Bạn sẽ thấy nhiều loại bộ tăng tốc phần cứng đang thay đổi trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán biên vào năm 2026. Chúng bao gồm GPU, TPU, FPGA, ASIC, NPU, VPU, DSP, SoC biên, bộ tăng tốc lớp MCU, bộ tăng tốc lượng tử, bộ tăng tốc AI RISC-V, điện toán trong bộ nhớ, bộ tăng tốc quang học, bộ đồng xử lý AI và bộ tăng tốc dạng mô-đun. Phần cứng giúp AI hoạt động nhanh hơn và tốt hơn ở biên. Nhiều người cần câu trả lời nhanh chóng từ AI. Thị trường phần cứng AI biên ngày càng lớn mạnh mỗi năm, trị giá hàng tỷ đô la. Các chương trình tăng tốc đặc biệt và các thiết kế khác nhau giúp bạn sử dụng các mô hình và tình huống AI mới. Bạn có thể tìm kiếm các chương trình tăng tốc phù hợp với nhu cầu của mình.
Các nội dung chính
Hãy tìm hiểu về các bộ tăng tốc phần cứng khác nhau như GPU, TPU và FPGA. Mỗi loại đều hỗ trợ các tác vụ AI đặc thù và mang lại những lợi ích nhất định.
Hãy chọn bộ tăng tốc tốt nhất cho nhu cầu công việc AI của bạn. Hãy cân nhắc tốc độ, lượng điện năng tiêu thụ và tính linh hoạt của nó. Điều này sẽ giúp bạn đạt được kết quả tốt nhất.
Hãy tiếp tục tìm hiểu về những công nghệ mới như điện toán lượng tử và bộ tăng tốc RISC-V. Những công cụ mới này có thể giúp trí tuệ nhân tạo hoạt động hiệu quả và nhanh hơn.
Hãy xem xét chi phí phần cứng và vận hành. Điều quan trọng là phải cân bằng giữa chi phí ban đầu và khoản tiết kiệm được về sau. Điều này giúp bạn sử dụng AI hiệu quả.
Hãy nghĩ xem việc phát triển dễ dàng như thế nào khi bạn chọn các bộ tăng tốc. Một số loại cho phép bạn thêm hoặc thay đổi các thành phần khi nhu cầu về AI của bạn thay đổi.
Tổng quan về bộ tăng tốc phần cứng AI
GPU
GPU giúp bạn thực hiện nhiều tác vụ AI cùng một lúc. Chúng rất tốt cho điện toán song song. Bạn có thể thấy chúng trong các thiết bị biên như camera thông minh và ô tô tự lái. GPU giúp xử lý dữ liệu nhanh chóng. Điều này hỗ trợ việc đưa ra lựa chọn nhanh. Chúng cũng hoạt động với mạng 5G, giúp dữ liệu truyền tải nhanh hơn.
Sử dụng phổ biến:
Tìm kiếm đồ vật trong xe tự lái
Sửa chữa máy móc trước khi chúng bị hỏng trong nhà máy.
Phát hiện những điều kỳ lạ trong hệ thống an ninh
Các mô hình hàng đầu năm 2026:
Nền tảng NVIDIA Rubin
Nền tảng AMD Helios
GPU NVIDIA B200 và H200 Tensor Core rất tuyệt vời vì chúng xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng. Bạn có thể tin tưởng chúng cho các tác vụ tính toán AI mạnh mẽ.
TPU
TPU là những chip đặc biệt được chế tạo cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI). Chúng được sử dụng cho học sâu và học máy. TPU có thiết kế mảng song song (systolic array), cho phép chúng giải quyết nhiều phép toán cùng một lúc. Chúng hoạt động tốt nhất với TensorFlow. TPU giúp bạn huấn luyện và chạy các mô hình AI nhanh hơn so với GPU hoặc CPU.
Các tính năng chính:
Tiết kiệm năng lượng
Được thiết kế cho một số công việc nhất định
Hoạt động tốt với TensorFlow
Các trường hợp sử dụng ở vùng biên:
nhà máy thông minh
Giám sát các địa điểm
Robot hoạt động độc lập
Những người mẫu hàng đầu năm 2026:
TPU suy luận cho AI biên
TPU biên dành cho AI trên thiết bị. TPU mang lại cho bạn khả năng tăng tốc AI nhanh chóng và mạnh mẽ, đặc biệt là đối với dữ liệu ở biên.
