用中的快速部署，sensAI它包括以下幾個重要的方面：
底層硬體的開發平台，比如iCE40 UltraPlus，ECP5 FPGA嵌入式視覺開發套件；
神經網路加速IP核，這也是Lattice的核心武器；
從Caffe/TensorFlow 到 FPGA 的神經網路編譯器工具，讓神經網路通過轉換支持上述Lattice的神經網路加速IP核；
相關的應用、Demo。
簡而言之，sensAI就是Lattice提供的一個從硬體底層到上層應用生態完整的開發包，它提供給客戶完整且極易上手的產品應用開發體驗，比如在大眾物聯網應用的感測器橋接和數據融合中，增加更多智能以實現低延時、低功耗的計算，即客戶手中有數據和樣本，就可以在 FPGA 中做快速計算。
基於iCE40 UltraPlus的移動開發平台
基於ECP5的嵌入式視覺套件
04
Top 4：Movidius NCS（評測）/UP AI Core（評測）/角蜂鳥開發套件（評測）
屬性：千嬌百媚的圖像推理加速晶元「Movidius Myriad 2 VPU」。
Movidius NCS、UP AI Core、角蜂鳥開發套件這三者最大的共同點即都採用了Intel Movidius Myriad 2 VPU，但卻又實實在在將這顆VPU應用到千嬌百媚，當然這裡可能也有Intel的影響，盡量不讓相似的產品出現在市場上。
Movidius NCS是Intel官方推出的USB3.0 神經網路計算棒，主要應用在圖像推理加速領域，可以適配在任何搭載Ubuntu 16.04系統的x86平台上以及部分基於Linux系統的單板計算機、FPGA開發板上，如果非要說缺點的話可能就是少了攝像頭；
而UP AI Core是研揚科技推出的全球首款miniPCIe介面的嵌入式人工智慧處理卡，幾個比較鮮明的特色：1.全球首款超小型嵌入式AI處理卡，2.基於miniPCIe介面；可能有疑問的地方是AI Core為何要採用miniPCIe介面？其一，Intel官方已經推出了基於USB3.0介面的Movidius NCS，其二，UP AI Core的miniPCIe介面是配套研揚自家的UP Squared Board研發的，可以無縫連接，即是對Up Squared Board生態的一種擴展，又彌補了Up Squared Board在邊緣計算領域的不足，這樣，在原本就比較強悍的Intel x86平台上如虎添翼，實現邊緣計算的加速，尤其可以應用於像機器人、無人機、智能相機、人臉識別等領域。
角蜂鳥開發套件是觸景無限推出的一個基於USB type-C介面AI開發套件，可以說是這三者中功能最為全面的一個產品，它包含了圖像採集的攝像頭模組，並且有不少的實例demo供用戶測試。
Movidius NCS
UP AI Core
角蜂鳥開發套件
03
Top 3：AIY Edge TPU Dev Board/Edge TPU加速器（介紹）
屬性：橫空出世，送給全球「涼涼」的AI晶元公司。
AIY Edge TPU Dev Board以及Edge TPU加速器是Google最近才公開發布的兩款產品，它們的橫空出世確實讓全球耕耘在邊緣計算領域的AI晶元企業受到了暴擊。AIY Edge TPU開發板可以說是在正面PK樹莓派，它在樹莓派的基礎上完成了AI進化，可謂是青出於藍而勝於藍；而AIY Edge TPU加速器可以說是直接正面爭鋒Movidius NCS，但單論圖像推理加速的性能可能不及Movidius，但勝在Google完善的AI生態布局：
用於訓練網路模型的高性能硬體：Google有自家的TPU3.0；
優質龐大的數據：作為Google引以為傲的東西一直在向世人展示著；
優秀的神經網路演算法：眾多的神經網路模型來自Google；
出眾的深度學習框架：TensorFlow誰與爭鋒/為移動以及嵌入式設備而生的TensorFlow Lite又符合用戶需求；
用於邊緣計算的AI晶元：Google Edge TPU橫空出世。
AIY Edge TPU Dev Board
AIY Edge TPU加速器
02
Top 2：Jetson TX2 開發者套件
屬性：可能是目前邊緣計算中性能最強的AI開發板。
Jetson TX2 開發者套件是英偉達推出的新一代AI 超級計算機，針對嵌入式領域。Jetson TX2 的處理器採用16nm工藝，有6個CPU核心，4個Cortex-A57、2個自研的Denver（丹佛）核心，GPU 則是 Pascal 架構，256個CUDA核心，搭配8GB LPDDR4內存，32GB eMMC容量，支持4K 60fps的編解碼能力，功耗低於7.5W，可以構建更大型、更複雜的深度神經網路，適合機器人、無人機、智能攝像機和便攜醫療設備等智能邊緣設備。
另外，Jetson TX2還有一個重要的特性，具有非常好的開發環境，比如支持VisionWorks（包含在Jetpack 3.0當中），該軟體其實是在OpenVX這個標準上實現了很多機器視覺的底層操作，還提供編程框架，可以進行快速的產品開發。
01
Top 1：AIR-T（介紹）
屬性：融合無線電，兼具性能與創意的AI開發板。
AIR-T全稱Artificial Intelligence Radio - Transceiver ，即人工智慧無線電收發器。AIR-T是由Deepwave公司推出的具有嵌入式高性能計算功能的軟體定義無線電開發板，支持的頻率範圍從300 MHz到6 GHz。AIR-T通過允許AI引擎完全控制硬體，從而大大降低了無線電中實現自主信號識別，干擾抑制等功能所需的價格和性能瓶頸，從而實現完全自主的SDR。
板子上的重要功能實現主要包含了以下幾個重要的器件：
雙通道MIMO收發器Analog Devices 9371：實現SDR；
Xilinx Artix 7 FPGA：用於嚴格的實時操作環境；
NVIDIA Jetson TX2模塊：用於高性能並行處理，用於控制、I/O口、DSP以及軟體應用。
可以說，AIR-T是高性能SDR與最先進的深度學習硬體無縫集成，它開啟了SDR與AI結合的新篇章，這也可能是2018年最用心、最具創意的AI開發板！當然也可能是目前最貴AI開發板之一。
AIR-T
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