بهترین میکروکنترلرها برای اجرای Embedded AI
تعریف Embedded AI و Edge AI
Embedded AI (هوش مصنوعی نهفته) به اجرای مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های سخت‌افزاری خاص با منابع محدود، مانند میکروکنترلرها، اشاره دارد. این هوش مصنوعی بخشی جدایی‌ناپذیر از خود دستگاه است و برای عملکرد به ارتباط مداوم با اینترنت وابسته نیست.
Edge AI (هوش مصنوعی لبه) مفهومی گسترده‌تر است که به پردازش داده‌ها در نزدیکی محل تولید آن‌ها، به جای ارسال به سرورهای ابری، می‌پردازد. Embedded AI زیرمجموعه‌ای از Edge AI محسوب می‌شود، زیرا هوش مصنوعی روی یک دستگاه نهایی (مانند میکروکنترلر) اجرا می‌شود که در لبه شبکه قرار دارد.
تفاوت با هوش مصنوعی ابری
در هوش مصنوعی ابری (Cloud AI)، داده‌ها از دستگاه به سرورهای قدرتمند در دیتاسنترها ارسال می‌شوند تا پردازش، تحلیل و مدل‌سازی شوند. این روش به قدرت پردازشی نامحدود دسترسی دارد اما با مشکلاتی مانند تأخیر بالا، نیاز به اتصال اینترنت پایدار و هزینه‌های عملیاتی همراه است. در مقابل، Embedded AI داده‌ها را در همان دستگاه و به‌صورت محلی پردازش می‌کند.
چرا هوش مصنوعی روی میکروکنترلرها اهمیت دارد؟
اجرای هوش مصنوعی روی میکروکنترلرها مزایای مهمی دارد:
- کاهش مصرف انرژی: میکروکنترلرها ذاتاً کم‌مصرف هستند و با اجرای مدل‌ها به‌صورت محلی، نیاز به ارسال داده به سرورهای ابری و مصرف انرژی بالای ارتباطات بی‌سیم از بین می‌رود. این امر برای دستگاه‌های باتری‌محور حیاتی است.
- کاهش تأخیر (Latency): پردازش داده‌ها در همان محل تولید، تأخیر را به حداقل می‌رساند. این ویژگی برای کاربردهای بلادرنگ (Real-Time) مانند رباتیک، کنترل صنعتی و خودروهای خودران که نیاز به واکنش‌های سریع دارند، بسیار مهم است.
- افزایش حریم خصوصی و امنیت: از آنجایی که داده‌های حساس (مانند تصاویر یا صدا) دستگاه را ترک نمی‌کنند، امنیت و حریم خصوصی کاربران به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد. این مزیت به‌ویژه در دستگاه‌های هوشمند خانگی و پزشکی اهمیت دارد.
- کاهش هزینه: حذف وابستگی به سرورهای ابری و پهنای باند شبکه، هزینه‌های عملیاتی در بلندمدت را کاهش می‌دهد.
عوامل کلیدی در انتخاب میکروکنترلر مناسب برای AI
انتخاب میکروکنترلر برای پروژه‌های هوش مصنوعی نهفته (Embedded AI) نیازمند توجه به چند عامل حیاتی است:
۱. قدرت پردازش (CPU & GPU)
پردازنده (CPU) قدرتمند
هسته‌های پردازشی قوی مانند Cortex-M7 یا Cortex-M33 که از معماری ARM بهره می‌برند، برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده و محاسبات سنگین هوش مصنوعی ضروری هستند. این هسته‌ها نه تنها سرعت بالاتری دارند، بلکه از دستورالعمل‌های خاص برای بهبود عملکرد در پردازش داده‌های عددی استفاده می‌کنند که برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین حیاتی است.
نقش شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (NPU, TPU, DSP)
برای تسریع هرچه بیشتر عملیات مربوط به هوش مصنوعی، بسیاری از میکروکنترلرهای مدرن به شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری مجهز شده‌اند:
* NPU (Neural Processing Unit): واحد پردازش عصبی که به‌طور خاص برای اجرای شبکه‌های عصبی طراحی شده و سرعت پردازش را چند برابر افزایش می‌دهد.
* TPU (Tensor Processing Unit): مشابه NPU، اما توسط گوگل توسعه یافته و برای عملیات تنسور که در یادگیری عمیق کاربرد فراوان دارد، بهینه شده است.
* DSP (Digital Signal Processor): پردازشگر سیگنال دیجیتال که برای تحلیل داده‌های صوتی و تصویری کاربرد دارد و می‌تواند محاسبات را با سرعت بسیار بالا انجام دهد.