FPGA
FPGA là bộ tăng tốc phần cứng có thể thay đổi. Bạn có thể lập trình lại chúng cho các mô hình AI mới. Điều này làm cho chúng phù hợp với việc thay đổi công việc. FPGA tiêu thụ ít điện năng hơn CPU. Bạn có thể sử dụng lại chúng, vì vậy chúng có tuổi thọ cao hơn.
Công dụng chính:
Xử lý dữ liệu cảm biến ngay lập tức
Điều khiển AI thông minh
Phần cứng bảo mật
Các mẫu xe được ưa chuộng năm 2026:
Dòng AMD Versal và Alveo
Dòng sản phẩm Intel Agilex
Các FPGA công suất thấp của Lattice Semiconductor giúp bạn chuyển đổi sang các nhu cầu AI mới mà không cần chip mới. Bạn có được cả tính linh hoạt và khả năng tiết kiệm năng lượng.
ASIC
ASIC là những con chip chỉ được chế tạo cho một nhiệm vụ duy nhất. Chúng được sử dụng để đạt tốc độ cao nhất và tiêu thụ điện năng thấp trong trí tuệ nhân tạo (AI). ASIC rất tốt cho cả việc huấn luyện và suy luận AI. Chúng hoạt động hiệu quả hơn 50% và tiêu thụ ít điện năng hơn 30% so với GPU.
Ưu điểm:
Hiệu năng tuyệt vời trên mỗi watt
Chi phí vận hành thấp hơn
Câu trả lời nhanh chóng từ AI
Các công ty hàng đầu năm 2026:
AMD
Huawei
Điểm đồ thị
Nvidia
Bảng chữ cái
Chip ASIC của Apple hoạt động tốt nhất khi bạn chạy cùng một mô hình AI nhiều lần.
NPU
NPU (Neural Neuroneural Processing) là bộ tăng tốc phần cứng dành cho mạng nơ-ron. Bạn có thể tìm thấy chúng trong điện thoại và các thiết bị AI biên. NPU cung cấp cho bạn kết quả AI nhanh chóng với độ trễ thấp. Chúng tiêu thụ ít năng lượng hơn, do đó pin sẽ sử dụng được lâu hơn.
Các ứng dụng phổ biến:
Nhận dạng khuôn mặt
Nhiệm vụ nói
Tìm kiếm đồ vật
Các mô hình hàng đầu năm 2026:
SoC Atomiq với NPU được tối ưu hóa bằng SPOT
Bộ xử lý thần kinh (NPU) Arm Ethos-U85 giúp bạn chạy các mô hình AI nhanh và tiết kiệm năng lượng ở vùng biên.
VPU
VPU là viết tắt của Vision Processing Units (Bộ xử lý hình ảnh). Chúng được sử dụng cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến hình ảnh và video. VPU có mặt trong máy ảnh, máy bay không người lái và các thiết bị nhà thông minh. Chúng thực hiện các chức năng như theo dõi đối tượng và nhận diện cử chỉ.
Các tính năng chính:
Sử dụng ít điện năng
Kiểm tra video nhanh chóng
Trường hợp sử dụng:
Hệ thống giám sát thông minh
Các bộ xử lý đồ họa ảo (VPU) thực tế tăng cường cho phép bạn tích hợp khả năng nhận diện hình ảnh AI vào thiết bị và tiết kiệm năng lượng.
DSP
DSP là bộ xử lý tín hiệu số. Bạn sử dụng chúng cho các công việc liên quan đến âm thanh và video. DSP hỗ trợ các lệnh thoại, xử lý âm thanh và cuộc gọi điện thoại.
Sử dụng phổ biến:
Trợ giúp bằng giọng nói
Âm thanh tốt hơn trên loa thông minh
Các bộ xử lý tín hiệu số (DSP) trên điện thoại cung cấp cho bạn trí tuệ nhân tạo (AI) nhanh chóng và thông minh để xử lý tín hiệu.
SoC biên
SoC biên (Edge SoC) tích hợp CPU, GPU, NPU và nhiều hơn nữa trên một con chip duy nhất. Bạn có được mọi thứ cần thiết cho AI ở biên. SoC biên giúp bạn đưa ra quyết định nhanh chóng, sử dụng ít dữ liệu hơn và bảo mật thông tin cá nhân.
