التكنولوجيا لا تتوقف أبدًا عن التطور، ونحن كذلك
منصات Mini-ITX المصدق عليها والمصممة للنشر الموثوق به في البيئات الصناعية والمتطورة وبيئات الأنظمة المدمجة.
منصات الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطرفية
الذكاء الاصطناعي على الحافة واللوحات الأم Mini-ITX عالية الأداء
إرشادات حول منصة Mini-ITX للاستدلال المحلي بالذكاء الاصطناعي، والرؤية الآلية، والتحليلات الصناعية، والروبوتات، ومعالجة الفيديو، والتسريع المنفصل. اختر وفقًا للطراز، والإطار البرمجي، ومسار البيانات، والذاكرة، وإمكانيات التوسعة، والطاقة، والتبريد، وحجم العمل المستمر — لا تقتصر على اسم المُسرِّع وحده.
مقاس المسرعقم بمطابقة النموذج ومجموعة البرامج مع وحدة معالجة الشبكات العصبية (NPU) المدمجة، أو وحدة الرسومات، أو Jetson، أو تسريع PCIe.
عرض النطاق الترددي لمسار البياناتتتبع حركة البيانات بين الكاميرا، والمستشعر، والذاكرة، ووحدة التخزين، والشبكة، والمسرع.
السعة الحاسوبية المستدامةحجم التبريد، وتدفق الهواء، والمساحة المتاحة للبطاقات، والهيكل الخارجي للأنبوب الفعلي.
اتجاهات منصة الحوسبة
قارن أولاً بين هياكل التسارع
تمثل هذه الطرز من المنصات اتجاهات حوسبة مختلفة. وتعتمد المعالجات المحددة، وتخصيص المسارات، وتصميم شبكة الذاكرة، ودعم الوحدات، والأداء، وتوافر الأجهزة، والقدرة على التكيف مع الظروف البيئية على التكوين النهائي.
الحوسبة المتكاملة القائمة على الذكاء الاصطناعي
اللوحة الأم Intel Core Ultra Mini-ITX المخصصة لتقنية الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI)
منصة متكاملة تضم وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة الرسومات ووحدة المعالجة العصبية (NPU) مخصصة لسير عمل الاستدلال المحلي والرؤية والتحليلات.
عرض لوحة Intel Core Ultra Edge AI
وحدة المعالجة المركزية المثبتة في مقبس + PCIe
اللوحة الأم الصناعية LGA1700 Mini-ITX المزودة بواجهة PCIe x16
منصة إنتل مزودة بمقبس مخصصة لأحمال عمل وحدة المعالجة المركزية الأكثر كثافة وتوسعة PCIe كاملة الطول.
عرض اللوحة LGA1700 PCIe x16
وحدة المعالجة المركزية والرسومات المدمجة
لوحة أم AMD Ryzen مدمجة من نوع Mini-ITX مزودة بذاكرة DDR5
نهج حوسبة مدمجة متوازن مخصص لأنظمة التصور والتحليلات والتحكم والأنظمة التي تراعي الجرافيك.
عرض لوحة AMD Ryzen المدمجة المزودة بذاكرة DDR5
الذكاء الاصطناعي على الحافة القائم على الوحدات النمطية
لوحة حاملة NVIDIA Jetson Mini-ITX للذكاء الاصطناعي على الحافة
منصة Mini-ITX مخصصة لتطبيقات الرؤية الآلية والروبوتات والاستدلال المتسارع على الحافة القائمة على منصة Jetson.
عرض لوحة NVIDIA Jetson Carrier Board
مسرع منفصل
لوحة أم Mini-ITX مزودة بوحدة معالجة رسومات (GPU) ومنفذ PCIe x16
حل يعتمد على وحدة معالجة رسومات منفصلة (GPU) أو بطاقة مسرعة، مخصص للأنظمة المدمجة التي تتطلب قدرة حوسبة أعلى تعتمد على التوسعة.