جهت ثبت نام در دوره آموزشی Embedded AI از طریق تقویم آموزشی نیراسیستم اقدام بفرمایید.
۲. حافظه (RAM & Flash)
تأثیر میزان RAM
RAM یا حافظه دسترسی تصادفی، محل نگهداری موقت داده‌ها و مدل هوش مصنوعی در زمان اجرا است. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند حجم زیادی داشته باشند. اگر RAM کافی نباشد، میکروکنترلر قادر به بارگذاری و اجرای مدل نخواهد بود. برای مثال، یک مدل ساده تشخیص کلمه ممکن است به چند صد کیلوبایت RAM نیاز داشته باشد، در حالی که مدل‌های بینایی ماشین پیچیده‌تر به چند مگابایت RAM احتیاج دارند.
اهمیت حافظه فلش
حافظه فلش (Flash) برای ذخیره‌سازی دائمی مدل‌های آموزش‌دیده، کد برنامه و سایر داده‌ها استفاده می‌شود. حجم این حافظه باید برای نگهداری کل مدل هوش مصنوعی و کد اصلی برنامه کافی باشد.
۳. مصرف انرژی
یکی از مهم‌ترین دلایل استفاده از میکروکنترلرها برای هوش مصنوعی، کم‌مصرف بودن آنهاست. در دستگاه‌های IoT و سنسورهای باتری‌محور که باید برای مدت طولانی بدون شارژ مجدد کار کنند، انتخاب میکروکنترلری با توان مصرفی پایین ضروری است. بسیاری از میکروکنترلرها دارای حالت‌های Sleep و Deep Sleep هستند که مصرف انرژی را در زمان عدم فعالیت به حداقل می‌رساند.
۴. اکوسیستم و ابزارهای توسعه
پشتیبانی نرم‌افزاری و دسترسی به ابزارهای توسعه، به اندازه سخت‌افزار مهم است. فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow Lite Micro یا PyTorch Mobile به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند مدل‌های یادگیری ماشین را برای اجرا روی میکروکنترلرها بهینه‌سازی کنند. همچنین، وجود ابزارهای توسعه (SDK) جامع، کتابخانه‌های آماده و جامعه کاربری فعال، فرآیند برنامه‌نویسی و عیب‌یابی را بسیار آسان‌تر می‌کند. ابزارهایی مانند STM32Cube.AI امکان تبدیل خودکار مدل‌های هوش مصنوعی به کدهای بهینه برای میکروکنترلرهای خاص را فراهم می‌کنند.
معرفی و مقایسه بهترین میکروکنترلرها برای Embedded AI
میکروکنترلرهای مبتنی بر معماری ARM Cortex-M
STM32
میکروکنترلرهای STM32 ساخت شرکت STMicroelectronics، به دلیل تنوع گسترده و عملکرد بالا، یکی از محبوب‌ترین انتخاب‌ها برای پروژه‌های Embedded AI هستند. این میکروکنترلرها بر پایه هسته‌های ARM Cortex-M طراحی شده‌اند و طیف وسیعی از قدرت پردازشی را پوشش می‌دهند.
* سری STM32F: این سری شامل میکروکنترلرهای همه‌منظوره با عملکرد خوب است. مدل‌های رده‌بالای این سری مانند STM32F4 و STM32F7، با سرعت کلاک بالا و واحدهای پردازشگر سیگنال دیجیتال (DSP)، برای اجرای مدل‌های TinyML و پردازش‌های سبک هوش مصنوعی مانند تشخیص کلمات کلیدی یا دسته‌بندی داده‌های سنسور مناسب هستند.
* سری STM32H7: این سری که بر پایه هسته قدرتمند Cortex-M7 بنا شده، برای پروژه‌های پیچیده‌تر هوش مصنوعی طراحی شده است. مدل‌های STM32H7 دارای فرکانس کلاک بالا، حجم RAM و Flash زیاد، و قابلیت‌های پیشرفته‌ای مانند واحدهای DSP و پشتیبانی از دستورالعمل‌های خاص برای هوش مصنوعی هستند. این میکروکنترلرها می‌توانند مدل‌های بینایی ماشین ساده و شبکه‌های عصبی کوچک را به‌طور موثر اجرا کنند.