Ưu điểm:
Câu trả lời nhanh cho những công việc quan trọng
Bảo mật và riêng tư tốt hơn
Hoạt động tốt ngay cả khi mạng internet yếu.
Tiết kiệm pin
Trường hợp sử dụng:
Xe tự hành
Thực tế tăng cường
Các SoC biên (Edge SoC) dành cho nhà thông minh cho phép bạn chạy AI gần nơi thu thập dữ liệu. Điều này giúp các thiết bị trở nên thông minh hơn và nhanh hơn.
Bộ tăng tốc lớp MCU
Các bộ tăng tốc thuộc lớp MCU mang trí tuệ nhân tạo đến các thiết bị nhỏ. Bạn có thể sử dụng chúng trong các thiết bị đeo được, cảm biến và các thiết bị thông minh. Các bộ tăng tốc này giúp các mô hình hoạt động tốt hơn trên phần cứng đơn giản.
Các tính năng chính:
Xử lý nhiều công việc toán học cùng một lúc
Sử dụng bộ nhớ thông minh
Cho phép CPU chính nghỉ ngơi và tiết kiệm năng lượng.
Những người mẫu hàng đầu năm 2026:
Infineon PSoC Edge E84
Bộ tăng tốc vi điều khiển STM32N6 của STMicroelectronics giúp bạn tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các thiết bị nhỏ gọn và duy trì hiệu quả hoạt động của chúng.
Máy gia tốc lượng tử
Máy gia tốc lượng tử sử dụng điện toán lượng tử cho trí tuệ nhân tạo. Chúng được sử dụng cho các công việc lớn như tìm kiếm thuốc mới hoặc kiểm tra rủi ro tài chính. Trí tuệ nhân tạo lượng tử hoạt động nhanh hơn máy tính thông thường.
Công dụng chính:
Chăm sóc sức khỏe (tìm kiếm thuốc mới)
Tiền bạc (kiểm tra rủi ro)
Cải thiện chuỗi cung ứng
Các mô hình mới nổi năm 2026:
Máy tính lượng tử IBM
Hệ thống lai lượng tử-cổ điển của AMD và IBM. Máy gia tốc lượng tử sẽ thay đổi cách bạn giải quyết các bài toán trí tuệ nhân tạo khó.
Bộ tăng tốc AI RISC-V
Các bộ tăng tốc AI RISC-V sử dụng thiết kế mở và linh hoạt. Bạn có thể thay đổi chúng cho các tác vụ AI của mình. Các bộ tăng tốc này hỗ trợ nhiều loại tính toán và các tính năng đặc biệt.
Các tính năng chính:
Mã nguồn mở và dễ dàng thay đổi
Hỗ trợ nhiều lõi xử lý
Hoạt động tốt với nhiều phần cứng khác nhau
Những người mẫu hàng đầu năm 2026:
X160 Gen 2, X180 Gen 2 (IoT và điện toán biên xa)
Các bộ tăng tốc AI RISC-V X280 Gen 2, X390 Gen 2, XM Gen 2 (các tác vụ AI hiện đại) cho phép bạn kiểm soát chip và tùy chỉnh chúng theo nhu cầu của mình.
Máy tính trong bộ nhớ
Các bộ tăng tốc điện toán trong bộ nhớ hoạt động với dữ liệu ngay tại nơi lưu trữ. Bạn sử dụng chúng để tiết kiệm thời gian và năng lượng khi di chuyển dữ liệu. Điều này giúp các tác vụ AI nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng.
Trường hợp sử dụng:
AI đưa ra câu trả lời trong trung tâm dữ liệu
Các thiết bị biên với lượng dữ liệu lớn, điện toán trong bộ nhớ giúp bạn sử dụng các mô hình AI lớn hiệu quả hơn.
Máy gia tốc quang tử
Máy gia tốc quang sử dụng ánh sáng để xử lý dữ liệu. Bạn sẽ có tốc độ nhanh hơn và tiêu thụ ít năng lượng hơn. Những máy gia tốc này rất phù hợp cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo cần nhiều dữ liệu và câu trả lời nhanh chóng.
Ứng dụng
Công việc AI trong trung tâm dữ liệu
Phân tích dữ liệu nhanh tại biên. Bộ tăng tốc quang tử mang đến cho bạn một cách thức mới để giúp trí tuệ nhân tạo hoạt động hiệu quả hơn.