عرض اللوحة المزودة بواجهة PCIe x16 المجهزة للعمل مع وحدة معالجة الرسومات (GPU)مصفوفة قرارات برنامج «أكسيليراتور»
اختر خط الأنابيب — لا تقتصر على أعلى مواصفات الحوسبة فحسب
تعتمد أفضل بنية على دعم إطار العمل، وبيانات الإدخال، وزمن الاستجابة، وحركة الذاكرة، والطاقة، والآليات، ونشر البرامج، ونموذج الخدمة.
| توجهات المنصة | مسار التسارع | المقاس القياسي | التأكيد قبل البدء في الإنشاء |
|---|---|---|---|
| اللوحة الأم Intel Core Ultra Mini-ITX المخصصة لتقنية الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI) | الاتجاه المتكامل بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) ووحدة المعالجة العصبية (NPU) | الاستدلال المحلي المعتدل، والرؤية، والتحليلات | تأكد من المعالج الدقيق، ودعم إطار العمل، وزمن الاستجابة للنموذج، والذاكرة، ودرجات الحرارة المستمرة. |
| اللوحة الأم الصناعية LGA1700 Mini-ITX المزودة بواجهة PCIe x16 | وحدة المعالجة المركزية المثبتة في مقبس بالإضافة إلى بطاقة PCIe | التحليلات التي تتطلب قدرة معالجة عالية من وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وأنظمة المسرعات المنفصلة | تأكد من عرض المسار الكهربائي، ومسافة الخلوص للبطاقة، والإمداد، وتدفق الهواء، والموارد المشتركة. |
| لوحة أم AMD Ryzen مدمجة من نوع Mini-ITX مزودة بذاكرة DDR5 | وحدة المعالجة المركزية المدمجة ووحدة معالجة الرسومات | التصور، والأتمتة، والحوسبة المختلطة | تأكد من نوع المعالج بالضبط، وتوزيع الذاكرة، ومسار بطاقة الرسومات، ووحدات التوسعة، وبرامج التشغيل، ونظام التبريد. |
| لوحة حاملة NVIDIA Jetson Mini-ITX للذكاء الاصطناعي على الحافة | وحدة «جيتسون» واتجاه الحامل | الرؤية، والروبوتات، والاستدلال السريع | تأكد من الوحدة المدعومة، وتوجيه الإدخال/الإخراج، وصورة البرنامج، ووضع الطاقة، والتبريد، ودورة الحياة. |
| لوحة أم Mini-ITX مزودة بوحدة معالجة رسومات (GPU) ومنفذ PCIe x16 | وحدة معالجة رسومات (GPU) منفصلة أو مُسرِّع PCIe | الاستدلال عالي الإنتاجية، والرؤية، والحوسبة | تأكد من المسارات الكهربائية، وحجم البطاقة، ومصدر الطاقة الإضافي، وتدفق الهواء، والغلاف، ومجموعة البرامج. |
مسار بيانات الاستدلال
تتبع كل عملية نقل من المدخلات إلى المخرجات
يعتمد الأداء الفعلي على كيفية دخول البيانات إلى النظام، وانتقالها عبر الذاكرة وعملية المعالجة المسبقة، ووصولها إلى المسرع، وخروجها عبر واجهات التخزين أو العرض أو التحكم أو الشبكة.
المدخلات
الكاميرات، أو الملفات الصوتية، أو أجهزة الاستشعار، أو البيانات الصناعية، أو الملفات، أو تدفقات الشبكة.
قياس عدد المصادر، والدقة، والمعدل، والتوقيت، والتزامن.الاستيعاب والمعالجة المسبقة
برامج التشغيل، وفك الترميز، وتغيير الحجم، والتوحيد، والتصفية، والمعالجة المجمعة.
قياس حمل وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وعدد عمليات نسخ الذاكرة، وعمق قائمة الانتظار، وزمن الاستجابة.الاستدلال أم الحساب
وحدة المعالجة المركزية (CPU)، ووحدة المعالجة العصبية المدمجة (NPU)، ووحدة معالجة الرسومات، ووحدة جيتسون (Jetson)، ووحدة معالجة الرسومات المنفصلة (GPU)، أو مسرع PCIe.
قياس معدل الاستخدام، وزمن استجابة النموذج، وسعة النقل، واستهلاك الطاقة، والتقييد.المعالجة اللاحقة
التصفية، أو التتبع، أو الدمج، أو تقييم القواعد، أو التصور، أو إخراج التحكم.
قياس زمن الاستجابة من البداية إلى النهاية وحمل وحدة المعالجة المركزية (CPU) والذاكرة.المخرجات ومعدلات الاستبقاء
الشاشة، والشبكة، والتخزين، والتنبيهات، وأوامر التحكم، أو المزامنة السحابية.
