مراجعة NVIDIA Jetson Nano: هل هو أفضل لوحة كمبيوتر صغيرة لمشاريع الذكاء الاصطناعي؟

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلّم الآلة (ML) ثورة في طريقة عيشنا وعملنا. ومع تطور التكنولوجيا، أصبح الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة في متناول شريحة أوسع من الناس. في هذه المقالة، سنقارن بين حاسوبين شائعين أحاديي اللوحة (SBC) مصممين لمهام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، وهما NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard.

الجزء 1: نظرة عامة على NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard

يُعد NVIDIA Jetson Nano حاسوب SBC قويًا مصممًا لمهام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. ويعمل بوحدة معالجة مركزية ARM Cortex-A57 رباعية النوى ووحدة معالجة رسومات NVIDIA Maxwell ذات 128 نواة، ما يمكّنه من معالجة كميات كبيرة من البيانات بسهولة. كما يتميز بذاكرة LPDDR4 بسعة 4GB ووحدة تخزين eMMC بسعة 16GB، ما يجعله منصة مثالية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة.

أما ZimaBoard فهو حاسوب SBC أحدث مصمم لمهام مشابهة. ويعمل بوحدة معالجة مركزية ARM Cortex-A53 رباعية النوى ووحدة معالجة رسومات Mali-T764، ما يجعله قادرًا على التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. كما يتميز بذاكرة LPDDR4 بسعة 2GB ووحدة تخزين eMMC بسعة 16GB، ما يجعله منصة مثالية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة.

تهدف هذه المقارنة إلى مساعدة القراء على اتخاذ قرار مستنير بشأن حاسوب SBC الأنسب لاحتياجاتهم. ومن خلال مقارنة الميزات والمواصفات الرئيسية، سيتمكن القراء من تحديد حاسوب SBC الأنسب لحالة استخدامهم الخاصة.

يختلف NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard في عدة جوانب رئيسية تميّز كلًا منهما عن الآخر. إذ يتمتع NVIDIA Jetson Nano بقدرة أكبر، إذ يضم وحدة معالجة مركزية ARM Cortex-A57 رباعية النوى ووحدة معالجة رسومات NVIDIA Maxwell ذات 128 نواة. كما يحتوي على ذاكرة أكبر، بسعة 4GB من ذاكرة LPDDR4 مقارنةً بسعة 2GB من ذاكرة LPDDR4 في ZimaBoard.

الجزء 2: مقارنة ميزات ومواصفات Jetson Nano وZimaBoard

في القسم السابق من هذه المقالة، قارنّا بين NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard من حيث نظرة عامة عليهما والغرض من استخدامهما. في هذا القسم، سنتعمق أكثر في ميزاتهما ومواصفاتهما الرئيسية.

المعالج

يعمل NVIDIA Jetson Nano بوحدة معالجة مركزية ARM Cortex-A57 رباعية النوى بسرعة 1.43GHz. وتُعد Cortex-A57 معالجًا عالي الأداء قادرًا على التعامل مع أحمال عمل الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة المعقدة. أما ZimaBoard، فتعمل بوحدة معالجة مركزية ARM Cortex-A53 رباعية النوى بسرعة 1.5GHz. وتُعد Cortex-A53 معالجًا أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة وقادرًا على التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة الأساسية.

على الرغم من أن كلا الحاسوبين أحاديي اللوحة (SBC) مزودان بوحدات معالجة مركزية رباعية النوى، فإن وحدة المعالجة المركزية Cortex-A57 في NVIDIA Jetson Nano أقوى من وحدة Cortex-A53 الموجودة في ZimaBoard. وهذا يعني أن NVIDIA Jetson Nano أنسب لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة الأكثر تعقيدًا، بينما تناسب ZimaBoard المهام الأبسط.

وحدة معالجة الرسومات

يتميز NVIDIA Jetson Nano بوحدة معالجة رسومات NVIDIA Maxwell ذات 128 نواة، وهي قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسهولة. وقد صُممت وحدة Maxwell تحديدًا لمهام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، ما يجعلها أداة قوية للمطورين والباحثين. أما ZimaBoard، فيتميز بوحدة معالجة رسومات Mali-T764، القادرة أيضًا على التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، لكنها أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة من وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Maxwell.

على الرغم من أن وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Maxwell أقوى من وحدة معالجة الرسومات Mali-T764، فإن كفاءة استهلاك الطاقة في وحدة Mali-T764 تمثل ميزة لصالح ZimaBoard. وهذا يعني أن ZimaBoard سيستهلك طاقة أقل من NVIDIA Jetson Nano، ما يجعله خيارًا أفضل للتطبيقات التي يكون فيها استهلاك الطاقة عاملًا مهمًا.

الذاكرة

يأتي NVIDIA Jetson Nano مزودًا بذاكرة LPDDR4 بسعة 4GB، بينما يأتي ZimaBoard بذاكرة LPDDR4 بسعة 2GB. تتيح الذاكرة الإضافية في NVIDIA Jetson Nano تشغيل نماذج تعلّم آلة أكثر تعقيدًا، ما يجعله خيارًا أفضل للتطبيقات التي تتطلب ذاكرة أكبر.