Bộ xử lý phụ AI
Bộ xử lý phụ AI là những chip bổ sung giúp hỗ trợ chip chính. Bạn sử dụng chúng để thực hiện các tác vụ trí tuệ nhân tạo và làm cho hệ thống nhanh hơn. Bộ xử lý phụ AI xử lý các tác vụ như nhận diện giọng nói và hình ảnh.
Lợi ích:
Tốc độ hệ thống tốt hơn
Sử dụng ít điện năng hơn
Trường hợp sử dụng:
Điện thoại
Bộ xử lý phụ AI trên máy tính xách tay giúp bạn bổ sung các tính năng AI mà không làm chậm chip chính.
Máy gia tốc mô-đun
Bộ tăng tốc dạng mô-đun cho phép bạn thêm hoặc thay đổi phần cứng AI khi cần. Bạn có thể hoán đổi các mô-đun để sử dụng các mô hình AI mới hoặc có được hiệu năng cao hơn. Điều này mang lại cho bạn sự linh hoạt và giúp hệ thống của bạn luôn được cập nhật.
Ưu điểm:
Dễ dàng nâng cấp
Phù hợp với công việc mới
Trường hợp sử dụng:
Cổng cạnh
Các bộ tăng tốc mô-đun tự động hóa nhà máy giúp bạn theo kịp những thay đổi nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo.
Mẹo: Khi chọn bộ tăng tốc phần cứng, hãy nghĩ về công việc AI của bạn, dữ liệu bạn cần và nơi bạn sử dụng thiết bị của mình. Con chip phù hợp có thể giúp AI của bạn nhanh hơn, thông minh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn.
So sánh bộ tăng tốc
HIỆU QUẢ
Bạn muốn các thiết bị biên của mình hoạt động nhanh. GPU và TPU cung cấp nhiều sức mạnh cho các mô hình AI lớn. ASIC và NPU cũng giúp thực hiện các tác vụ AI như nhận dạng hình ảnh nhanh chóng. FPGA cho phép bạn thay đổi hiệu suất của chúng cho các công việc đặc biệt. Bộ tăng tốc lượng tử có thể làm cho AI nhanh hơn nhiều, nhưng bạn chưa thấy chúng trong mọi thiết bị. Bộ tăng tốc dạng mô-đun giúp bạn đạt được hiệu suất tốt hơn bằng cách thêm các thành phần mới khi bạn cần nhiều sức mạnh hơn.
Hiệu quả năng lượng
Tiết kiệm điện năng rất quan trọng đối với AI biên. Bạn muốn pin sử dụng được lâu và thiết bị luôn mát. Một số phần cứng, như Google Edge TPU và Intel Movidius Myriad X, tiêu thụ ít điện năng nhưng vẫn chạy AI tốt. SiMa.ai MLSoC cho hiệu năng hơn 50 TOPS với công suất dưới 5 watt. Hailo-8 hoạt động tốt và chỉ sử dụng khoảng 3 watt. NVIDIA Jetson AGX Orin mạnh mẽ nhưng tiêu thụ nhiều điện năng hơn, lên đến 60 watt. Bạn có thể xem bảng so sánh các bộ tăng tốc này bên dưới:
Loại máy gia tốc | TOPS | Công suất tiêu thụ (W) | Hạng mục hiệu quả |
|---|---|---|---|
SiMa.ai MLSOC | 50 + | <5 | Hiệu suất cao |
Hailo-8 | 26 | 2.5-3 | Hiệu suất cân bằng |
Qualcomm RB5 | 15 | 5-15 | Hiệu suất cân bằng |
Rockchip RK3588 | 6 | 8-15 | Năng lượng thấp |
Intel Movidius Myriad X | 4 | 5 | Năng lượng thấp |
TPU của Google Edge | 4 | 2 | Năng lượng thấp |
NXP i.MX 8M Plus | 2.3 | 3-8 | Năng lượng thấp |
NVIDIA Jetson AGX Orin | 275 | 10-60 | Hiệu suất cao |
Axelera Metis | 214 | 20-40 | Hiệu suất cao |
Mẹo: Chọn chip phù hợp với tác vụ AI của bạn để tiết kiệm điện năng và đạt được kết quả tốt.