قياس معدل الإخراج، وعمليات الكتابة إلى وحدة التخزين، وحركة مرور الشبكة، وعملية الاستعادة.التوافق بين أحمال العمل والمنصات
إجراء اختبار أداء لخط الأنابيب المقترح في ظل حمل مستمر
استخدم نموذجًا تمثيليًّا وملف تعريف الإدخال. لا تحل مواصفات الذروة الاصطناعية محل القياسات على مستوى التطبيق.
| عبء العمل | المتغيرات المهيمنة | القياس | القيود المحتملة |
|---|---|---|---|
| الفحص باستخدام الرؤية الآلية | عدد الكاميرات، الدقة، معدل التقاط الصور، المعالجة المسبقة، النموذج، التوقيت | زمن الاستجابة، الإطارات المفقودة، معدل النقل، التزامن | الاستيعاب، حركة الذاكرة، استخدام وحدة التسريع |
| تحليلات الفيديو متعدد التدفقات | عدد البث، برنامج الترميز، الدقة، معدل الإطارات، الطراز، مدة الاحتفاظ | حمل فك التشفير، معدل الاستدلال، حالات الانقطاع، سعة التخزين، درجة الحرارة | مسار فك التشفير، عرض النطاق الترددي للذاكرة، التبريد |
| الإدراك في مجال الروبوتات | دمج المستشعرات، زمن استجابة النموذج، توقيت التحكم، رسم الخرائط، الملاحة | أسوأ الحالات من حيث زمن الاستجابة، والتذبذب، والتنافس، والاستعادة | الجدولة، والمزامنة، والبرمجيات، ووضع الطاقة |
| التحليلات الصناعية | حجم البيانات، استخراج السمات، النماذج، التخزين، مخرجات الشبكة | فترة المعالجة، الذاكرة، عمليات الكتابة، سلوك التحديث | التوازن بين وحدة المعالجة المركزية (CPU) والمسرع، والاحتفاظ بالبيانات، والشبكة |
| الحوسبة المنفصلة باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) | طراز البطاقة، مسار PCIe، الطراز، الذاكرة، الطاقة الإضافية | الاستخدام، معدل النقل، السعة، الطاقة، الخصائص الحرارية | PCIe، المكونات الميكانيكية، مصدر الطاقة، تدفق الهواء، البرامج |
الغلاف الكهربائي والحراري والميكانيكي
التصميم من أجل أداء حاسوبي مستدام، وليس من أجل اختبار أداء قصير الأمد
تساهم كل من وحدة المعالجة المركزية، والمسرع، والذاكرة، ووحدة التخزين، والواجهات، وتحويل الطاقة، في تحديد الحمل النهائي للنظام ومتطلبات الغلاف.
الميزانية الكهربائية
تشمل وحدة المعالجة المركزية (CPU)، والمسرع، والذاكرة، ووحدة التخزين، والكاميرات، والشبكة، وأجهزة USB، والمراوح، وفقدان الطاقة الناتج عن التحويل.
التحقق من حالات التشغيل، والحالات المؤقتة، والحالات المستمرة، وحالات الأعطال.PCIe والمكونات الميكانيكية
تحقق من عرض المسار، وموضع الفتحة، وطول البطاقة، وسمكها، والموصلات، ومسار الكابل، والمسافات الفاصلة.
وجود فتحة مادية x16 لا يثبت أن التشغيل الكهربائي x16.مسار التبريد
حدد ما هي المبددات الحرارية، وتدفق الهواء، وعوائق الدخول والخروج، وإعادة التدوير، وتبريد وحدات التخزين، والنقاط الساخنة.
قم بقياس درجات الحرارة أثناء فترة الحمل العملي المستمر المقرر.أوضاع استهلاك الطاقة في البرامج
يمكن أن تؤثر البرامج الثابتة وبرامج التشغيل وأنماط التسريع وترددات التشغيل والحدود والجدولة على الأداء ودرجة الحرارة.
سجل القوة الدقيقة وتكوين البرامج المستخدمة في عملية التحقق من الصحة.الموارد الهندسية
تخطيط تكامل أنظمة الطاقة والتبريد والهيكل الخارجي
مسار التحقق من صحة الاستدلال
التحقق من صحة مسار عمل الذكاء الاصطناعي على الحافة بالكامل
قم بتثبيت النموذج، والبرمجيات، والأجهزة، ومصدر الطاقة، والعلبة، وملف تعريف الإدخال، حتى يمكن إعادة إنتاج نتائج الاختبارات القياسية ومقارنتها.
- 01
تحديد مهمة الذكاء الاصطناعي
تسجيل النموذج، والإطار، والدقة، والمدخلات، وزمن الاستجابة، ومعدل الإنتاجية، والمخرجات، وقيود الخدمة.
