作者：Blue Hole
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近年来，边缘计算的快速发展已经渗透到各个行业。边缘计算单元也如雨后春笋般涌现。面对这么多的开发板，如何选择适合学习的开发板？
本文将结合自己的学习经验和工作经验，与大家分享一些AI嵌入式开发板相关知识，帮助您选择。由于我的水平有限，如果有错误，请提出。
首先，让我们了解什么是边缘AI？边缘AI指硬件设备本地处理AI在没有网络连接的情况下，算法可以处理数据。这意味着数据创建和处理可以在没有流式传输或云数据存储的情况下进行。为了实现这些目标，边缘计算可以通过云上的深度学习生成模型，并在数据原点执行模型的推理和预测，即设备本身（边缘）。目前，边缘人工智能的标准结构和统一算法尚未在世界上建立，但主要制造商已开始探索相关领域。例如，英伟达发布了一系列边缘计算设备 包括机器人、自动驾驶、AioT，无人机等领域。
下图是我以前在工作中制作的项目架构图，Jetson Nano数据作为边缘计算的核心，在本地处理，提高了时效性，减轻了服务中心的负荷。 
接下来，我将向您介绍这些常用的开发板
- 树莓派
- Intel NCS2
- Jetson 系列
- 其他
1.树莓派（Raspberry Pi）
第一个是树莓派，这也是第一次接触Arm开发板，大学用来做智能车，当时直接用了4B 4G,他的尺寸只有银行卡的大小。覆盆子学校最初的设计目标是为儿童提供一个计算机编程教育平台，使用更便宜的硬件和开源软件。然而，其优异的可扩展性和易于发展的特点极大地跳出了儿童教育， 它已经成为极客的玩具。极客开发了成千上万的覆盆子游戏，普通人可以很容易地实现这些游戏。之后，我将慢慢与您分享覆盆子派的各种游戏玩法，如建立个人私人云盘、个人网站、智能家居控制中心等。
说到树莓派，现在有很多型号，已经发展到4B 8G也就是说，这意味着市场上大多数人Linux可以安装发行版。作为运行标准Linux就发行版的开发板而言，树莓派以前很便宜，但环境中的芯片恐慌也导致了目前的价格上涨。自去年4月以来，价格翻了一番，成为金融项目。
树莓派价格趋势图：
我们应该如何选择这么多型号？ 抛开价格谈性能，毕竟之前的价格很便宜。我主要比较4B和3B 。
我们主要看到树莓派4B性能与树莓派3B 与处理器速度相比，多媒体和内存都有了显著的提高。根据我的测试，树莓派4B性能与ntel赛扬处理器 x86 PC系统的性能和体验感差不多。树莓派4B具备1.5Ghz64位四核处理器最高支持60fps的4K支持高达8分辨率的双显示屏GB内存(可根据型号选择1GB、2GB、4GB、8GB），2.4/5.0 Ghz 双频无线LAN，蓝牙5.0/BLE，千兆以太网，USB3.和千兆网络功能。还支持40针的GPIO接口，这使得开发板可以添加更多的传感器、连接器、扩展版或其他智能设备使用串口通信。
除上述支持外Linux除系统外，树莓派基金会还与微软合作，使树莓派适用win10系统。
树莓派4B轻量化和高性能，大多数轻模型都可以运行，推理效果也很好。在一些机器人中，自动化设备，可以完美地运行一些任务，如语音识别、人脸检测和一些指定的跟踪。
在未来的一些创客项目还是工业项目，树莓派的地位会越来越重要的，只不过现在的价格有点高，买的同学可以等等。
2.Intel NCS2
介绍完树莓派，我们再来说说。Intel NCS2.树莓派只能运行一些轻量神经网络， 那么，如果我们想运行一些中络呢？ 必须提到这一点Intel NCS(神经电脑棒 2)2018年，英特尔正式推出了第二代神经计算棒，它仍然只有U盘大小。(Neural Compute Stick 2/NCS 2)，可让开发者更智能、更高效地开发和部署深度神经网络应用，满足新一代智能设备的需求。
- 处理器：英特尔 Movidius Myriad X 视觉处理器 (VPU)
- 支持深度学习框架：TensorFlow*、Caffe* 、Apache MXNet*、Open Neural Network Exchange (ONNX*)，PyTorch 以及经过 ONNX 转换的 PaddlePaddle*
- 接口：USB 3.0 A 型
- 尺寸：72.5 毫米 x 27 毫米 x 14 毫米（2.85 英寸 x 1.06 英寸 x 0.55 英寸）
- 英特尔发行版 OpenVINO 工具套件
- 支持操作系统： Ubuntu 16.04.3 LTS（64 位） CentOS* 7.4（64 位） Windows 10（64 位） macOS 10.14.4（或更高） Raspbian(仅限目标)
- 其他（通过 OpenVINO? 开源分发工具套件)
Intel NCS 2 性能比以前好 Movidius 计算棒(一代)大大提高，其中图像分类性能高出5倍左右，物体检测性能高出4倍左右。
现在大家都有疑问了。这东西有什么用？
Intel NCS 2 应用于主要定位AioT。传统的嵌入式设备受价格和体积的影响，一般性能相对较低（如覆盆子派，智能运行一些轻量级神经网络），不适合在深度学习中操作图像。 深度学习的主力军 GPU ，由于体积大、价格昂贵等因素，不能用于AioT边缘终端，在物联网设备端只需要训练好的网络模型进行推理，不需要训练，所以在一定程度上，GPU推理会导致性能过剩。Intel NCS解决了这一矛盾，其主要定位是AioT边缘终端， 取代原设备进行深度学习推理，实现边缘计算。Intel NCS2的体积较小，价格低，专门用于图像计算，性能高于传统的嵌入式设备，起到了取长补短的功能。所以目前用树莓派做人工智能推理，大部分人都会配上一根Intel NCS 2 。