Các tình huống triển khai
Bạn có thể sử dụng bộ tăng tốc AI ở nhiều nơi. Các SoC biên và bộ tăng tốc thuộc lớp MCU phù hợp với các cảm biến nhỏ và thiết bị đeo được. GPU, NPU và VPU được tìm thấy trong camera thông minh, ô tô và điện thoại. Trung tâm dữ liệu sử dụng ASIC, FPGA và bộ tăng tốc quang học cho các tác vụ AI lớn. Bộ tăng tốc dạng mô-đun cho phép bạn nâng cấp phần cứng khi mô hình AI của bạn thay đổi.
khả năng mở rộng
Bạn muốn hệ thống AI của mình phát triển khi cần thêm chức năng. Bộ tăng tốc dạng mô-đun và FPGA cho phép bạn thêm các thành phần hoặc thay đổi chúng cho các mô hình AI mới. GPU và ASIC hoạt động tốt cho các tác vụ AI lớn theo nhóm. SoC biên và bộ tăng tốc AI RISC-V cung cấp cho bạn nhiều lựa chọn cho cả thiết lập nhỏ và lớn.
Chi phí
Chi phí là yếu tố quan trọng khi lựa chọn phần cứng AI. MCU và VPU có giá thành thấp hơn và hoạt động tốt cho các tác vụ AI đơn giản. ASIC và bộ tăng tốc lượng tử có giá thành cao hơn nhưng mang lại hiệu năng hàng đầu cho các tác vụ đặc biệt. Bộ tăng tốc dạng mô-đun giúp bạn tiết kiệm chi phí bằng cách cho phép bạn chỉ nâng cấp những gì bạn cần. Bạn nên cân nhắc chi phí, hiệu năng và mức tiêu thụ điện năng trước khi lựa chọn.
Lựa chọn chương trình tăng tốc
Nhu cầu ứng dụng
Trước tiên, hãy nghĩ về những gì ứng dụng AI của bạn cần làm. Một số công việc cần câu trả lời nhanh, chẳng hạn như xe tự lái. Camera thông minh cũng cần kết quả nhanh chóng. Các công việc khác, như chăm sóc sức khỏe hoặc nhà máy, sử dụng rất nhiều dữ liệu. Nếu bạn muốn sử dụng nhiều mô hình AI, bạn cần sự linh hoạt. Bảng dưới đây cho thấy sự so sánh giữa các loại chip silicon khác nhau về khả năng tính toán AI:
Hệ số | GPU | NPU | FPGA | ASIC |
|---|---|---|---|---|
Linh hoạt | Tính linh hoạt cao, hỗ trợ nhiều mẫu mã khác nhau. | Độ linh hoạt vừa phải, phù hợp với từng nhiệm vụ. | Có thể cấu hình lại nhưng phức tạp | Ít linh hoạt nhất, tốn kém khi thiết kế lại. |
Thời gian lặp | Nhanh chóng nhờ khả năng tương thích với các công cụ | Khá nhanh đối với mạng nơ-ron | Thời gian dài hơn do cấu hình lại. | Chậm nhất, cần thiết kế lại để cập nhật. |
HIỆU QUẢ | Hiệu năng cao với việc sử dụng tài nguyên hiệu quả | Hiệu năng cao nhưng cần tinh chỉnh. | Đặc biệt xuất sắc cho các nhiệm vụ cụ thể, cần điều chỉnh thủ công. | Hiệu năng tốt nhất trên mỗi watt, cần nhiều công sức thiết kế. |
GPU cho phép bạn thay đổi mọi thứ nhanh chóng và linh hoạt. NPU và FPGA phù hợp cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo chuyên biệt. ASIC rất nhanh nhưng khó thay đổi.
khả năng mở rộng
Hãy suy nghĩ về cách hệ thống AI của bạn có thể phát triển. Nếu bạn muốn bổ sung thêm sức mạnh AI sau này, hãy sử dụng các bộ tăng tốc mô-đun hoặc FPGA. Nền tảng đám mây giúp bạn phát triển nhanh chóng, nhưng bạn phải trả tiền cho những gì bạn sử dụng. Phần cứng tại chỗ có thể tiết kiệm chi phí nếu các tác vụ AI của bạn không thay đổi. Hãy chọn phần cứng phù hợp với kế hoạch tương lai của bạn.
