Asus Tinker Edge – małe komputery do wielkich zadań

Czas czytania: 3 min.

Tinker Edge od Asusa to jednopłytkowe komputery o wysokiej wydajności. Minikomputery z serii Tinker Edge miały swoją premierę w 2017 roku. Duża wydajność, wiele innowacyjnych rozwiązań i dostępność narzędzi od producenta klasyfikują te płytki jako jedne z najlepszych minikomputerów do pracy z uczeniem maszynowym.  

Dziś omówimy modele Tinker Edge R i Tinker Edge T.  

Uczenie maszynowe w przystępnym wydaniu

Implementacja elementów uczenia maszynowego to marzenie każdego konstruktora, które pozwala na łatwe i szybkie dostosowanie pracy urządzenia pod konkretne warunki. Praca urządzenia dostosowywana jest na podstawie wcześniejszych obliczeń i analiz, które wykonywane są automatycznie. Uczenie maszynowe często spotykamy pod postacią algorytmów na stronach internetowych. Witryny dostosowują treść i wygląd pod konkretne działania użytkownika, co pozwala na ograniczenie kosztów marketingowych danego serwisu. 

Możemy zadać sobie pytanie: w jaki sposób uczenie maszynowe może mi pomóc? Przykładów znajdziemy wiele – wyobraźmy sobie, że tworzymy system autoryzacji użytkowników na podstawie skanu linii papilarnych. Baza danych zawiera 2000 odcisków, z czym wiąże się długie wyszukiwanie tego poprawnego. Co robimy, aby zmniejszyć czas wyszukiwania? 

Przy pomocy uczenia maszynowego sprawdzamy 50 najczęściej logujących się użytkowników – teraz przy skanie najpierw analizowana jest lista 50 najczęściej logujących się pracowników, i jeśli uzyskamy wynik pozytywny, to w 40-krotnie niższym czasie. Jeśli odcisk nie znajdzie się w pierwszej bazie, to przeszukujemy bazę zawierającą innych użytkowników. Proste, prawda? 

Płytki Tinker Edge zawierają sprzętowe jak i programowe wsparcie uczenia maszynowego, dzięki czemu implementacja takiego systemu jest bardzo prosta. Tinker Edge R ma wbudowany chip Rockchip NPU RK3399Pro, który wspomaga te algorytmy. takiego rozwiązania nie znajdziemy w żadnym innym minikomputerze dostępnym w ogólnodostępnej sprzedaży detalicznej.

Sieci neuronowe, uczenie maszynowe ASUS Tinker Edge
Przykład zastosowania algorytmów uczenia maszynowego

Wygoda i bezpieczeństwo

Płytki Tinker Edge zawierają sprzętowe i programowe procedury chroniące płytkę i podłączone do niej komponenty. System zasilania gwarantuje wydajną pracę wszystkich podzespołów, nawet będąc pod dużym obciążeniem. Płytka Tinker Edge T jest pod względem rozmiaru kompatybilna z Raspberry Pi (od wersji drugiej w górę). Obie płytki mają kompaktowe rozmiary, dzięki czemu możemy sobie pozwolić na tworzenie projektów, które wymagają kompaktowych rozmiarów jednostki sterującej. Płytka zabezpieczona jest przed przegrzaniem przy pomocy chłodzenia pasywnego (radiator) i aktywnego (wentylator). Dla maksymalnej wygody płytki zostały wyposażone w moduły Wi-Fi i Bluetooth, dzięki czemu nie musimy już martwić się o połączenie z Internetem lub z innym urządzeniem.

ASUS Tinker Edge
Płytki posiadają chłodzenie pasywne i aktywne - nie musimy martwić się o przegrzanie komponentów.

Wydajność na najwyższym poziomie

Minikomputery Tinker Edge korzystają z niezwykle wydajnych procesorów Tinker Edge T z NXP i.MX 8M ARM Cortex A53 1,5 GHz, a Tinker Edge R z ARM big.LITTLE A72+A53, daje to ogromny zastrzyk mocy obliczeniowej. Oprócz wydajnych procesorów oba komputery korzystają z procesorów graficznych, które zapewnią szybkie i wydajne przetwarzanie obrazu. W Edge T został zastosowany GC7000 Lite, a w Edge R ARM Mail T860 MP4 800 MHz. 

Idealnym dopełnieniem zestawu z wydajnym procesorem i szybkim układem graficznym jest pamięć RAM, w wersji T jest to 1 GB LPDDR4, a w wersji R jest to 4 GB LPDDR4 dla systemu i 2 GB dla jednostki przetwarzania neuronowego. Płytki wyposażone są również w wbudowaną pamięć eMMC, Edge T posiada 8 GB, a jego większy brat aż 16 GB. W obu płytkach wbudowaną pamięć możemy rozszerzyć kartą MicroSD. Robi wrażenie, prawda?

ASUS Tinker Edge
Wydajny procesor umożliwia błyskawiczne działanie na wielu płaszczyznach.

Kompatybilność z systemami Debian i Android

Tinker Edge są w pełni kompatybilne zarówno z systemem Linux Debian, jak i z Androidem, co daje dużą swobodę podczas tworzenia projektów, które mają być wykorzystywane w życiu codziennym, jak i tych, które mają mieć zastosowanie przemysłowe. Nie od dzisiaj wiemy, że Linux jest systemem, którego możliwości są praktycznie nieograniczone, a w sieci gromadzi się ogromna społeczność, która ruszy nam z pomocą w razie jakichkolwiek problemów. Wydajny software + wydajny hardware = ciekawe projekty!

Starcie tytanów, czyli RPi vs Tinker Edge

Patrząc na płytki Tinker Edge i Raspberry Pi możemy zastanawiać się, która platforma jest lepsza. Nie ma tu jednoznacznej odpowiedzi. RPi jest lepszym rozwiązaniem do projektów, które nie muszą przetwarzać danych podczas uczenia maszynowego czy implementacji sztucznej inteligencji. Tinker Edge przewyższa malinę pod prawie każdym innym względem – płytka jest dużo wydajniejsza, posiada wbudowaną pamięć, wydajny system chłodzenia, więcej przydatnych złącz i otrzymuje od producenta pełne wsparcie w postaci API i SDK, które ułatwiają uczenie maszynowe. 

Dla porównania warto zerknąć na poniższą tabelę, która prezentuje parametry poszczególnych minikomputerów.

Podsumowanie

Tinker Edge to potężne narzędzie, które jest doskonale wyposażone pod względem software jak i hardware. Płytka pozwala wykonać wiele zaawansowanych operacji i jest idealnym wyborem dla osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego i udoskonalić swoje projekty o wydajne serce, jakim jest minikomputer.

Dodaj komentarz