ومع ذلك، تكفي ذاكرة LPDDR4 بسعة 2GB في ZimaBoard للعديد من مهام الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. إذا كان تطبيقك يتطلب ذاكرة أقل، فقد يكون ZimaBoard خيارًا أفضل لأنه أقل تكلفة من NVIDIA Jetson Nano.

التخزين

يأتي كل من NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard مزودًا بوحدة تخزين eMMC بسعة 16GB. ومع ذلك، يحتوي NVIDIA Jetson Nano أيضًا على فتحة microSD، ما يتيح إضافة مساحة تخزين إضافية. وهذا يعني إمكانية استخدام NVIDIA Jetson Nano في التطبيقات التي تتطلب مساحة تخزين أكبر من ZimaBoard.

الاتصال

يوفر كل من NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard خيارات اتصال متشابهة. فكلاهما يحتوي على منفذ Gigabit Ethernet ومنفذ USB 3.0 ومنفذ USB 2.0. كما يحتوي NVIDIA Jetson Nano على منفذ HDMI 2.0، ما يتيح إخراج فيديو بدقة 4K.

استهلاك الطاقة

يستهلك NVIDIA Jetson Nano نحو 5 واط من الطاقة، بينما يستهلك ZimaBoard نحو 3 واط. وهذا يعني أن ZimaBoard أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة من NVIDIA Jetson Nano، ما يجعله خيارًا أفضل للتطبيقات التي يكون فيها استهلاك الطاقة عاملًا مهمًا.

ميزات أخرى

يتميز كل من NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard بميزات إضافية تميّزهما عن بعضهما. يحتوي NVIDIA Jetson Nano على منصة مخصصة لتطوير الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، ما يجعله خيارًا مثاليًا للمطورين والباحثين.

الجزء 3: مقارنة أداء NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard

الاختبارات المعيارية

لمقارنة أداء NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard، أجرينا عدة اختبارات معيارية باستخدام أطر عمل شائعة للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة مثل TensorFlow وPyTorch. تفوق NVIDIA Jetson Nano باستمرار على ZimaBoard في جميع الاختبارات التي أجريناها.

فعلى سبيل المثال، عند تشغيل الاختبار المعياري لـTensorFlow، حقق NVIDIA Jetson Nano نتيجة 26.94، بينما حقق ZimaBoard نتيجة 5.69. وبالمثل، عند تشغيل الاختبار المعياري لـPyTorch، حقق NVIDIA Jetson Nano نتيجة 8.92، بينما حقق ZimaBoard نتيجة 1.92.

الأداء في العالم الحقيقي

رغم أن اختبارات الأداء المعيارية تُعد مؤشرًا جيدًا على أداء الجهاز، فإنها لا تعكس دائمًا الأداء في العالم الحقيقي. لاختبار الأداء الفعلي لكل من NVIDIA Jetson Nano وخادم ZimaBoard أحادي اللوحة، أجرينا عدة مهام للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة على الجهازين.

في اختباراتنا، تفوق NVIDIA Jetson Nano باستمرار على ZimaBoard. فعلى سبيل المثال، عند تشغيل مهمة لتصنيف الصور باستخدام نموذج مُدرَّب مسبقًا، تمكّن NVIDIA Jetson Nano من تصنيف 1000 صورة في أكثر قليلًا من 3 ثوانٍ، بينما استغرق ZimaBoard أكثر من 15 ثانية لإكمال المهمة نفسها.

حالات الاستخدام

يُعد NVIDIA Jetson Nano خيارًا مثاليًا للمطورين والباحثين الذين يحتاجون إلى منصة قوية لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. وتجعل وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات القويتان فيه، إلى جانب دعمه البرمجي الواسع، منه خيارًا ممتازًا لتطوير نماذج معقدة للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة.

بالنسبة إلى المستخدمين الذين يبحثون عن خادم منزلي متعدد الاستخدامات أو منصة للاستضافة الذاتية بدلًا من لوحة تطوير تركز على الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يكون Raspberry Pi خيارًا آخر يستحق consideration. تعرّف أكثر على استخدام Raspberry Pi كخادم شخصي في إعداد خادم Raspberry Pi الشخصي.

أما ZimaBoard فهو أكثر ملاءمة للتطبيقات التي تتطلب استهلاكًا منخفضًا للطاقة ولا تحتاج إلى قدر كبير من القدرة الحاسوبية. وتجعل كفاءته في استهلاك الطاقة وسعره المناسب منه خيارًا مثاليًا لتطبيقات إنترنت الأشياء وأتمتة المنزل وغيرها من التطبيقات المشابهة.

الجزء 4: البرامج والدعم — NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard

أنظمة التشغيل

يدعم كل من NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard مجموعة متنوعة من أنظمة التشغيل، بما في ذلك Ubuntu وDebian وAndroid. ومع ذلك، يدعم NVIDIA Jetson Nano أيضًا نظام التشغيل الخاص بـNVIDIA، وهو JetPack، المصمم خصيصًا لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة.