加之，Intel开发了专门用于部署推理的工具套件–OpenVINO加速模型推理部署的工具。 我以后会专门介绍这个工具。我们可以先看一些原理图:
Intel推出的Intel NCS 2 可作为物联网设备的终端AI应用程序的计算核心可以完成图像分类、车牌检测、目标检测等常用深度学习模型的推理任务，实现边缘计算的功能。在应用一些更复杂的模型时，可以使用多个模型Intel NCS 2 集群工作，或者Intel NCS 2 加速模型推理作为核心推理设备的加速组件，实现更好的应用。
3.Jetson 系列
人工智能越来越流行，传感器收集的数据越来越多，对计算能力的要求也越来越高。为了满足这一需求，选择GPU是最好的选择，但是常规的GPU价格昂贵，体积大，功耗高，不符合边缘计算。为了满足这些需求，NVIDIA创造了Jetson 系列，Jetson可以说是目前比较领先的边缘计算平台，适合不同的常见。该平台包括 Jetson 模块(小型高性能计算机)，用于加速软件 NVIDIA JetPack? SDK，还包括传感器，SDK、加快服务和产品生态系统的发展。Jetson 与其他 NVIDIA 平台上所用的相同 AI 软件与云原生工作流相兼容，能为开发者提供构建软件定义所需的性能和能效。
每个 NVIDIA Jetson 都是完整的系统模块 (SOM)，其中包括 GPU、CPU、内存、电源管理和高速接口。不同性能、能效和外观规格的组合满足了各行业开发者的需求。我用的更多的开发板是Jetson 该系列使用方便，速度快，但价格也很贵。
他的产品系列也很多，包括以下内容:
具体可以去官网了解:https://www.nvidia.cn/autonomous-machines/embedded-systems/
Jetson NANO
主要介绍给大家Jetson NANO这块板，这块板是Jetson 最便宜的系列(最近一年涨价)，个人学习或一些中小项目都可以完成。 我也会基于后面的文章Jetson NANO来写。
Jetson NANO开发者套件参数：
Nano最大的特点是一块128核Maxwell架构的GPU，虽然它已经是几代前的结构，但它在功耗、体积和价格上也是一个很好的平衡 。Nano计算能力不高，勉强可以用一些小规模优化的网络推理，训练还不够。A57 1.43 GHz的CPU隔壁树莓派4B已经升级为A72(但是Nano有GPU加持)。4GB的内存并不能完全使用，因为其中有一部分（1GB左右)与显存共享。Jetson Nano最大的优点是体积，采用核心板可拆卸设计，可以很方便的集成在各种嵌入式应用中，同时它的功耗也非常低。和树莓派一样 搭载了40针的GPIO口，可以丰富的扩展很多传感器。
Nano可以开发很多项目，树莓派能完成的它都能完成，ROS小车加上单点激光雷达，双目摄像头，IMU等传感器都可以很流畅的运行。 后期，我将会基于Nano带大家完成一些好玩的项目。
Nano的一些应用案例：
4.其他开发板
其他的开发板我没有用过，我分享一些我了解的。
- 昉·星光 VisionFive
昉·星光 VisionFive由国内领先的 RISC-V 芯片公司赛昉科技打造，在去年 12 月正式登场。作为全球首款可运行 Linux 的 RISC-V 开发板，星光板承载了 RISC-V 软件生态建设的使命，是各大社区进行 RISC-V 软件适配的“必备”，在国内的售价为1100 元，如果大家想另辟蹊径的话可以尝试一下，我们在交流。
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ODROID C4 这是一款秒杀树莓派的板子，ODROID C4 是 ODROID 家族中性价比最高的一位，售价 600元左右， 它的外观几乎照抄了树莓派的设计，对于想买树莓派有嫌树莓派贵的同学可以考虑考虑，但是产量较少，能不能买到难说。
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英特尔赛扬N3350处理器Squared平台开发板
这一款是采用X86架构，Linux发行版大多都能完美运行，可以配一根Intel NCS 2 也是可以完美流畅推理的。价格也比较便宜，在未来很有可能是树莓派的竞争对手，价格大概1500元。
感谢大家的观看，我对边缘计算平台的理解就是这些，如果有不足欢迎指正。
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参考连接：
英伟达边缘计算官网：https://www.nvidia.cn/autonomous-machines/embedded-systems/
树莓派社区：https://shumeipai.nxez.com/intro-faq
知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77585297
Linux中国：https://mp.weixin.qq.com/s/OSqbHmCX-XHE67jZIVwbJQ
ODROID C4官网：https://wiki.odroid.com/start
芯片坊：https://demo.ftxia.com/item.htm?id=670685349157
Intel官网：https://www.intel.cn
知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62501901