- 02
اختيار البنى المرشحة
قارن بين خيارات التسريع المدمج، و«جيتسون»، ووحدة المعالجة المركزية المزودة بمقبس، ووحدات PCIe المنفصلة.
- 03
وضع ميزانية مسار البيانات
قياس عمليات الاستيعاب، والمعالجة المسبقة، ونقل البيانات إلى الذاكرة، والاستدلال، والمعالجة اللاحقة، والتخزين، والاتصال الشبكي.
- 04
تجميد مكدس الاختبار
سجل معلومات الأجهزة، والبرامج الثابتة، وبرامج التشغيل، والمكتبات، وملفات النماذج، وإعدادات الطاقة، وإصدار التطبيق.
- 05
إجراء اختبارات مستمرة
قياس توزيع زمن الاستجابة، وسعة النقل، وحالات فقدان البيانات، ومعدل الاستخدام، واستهلاك الطاقة، ودرجات الحرارة، والأخطاء، وعمليات الاستعادة.
- 06
مراجعة حدود النشر
تحديد المعايير الخاصة بالبيئة المحيطة، والهيكل الخارجي، وملف تعريف المدخلات، وتحديث النموذج، ومراجعة المكونات، وحدود اختبار التراجع.
اختيار منصة الذكاء الاصطناعي على الحافة
الأسئلة الشائعة
الإجابة على الأسئلة المتعلقة بمُسرِّع Resolve، وواجهة PCIe، ونقل البيانات، والبرمجيات، والطاقة، والتبريد، واختبارات الأداء.
هل ينبغي لنا اختيار وحدة معالجة شبكية (NPU) مدمجة، أم وحدة معالجة رسومات (GPU) منفصلة، أم منصة «جيتسون»؟
اختر من بين النموذج الفعلي، والإطار، وتدفقات المدخلات، والهدف المحدد لزمن الاستجابة، وميزانية الطاقة، والنظام البيئي للبرمجيات، والهيكل الخارجي، وطريقة النشر. قم بإجراء اختبار أداء للمسار المقصود قبل تحديد اتجاه المُسرِّع.
هل توفر فتحة PCIe x16 المادية دائمًا ستة عشر مسارًا كهربائيًا؟
لا. قد تعمل فتحة x16 المادية بعدد أقل من المسارات الكهربائية. تأكد من عرض المسار، وجيل PCIe، وتخصيص المعالج، ودعم BIOS، والموارد المشتركة مع وحدة التخزين أو الأجهزة الأخرى.
ما الذي يحدد الأداء الفعلي لاستدلال الذكاء الاصطناعي على الحافة؟
تؤثر كل من بنية النموذج، والدقة، وحجم الدفعة، ودقة المدخلات، والمعالجة المسبقة، وعرض النطاق الترددي للذاكرة، واستخدام المسرع، وتحسين البرامج، ونقل البيانات، وإعدادات الطاقة، والحدود الحرارية، على الأداء المستدام.
هل يمكن تركيب أي بطاقة رسومات منفصلة (GPU) في هيكل Mini-ITX؟
لا. تحقق من طول البطاقة وسماكتها وموضع الفتحة والمسافة الفاصلة بين الموصلات ومصدر الطاقة الإضافي ومسار الكابلات وسعة الإمداد وتدفق الهواء ومسار العادم وإمكانية الوصول إلى وحدة التخزين أو أجهزة التوسعة الأخرى.
كيف ينبغي إجراء التحقق الحراري لنظام الذكاء الاصطناعي على حافة الشبكة؟
اختبر سلسلة العمليات الكاملة باستخدام النموذج المستهدف، وتدفقات المدخلات، والمسرع، والذاكرة، ووحدة التخزين، وبرامج التشغيل، وإعدادات الطاقة، والهيكل الخارجي، وتدفق الهواء، والظروف المحيطة، وفترة التشغيل المستمرة النموذجية.
ما هي المعلومات المطلوبة لتقديم توصية بشأن منصة الذكاء الاصطناعي على الحافة؟
يرجى تحديد النموذج، والإطار العام، والدقة، ومصادر البيانات، وعدد التدفقات، والهدف المحدد لزمن الاستجابة، وتفضيلات المسرع، والذاكرة، والتخزين، والشبكات، والتوسعة، والطاقة، والهيكل الخارجي، والتبريد، والبيئة، والكمية، ومتطلبات دورة الحياة.