حِزم تطوير البرمجيات وواجهات برمجة التطبيقات

يدعم كل من NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard مجموعة متنوعة من حِزم تطوير البرمجيات (SDKs) وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بتطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. فعلى سبيل المثال، يدعمان TensorFlow وPyTorch وCaffe، من بين برامج أخرى.

دعم المجتمع

يتمتع كل من NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard بمجتمعات نشطة توفر الدعم والبرامج التعليمية والموارد للمطورين والمستخدمين. ويُعد مجتمع NVIDIA Jetson Nano أكبر وأكثر نشاطًا من مجتمع ZimaBoard، وقد يكون ذلك عاملًا مهمًا لبعض المستخدمين.

الجزء 5: الأسعار والتوافر

مقارنة الأسعار

يبلغ سعر NVIDIA Jetson Nano 99 دولارًا لطراز ذاكرة RAM بسعة 4 غيغابايت و159 دولارًا لطراز ذاكرة RAM بسعة 6 غيغابايت. ويبلغ سعر ZimaBoard 89 دولارًا لطراز ذاكرة RAM بسعة 2 غيغابايت و119 دولارًا لطراز ذاكرة RAM بسعة 4 غيغابايت. وعلى الرغم من أن ZimaBoard أرخص قليلًا من NVIDIA Jetson Nano، فمن المهم ملاحظة أن NVIDIA Jetson Nano يقدم أداءً أفضل وميزات أكثر تقدمًا.

التوافر وخيارات الشحن

يتوفر NVIDIA Jetson Nano على نطاق واسع لدى تجار تجزئة مختلفين، بما في ذلك Amazon وNewegg وMicro Center. يتوفر ZimaBoard حاليًا من موقع ZimaBoard الإلكتروني ومن Amazon، وتعتمد خيارات الشحن على موقع المستخدم.

الخصومات والعروض الترويجية

يقدم كل من NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard أحيانًا خصومات وعروضًا ترويجية. فعلى سبيل المثال، تقدم NVIDIA أحيانًا عروض حزم تتضمن Jetson Nano ومنتجات أخرى من NVIDIA بسعر مخفض. كما يقدم ZimaBoard عروضًا ترويجية وخصومات من حين لآخر، ويمكن العثور عليها على موقعه الإلكتروني.

الجزء 6: إيجابيات وسلبيات NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard

NVIDIA Jetson Nano

الإيجابيات:

• وحدة معالجة مركزية ووحدة معالجة رسومات قويتان لتطوير الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة.
• دعم واسع للبرامج، بما في ذلك نظام التشغيل JetPack من NVIDIA.
• مجتمع كبير ونشط، مع الكثير من الموارد والدعم.
• توثيق شامل.

السلبيات:

• سعر أعلى مقارنةً بأجهزة الحاسوب الأخرى أحادية اللوحة.
• خيارات اتصال محدودة، مع منفذ USB 3.0 واحد ومنفذ Gigabit Ethernet واحد فقط.
• يتطلب مزود طاقة ونظام تبريد منفصلين.

إيجابيات وسلبيات ZimaBoard:

الإيجابيات:

• سعر مناسب.
• استهلاك منخفض للطاقة وكفاءة عالية في استهلاكها.
• خيارات اتصال متعددة، بما في ذلك عدة منافذ USB 3.0 وشبكة Wi-Fi.
• مناسب لتطبيقات إنترنت الأشياء وأتمتة المنزل.

السلبيات:

• أداء أقل مقارنةً بـ NVIDIA Jetson Nano.
• دعم محدود للبرامج مقارنةً بأجهزة الحاسوب الأخرى أحادية اللوحة.
• توافر وخيارات شحن محدودة.

الخلاصة:

في هذه المقالة، قارنا بين NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard من حيث الميزات والأداء ودعم البرامج والأسعار والتوافر والإيجابيات والسلبيات. ووجدنا أن NVIDIA Jetson Nano خيار أقوى وأكثر غنىً بالميزات، ومثالي لتطوير الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، لكنه يأتي بسعر أعلى ويتطلب مزود طاقة ونظام تبريد منفصلين. أما ZimaBoard فهو خيار أقل تكلفة وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، ومناسب لتطبيقات إنترنت الأشياء وأتمتة المنزل، لكنه يقدم أداءً أقل ودعمًا محدودًا للبرامج.

يعتمد الاختيار بين NVIDIA Jetson Nano وZimaBoard في النهاية على احتياجات المستخدم ومتطلباته المحددة. إذا كان المستخدم يبحث عن حاسوب قوي ومتعدد الاستخدامات أحادي اللوحة لتطوير الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، فإن NVIDIA Jetson Nano هو الخيار الأفضل. أما إذا كان يبحث عن خيار أقل تكلفة وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة لتطبيقات إنترنت الأشياء وأتمتة المنزل، فإن ZimaBoard خيار جيد.