Aby mikrokomputer można było uznać za AI Ready, musi spełniać określone wymagania sprzętowe i programowe, które pozwalają na efektywne uruchamianie modeli sztucznej inteligencji. W zależności od zastosowań (np. edge AI, AI w chmurze, przetwarzanie lokalne) wymagania mogą się różnić, ale ogólnie kluczowe aspekty to:
AI ready – Cechy procesora (CPU)
- Obsługa instrukcji SIMD (np. AVX, AVX2, AVX-512) – przyspiesza obliczenia AI.
- Wielordzeniowość – im więcej rdzeni i wątków, tym lepiej dla obciążeń AI.
- Preferowane procesory: Intel Core i5/i7/i9 (z serii Neural), AMD Ryzen AI, ARM Cortex-A (dla edge AI).
AI ready – GPU / Akcelerator AI
- Dla zaawansowanych modeli konieczna jest karta z CUDA (NVIDIA) lub ROCm (AMD).
- Zintegrowane układy GPU z AI Acceleration (np. Intel Arc, AMD RDNA3, Apple Neural Engine).
- Dedykowane NPU (Neural Processing Unit), np. Intel AI Boost, Apple Neural Engine, Qualcomm Hexagon.
AI ready – Pamięć RAM
- Minimum 8 GB, ale 16 GB lub więcej zalecane dla bardziej wymagających modeli AI.
- Wysoka przepustowość (LPDDR5, DDR5) wpływa na szybkość przetwarzania.
AI ready – Nośnik danych
- AI wymaga dużych transferów danych, więc NVMe SSD (PCIe 4.0/5.0) jest zalecane.
- Minimum 256 GB, optymalnie 1 TB+ dla przechowywania modeli AI.
AI ready – Obsługa AI Frameworks
- Kompatybilność z TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime, OpenVINO itp.
- Wsparcie dla CUDA, DirectML, Metal, Vulkan (dla akceleracji GPU).
AI ready – Łączność i Interfejsy
- USB 3.2 / USB4 – do podłączania akceleratorów AI (np. Google Coral, Intel Movidius).
- Wi-Fi 6 / 6E, Ethernet 2.5Gb/s – szybka komunikacja w systemach AI IoT.
AI ready – Energooszczędność i Chłodzenie
- W edge AI ważna jest optymalizacja mocy i chłodzenie pasywne.
- NPU i układy ARM (np. Raspberry Pi z AI akceleratorami) pozwalają na AI wbudowane.
