Модули M.2 для ИИ: новые возможности с Geniatech AIM M2

Geniatech AIM M2 на базе Kinara Ara-2 предлагает 40 TOPS мощности для ИИ с низким энергопотреблением. Модуль идеален для генеративного ИИ и трансформерных моделей, поддерживает TensorFlow, PyTorch и другие фреймворки, и может использоваться в играх, умном ритейле и автоматизации производства.

Введение в мир модулей M.2 для искусственного интеллекта

Модули M.2, оснащенные ускорителями искусственного интеллекта (ИИ), становятся все более популярными благодаря их компактности и мощности. Среди множества таких модулей, таких как Hailo-8, MemryX MX3 и Axelera AI, особое внимание заслуживает новинка от Geniatech - AIM M2. Этот модуль использует ускоритель Kinara Ara-2, предлагающий 40 TOPS мощности для задач ИИ.

Спецификации и характеристики Geniatech AIM M2

Geniatech AIM M2 предназначен для работы с генеративным ИИ и трансформерными моделями, такими как Stable Diffusion, при этом стоимость его использования ниже, чем у конкурентов. Типичное энергопотребление модуля составляет менее 2 Вт, что делает его идеальным для задач компьютерного зрения. Целевые приложения включают ИИ-ассистентов, игры, умный ритейл, физическую безопасность и автоматизацию производства.

Основные характеристики:

Ускоритель ИИ Kinara Ara-2 NPU с мощностью 40 TOPS
Размеры: 17x17 мм FCBBA
Оперативная память: 16 ГБ (опции 4 ГБ/8 ГБ)
Интерфейс хоста: PCIe Gen4 x4
Безопасность: защищенная загрузка и шифрованный доступ к памяти
Охлаждение: радиатор
Напряжение питания: 3.3 В
Энергопотребление: менее 2 Вт (типичное)
Тепловыделение (TDP): 12 Вт
Размеры: 22 x 80 мм (модуль M.2 M-Key 2280)
Температурный диапазон: рабочий 0 до 50°C, хранение -40 до 85°C
Влажность: рабочая 5%-90% RH, хранение 5%-95% RH

Поддержка популярных фреймворков и моделей

Модуль Geniatech AIM M2 и ускоритель Kinara Ara-2 поддерживают популярные фреймворки ИИ, такие как TensorFlow, Torchscript, PyTorch, ONNX, Caffe и Mxnet. Среди поддерживаемых моделей - Llama2.0 и Yolov8. Это делает модуль универсальным решением для различных задач ИИ.

Производительность для популярных моделей:

Stable Diffusion 1.4 - 7 секунд на изображение
Llama-7b - 12 выходных токенов в секунду
MobileNetV1 SSD - 974 IPS (латентность 1.02 мс)
ResNet50 - латентность 2 мс

Совместимость и доступность

Драйверы для Geniatech AIM M2 доступны для операционных систем Linux и Windows. Модуль был протестирован на платформах NXP, Nvidia, Qualcomm и AMD Xilinx. Более подробную информацию и метрики производительности можно найти на сайте Kinara.

Для пользователей, заинтересованных в российских решениях, стоит отметить, что НайсОС - перспективный российский дистрибутив Linux, может стать отличной платформой для работы с такими модулями. НайсОС предлагает стабильность и безопасность, что делает его идеальным выбором для задач, требующих высокой производительности ИИ.

Заключение

Geniatech AIM M2 на базе Kinara Ara-2 предлагает уникальное сочетание высокой производительности и низкого энергопотребления, что делает его привлекательным решением для широкого спектра приложений. Поддержка популярных фреймворков и моделей, а также совместимость с различными платформами делает этот модуль универсальным инструментом для разработчиков и энтузиастов ИИ.

Для тех, кто интересуется геймингом, стоит обратить внимание на НайсОС.Игры - специальную сборку для геймеров, которая предлагает роллинг-релизы и оптимизирована для работы с модулями ИИ. Это может стать отличным выбором для тех, кто хочет использовать мощности ИИ в играх.

Более подробную информацию о Geniatech AIM M2 можно найти на странице продукта, а также на сайте Kinara. Geniatech также предлагает модуль AIM-B2 с разъемами board-to-board и тем же чипсетом Ara-2 на 40 TOPS, но пока неясно, для какой материнской платы он предназначен.

Предыдущая статья Следующая статья

Последние новости