Môi trường triển khai
Hãy quyết định nơi AI của bạn sẽ hoạt động. Các thiết bị biên, như cảm biến và thiết bị đeo, cần các chip nhỏ, tiêu thụ ít năng lượng. Trung tâm dữ liệu sử dụng các chip AI lớn cho các tác vụ nặng. Thiết lập ở biên có thể tốn kém hơn ban đầu, nhưng sẽ tiết kiệm chi phí về lâu dài. Giải pháp đám mây linh hoạt, nhưng bạn phải trả phí hàng tháng. Hãy chọn nơi tốt nhất cho AI của bạn dựa trên dữ liệu và nhu cầu của bạn.
Hiệu năng so với công suất
Bạn muốn trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ, nhưng cũng muốn tiết kiệm năng lượng. NPU và VPU rất tốt cho trí tuệ nhân tạo biên vì chúng tiêu thụ ít năng lượng hơn. GPU và ASIC cung cấp cho bạn sức mạnh trí tuệ nhân tạo cao hơn, nhưng lại tiêu thụ nhiều năng lượng hơn. Bạn nên cân bằng giữa tốc độ và thời lượng pin cho công việc trí tuệ nhân tạo của mình. Nếu bạn cần thời lượng pin dài, hãy chọn các chip tiêu thụ ít năng lượng hơn.
Yếu tố chi phí
Hãy xem xét cả giá thành phần cứng và chi phí vận hành. Các công ty phải cân bằng giữa việc mua chip mới với chi phí điện năng và làm mát. AI biên có thể tốn kém hơn ban đầu, nhưng sẽ tiết kiệm tiền về lâu dài. AI đám mây linh hoạt hơn, nhưng bạn phải trả phí hàng tháng. Hãy kiểm tra tất cả các chi phí trước khi chọn phần cứng AI của mình.
Mẹo: Luôn luôn điều chỉnh sức mạnh AI sao cho phù hợp với nhu cầu thực tế. Điều này giúp bạn đạt được tốc độ tốt, tiết kiệm năng lượng và kiểm soát chi phí.
Bạn cần lựa chọn bộ tăng tốc phần cứng AI phù hợp với công việc AI của mình. Mỗi loại chip silicon cung cấp những cách khác nhau để chạy AI và xử lý dữ liệu. Bạn có thể sử dụng AI để xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình AI và tăng cường sức mạnh tính toán. Một số bộ tăng tốc giúp bạn tiết kiệm năng lượng. Một số khác cung cấp cho bạn nhiều sức mạnh tính toán hơn cho các tác vụ AI lớn. Bạn thấy AI ở nhiều nơi, từ các thiết bị biên đến trung tâm dữ liệu. Chip silicon mới liên tục thay đổi cách bạn sử dụng AI. Hãy luôn tò mò về phần cứng AI. Bạn có thể đưa ra những lựa chọn tốt hơn cho tương lai AI của mình.
FAQ
Bộ tăng tốc phần cứng là gì?
Bộ tăng tốc phần cứng là một con chip giúp thiết bị của bạn thực hiện các tác vụ trí tuệ nhân tạo nhanh hơn. Nó giúp các tác vụ như nhận dạng hình ảnh và lệnh thoại nhanh hơn. Bạn cũng có thể sử dụng nó để phân tích dữ liệu.
Làm thế nào để chọn được chương trình tăng tốc khởi nghiệp phù hợp cho dự án của bạn?
Hãy suy nghĩ về công việc AI của bạn, lượng sức mạnh xử lý cần thiết và ngân sách của bạn. Nếu bạn muốn dễ dàng thay đổi mọi thứ, hãy chọn GPU hoặc FPGA. Nếu bạn cần tiết kiệm điện năng, hãy sử dụng NPU hoặc VPU. Luôn luôn chọn chip phù hợp với công việc của bạn.
Bạn có thể nâng cấp phần cứng AI của mình sau này không?
Đúng vậy! Bộ tăng tốc dạng mô-đun cho phép bạn thêm các bộ phận mới hoặc thay thế các bộ phận cũ. Bạn có thể cập nhật hệ thống của mình mà không cần mua một thiết bị hoàn toàn mới.
Liệu tất cả các thiết bị biên có cần cùng một loại bộ tăng tốc không?
Không. Các thiết bị khác nhau sử dụng các bộ tăng tốc khác nhau. Ví dụ:
Loại thiết bị | Bộ tăng tốc chung |
|---|---|
Máy ảnh thông minh | VPU, NPU |
Có thể mặc được | Lớp MCU |
Robot nhà máy | FPGA, ASIC |
Bạn hãy chọn bộ tăng tốc phù hợp nhất với thiết bị của mình.