NXP i.MX RT Series
این سری از میکروکنترلرهای شرکت NXP Semiconductors، ترکیبی از قدرت یک پردازنده و سادگی یک میکروکنترلر را ارائه می‌دهد. این میکروکنترلرها با سرعت کلاک بسیار بالا (تا ۱ گیگاهرتز) و پشتیبانی از حافظه‌های RAM خارجی، برای کاربردهای بلادرنگ و محاسبات فشرده هوش مصنوعی ایده‌آل هستند.
* ویژگی‌ها: سری i.MX RT از هسته Cortex-M7 استفاده می‌کند و از واحدهای پردازش گرافیک (GPU) و واحدهای پردازش سیگنال دیجیتال (DSP) برای تسریع پردازش‌های مربوط به AI بهره می‌برد. این ویژگی‌ها آن را برای کاربردهایی مانند تشخیص چهره، پردازش تصاویر و کاربردهای صنعتی که نیاز به پاسخ‌دهی سریع و قابل پیش‌بینی دارند، بسیار مناسب می‌سازد.
میکروکنترلرهای متمرکز بر AI
این دسته از بردهای توسعه، با هدف اصلی اجرای وظایف هوش مصنوعی طراحی شده‌اند و معمولاً به سخت‌افزارهای ویژه‌ای برای تسریع پردازش‌های AI مجهز هستند.
Google Coral Dev Board
برد توسعه Coral توسط گوگل برای اجرای سریع و کارآمد مدل‌های یادگیری ماشین روی لبه شبکه ساخته شده است. ویژگی اصلی این برد، وجود Edge TPU (Tensor Processing Unit) است. Edge TPU یک شتاب‌دهنده سخت‌افزاری کوچک و کم‌مصرف است که به طور اختصاصی برای اجرای مدل‌های TensorFlow Lite بهینه‌سازی شده است.
* عملکرد فوق‌العاده Edge TPU: این واحد پردازشی می‌تواند تا ۴ تریلیون عملیات در ثانیه (۴ TOPS) با مصرف انرژی بسیار پایین انجام دهد. این قدرت پردازشی، اجرای مدل‌های پیچیده بینایی ماشین مانند تشخیص اشیا و طبقه‌بندی تصویر را با سرعت و دقت بالا و تأخیر نزدیک به صفر امکان‌پذیر می‌سازد.
* کاربردها و مزایای اصلی: برد Coral برای پروژه‌هایی مانند دوربین‌های هوشمند، رباتیک، و سیستم‌های نظارتی که نیاز به پردازش بلادرنگ تصویر دارند، ایده‌آل است. مزیت اصلی آن، سرعت خیره‌کننده در استنتاج (Inference) مدل‌ها و اکوسیستم نرم‌افزاری قوی گوگل برای توسعه آسان است.
NVIDIA Jetson Nano
NVIDIA Jetson Nano یک رایانه لبه (Edge Computer) قدرتمند با اندازه کوچک است که برای توسعه‌دهندگان، دانش‌آموزان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی طراحی شده است. تفاوت اصلی آن با میکروکنترلرها، قدرت پردازشی بسیار بالاتر آن است که مدیون واحد پردازش گرافیکی (GPU) است.
* نقش GPU و قدرت پردازش: Jetson Nano دارای یک پردازنده گرافیکی ۱۲۸ هسته‌ای از نوع NVIDIA Maxwell است که قادر به انجام محاسبات موازی سنگین است. این ویژگی آن را برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی بزرگ مانند CNN (شبکه‌های عصبی کانولوشن) مناسب می‌سازد.
* مناسب برای پروژه‌های پیچیده: این برد برای پروژه‌هایی مانند تحلیل ویدیویی، بینایی ماشین پیشرفته، پردازش زبان طبیعی و رباتیک که نیاز به قدرت پردازشی بالا برای استنتاج دارند، بهترین گزینه است. اگرچه مصرف انرژی آن از میکروکنترلرها بیشتر است، اما قدرت آن برای اجرای مدل‌هایی که روی بردهای کوچک‌تر قابل اجرا نیستند، بی‌رقیب است.
میکروکنترلرهای همه کاره
این دسته از میکروکنترلرها به دلیل قیمت مناسب، ابعاد کوچک و اکوسیستم نرم‌افزاری قوی، انتخابی عالی برای شروع پروژه‌های هوش مصنوعی نهفته (Embedded AI) هستند.
ESP32
ESP32 یک میکروکنترلر بسیار محبوب با قابلیت‌های اتصال بی‌سیم داخلی (Wi-Fi و بلوتوث) است که آن را برای کاربردهای اینترنت اشیا (IoT) ایده‌آل می‌کند. این میکروکنترلر دارای دو هسته پردازشی Tensilica Xtensa LX6 است و با سرعت بالا و مقدار RAM قابل قبول، برای پروژه‌های هوش مصنوعی کوچک مناسب است.
* کاربرد در پروژه‌های AI کوچک: ESP32 می‌تواند مدل‌های ساده TinyML را به‌خوبی اجرا کند. برای مثال، می‌توانید از آن برای تشخیص کلمات کلیدی (مانند “Hey Google” در یک دستیار صوتی)، تحلیل داده‌های سنسور (مانند دسته‌بندی داده‌های شتاب‌سنج) یا مدل‌های بسیار کوچک بینایی ماشین (مانند تشخیص یک چهره در تصویر) استفاده کنید.
* مزایا و چالش‌ها:
* مزایا: قیمت بسیار پایین، وجود Wi-Fi و بلوتوث داخلی، مصرف انرژی کم و جامعه کاربری بسیار فعال.
* چالش‌ها: قدرت پردازشی و حافظه RAM آن نسبت به میکروکنترلرهای تخصصی‌تر مانند STM32H7 یا بردهای Edge TPU محدودتر است. به همین دلیل، برای اجرای مدل‌های پیچیده یا بزرگ مناسب نیست.
Arduino
آردوینو به دلیل سادگی استفاده و جامعه کاربری بزرگ، دروازه ورود بسیاری از افراد به دنیای الکترونیک است. در حالی که بردهای قدیمی‌تر آردوینو برای هوش مصنوعی مناسب نبودند، بردهای جدیدتر با سخت‌افزار قوی‌تر وارد این عرصه شده‌اند.
* معرفی بردهای TinyML: برد Arduino Nano 33 BLE Sense یک مثال عالی از این پیشرفت است. این برد به یک میکروکنترلر قدرتمند ARM Cortex-M4 مجهز است و چندین سنسور داخلی شامل سنسور حرکت، دما، فشار، نور، و حتی یک میکروفون MEMS دارد. این ویژگی‌ها آن را برای جمع‌آوری داده و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی لبه (Edge Machine Learning) ایده‌آل می‌سازد.
* سهولت استفاده و اکوسیستم: بزرگترین مزیت آردوینو، سادگی نرم‌افزاری و دسترسی به کتابخانه‌های متعدد است. فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow Lite Micro به راحتی با محیط برنامه‌نویسی آردوینو یکپارچه می‌شوند و به کاربران امکان می‌دهند بدون نیاز به دانش عمیق سخت‌افزاری، مدل‌های هوش مصنوعی را روی برد آپلود کنند.
نتیجه‌گیری
انتخاب بهترین میکروکنترلر برای پروژه‌های هوش مصنوعی نهفته، به جای یک گزینه مشخص، به نیازهای خاص پروژه شما بستگی دارد. هر میکروکنترلری که معرفی شد، مزایا و معایب منحصربه‌فردی دارد که باید با دقت سنجیده شوند:
* اگر پروژه شما به قدرت پردازشی فوق‌العاده برای بینایی ماشین و شبکه‌های عصبی پیچیده نیاز دارد، گزینه‌هایی مانند NVIDIA Jetson Nano یا Google Coral Dev Board با شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری خود بهترین عملکرد را ارائه می‌دهند.
* اگر به دنبال تعادل بین قدرت، هزینه و اکوسیستم گسترده هستید، میکروکنترلرهای STM32 یا NXP i.MX RT با هسته‌های قدرتمند ARM Cortex-M و ابزارهای توسعه جامع، انتخاب‌های عالی هستند.
* برای پروژه‌های کوچک و کم‌مصرف IoT که نیاز به تحلیل داده‌های سنسور یا تشخیص کلمات دارند، ESP32 به دلیل قیمت مناسب و قابلیت‌های بی‌سیم داخلی، گزینه‌ای بسیار کاربردی است. همچنین، بردهای جدید آردوینو مانند Nano 33 BLE Sense، با سادگی و سنسورهای داخلی، شروع کار را برای مبتدیان آسان می‌کنند.
در نهایت، برای شروع موفقیت‌آمیز، ابتدا نیازهای پروژه خود را مشخص کنید: قدرت پردازشی مورد نیاز، محدودیت‌های مصرف انرژی، بودجه و تجربه برنامه‌نویسی شما. با در نظر گرفتن این عوامل، می‌توانید بهترین میکروکنترلر را انتخاب کرده و گامی مهم در مسیر پیاده‌سازی هوش مصنوعی بردارید.
برای آشنایی بیشتر با سیستم‌های نهفته می‌توانید به نیرابلاگ مراجعه نمایید.
