التكنولوجيا لا تتوقف أبدًا عن التطور، ونحن كذلك
منصات Mini-ITX المصدق عليها والمصممة للنشر الموثوق به في البيئات الصناعية والمتطورة وبيئات الأنظمة المدمجة.
الذكاء الاصطناعي على الحافة واللوحات الأم Mini-ITX عالية الأداء
اللوحة الأم Intel Core Ultra Mini-ITX المخصصة لتقنية الذكاء الاصطناعي الطرفي (Edge AI)
منصة «إنتل كور ألترا» المدمجة والمصممة خصيصًا للاستدلال المحلي، والرؤية الآلية، والتحليلات الصناعية، والروبوتات، ومعالجة الوسائط.
اختر المعالج المحدد، ومحركات الذكاء الاصطناعي المدمجة، وبنية الذاكرة، والكاميرا ومسار الشبكة، ووحدات التوسعة، وبيئة تشغيل البرامج، والطاقة، ونظام التبريد من الطراز المستهدف — وليس من اسم «Core Ultra» وحده.
- إنتل كور ألتراعائلة المعالجات المختارة وفقًا لحجم العمل
- وحدة المعالجة المركزية + بطاقة الرسوماتمسارات الحوسبة العامة والوسائط المتوازية
- وحدة معالجة الشبكات (NPU) المدمجةتختلف الإمكانات المتاحة باختلاف رمز المنتج (SKU) للمعالج
- الذكاء الاصطناعي على الحافةالاستدلال والتحليلات المحلية
- ميني آي تي إكسمساحة تشغلها تبلغ 170 × 170 ملم
- منصة المشروعالذاكرة، وعمليات الإدخال/الإخراج، والطاقة، وخصائص التبريد حسب الإصدار
تأكد من الرمز التسلسلي الدقيق للمعالج (SKU)، وبيئة تشغيل الذكاء الاصطناعي (AI)، ومسار الذاكرة، وطوبولوجيا الإدخال/الإخراج (I/O)، ومدخلات الطاقة، والحدود الحرارية قبل تثبيت منصة الإنتاج.
وحدة المعالجة المركزية + وحدة معالجة الرسومات + وحدة المعالجة العصبيةقم بتخصيص كل محرك حوسبة لحمل العمل الذي يتعامل معه على أفضل وجه
ميني آي تي إكسمنصة حوسبة طرفية مدمجة مقاس 170 × 170 ملم
الحمل المستمر للذكاء الاصطناعيالتحقق من زمن الاستجابة وحركة مرور البيانات في الذاكرة واستهلاك الطاقة ودرجات الحرارة معًا
خط الأساس للتكوين
منصة Intel Core Ultra واختيار محرك الذكاء الاصطناعي
تُعد «Core Ultra» عائلة من المعالجات، وليست مواصفة ثابتة واحدة للوحة الأم. تأكد من الرمز التسويقي (SKU) الدقيق، والمعالج (CPU)، ووحدة الرسومات، ووحدة المعالجة العصبية (NPU)، والذاكرة، وواجهات الإدخال/الإخراج (I/O)، ووحدات التوسعة، ومصدر الطاقة، ودعم البرامج المطلوب لمسار عمل الذكاء الاصطناعي المقصود.
النموذج أولاًتحديد حجم النموذج، والدقة، والمشغلات، والهدف المحدد لزمن الاستجابة، وخطة التحديث.
مسار البياناتتتبع الكاميرات أو أجهزة الاستشعار عبر الذاكرة، ومحركات الحوسبة، ووحدات التخزين، ومخرجات الشبكة.
مغلف مستمرقياس استهلاك الطاقة ودرجة الحرارة أثناء مسار الاستدلال الفعلي، وليس خلال اختبار أداء قصير.
حالة تكوين المنصة
عامل الشكل
Mini-ITX، 170 × 170 ممقياسي
عائلة المعالجات
تم اختيار معالج Intel Core Ultra بناءً على حجم العمل، واستهلاك الطاقة، والتوافر، وجيل المنصةتأكيد رمز المنتج (SKU)
محركات الحوسبة
تعتمد قدرات وحدة المعالجة المركزية (CPU) والبطاقة الرسومية المدمجة ووحدة المعالجة العصبية (NPU) على نوع المعالج المحدد وطريقة التنفيذ في اللوحةيعتمد على النموذج
الذاكرة والتخزين
السعة، والسرعة، والطوبولوجيا، وسعة تخزين التمهيد، وسعة تخزين مجموعات البيانات، ومتانة الكتابة حسب المنصةحسب الإعدادات
الكاميرا وعمليات الإدخال/الإخراج الشبكية
USB، MIPI، GigE، 2.5GbE، 10GbE، شاشة، واجهة تسلسلية، أو واجهات أخرى حسب اللوحةتأكيد مسار البيانات
التوسعة
خيارات PCIe وM.2 والمسرعات والاتصال اللاسلكي والاتصال الخلوي والتسجيل، حسب الطراز المختارالتحقق الميكانيكي
مجموعة البرامج
تم التحقق من صحة كل من نظام التشغيل، وبرامج التشغيل، وOpenVINO أو أي بيئة تشغيل أخرى، وإطار العمل، وتنسيق النموذج، والتكمية، وطريقة النشر، بشكل مشتركالتحقق من صحة البرامج
الحوسبة المستمرة
تم قياس زمن الاستجابة، ومعدل النقل، واستخدام الذاكرة، ودرجة الحرارة، والتقييد، والاستهلاك الكهربائي، وعملية الاستعادة باستخدام النموذج الحقيقي والمدخلاتالتحقق من صحة النظام
قم بمطابقة رقم تعريف المنتج (SKU) لمعالج Intel Core Ultra مع مسار معالجة الذكاء الاصطناعي Real Edge
يرجى إرسال النموذج، والإطار، والدقة، وتدفقات المدخلات، والهدف المحدد لزمن الاستجابة، والذاكرة، وسعة التخزين، والشبكة، وإمكانيات التوسعة، والطاقة، والهيكل الخارجي، وكمية المشروع.
بنية النظام
اختر «Compute Engine» لكل مرحلة من مراحل مسار المعالجة
قد يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي على الحافة وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو بطاقة الرسومات المدمجة أو وحدة المعالجة العصبية (NPU) أو مُسرِّعًا اختياريًّا لأداء مهام مختلفة. ويحدد الدعم في وقت التشغيل ونقل البيانات المسار الأكثر فعالية.
01
الإدخال والمعالجة المسبقةتحديد متطلبات الكاميرا، والمستشعر، وبرنامج الترميز، وتغيير الحجم، وتحويل الألوان، والمعالجة المجمعة، ونسخ البيانات إلى الذاكرة.
02
محرك الاستدلالاختر التسريع القائم على وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) أو وحدة المعالجة العصبية (NPU) أو التسريع القائم على التوسعة، وفقًا لمشغلي النماذج، والدقة، وزمن الاستجابة، ودعم وقت التشغيل.
03
المعالجة اللاحقة والتحكمتتبع الخطة، والقواعد، والتصور، والتحكم الصناعي، وقاعدة البيانات، ومخرجات الشبكة بعد الاستدلال.
04
النشر والاستعادةالتحقق من صحة تحديثات النموذج، وإصدارات برامج التشغيل، وبرنامج المراقبة، وعملية الرجوع إلى الإصدار السابق، والخدمة عن بُعد، والسلوك بعد حدوث أعطال في الطاقة أو البرامج.
ملاءمة النشر
أحمال عمل الذكاء الاصطناعي على الحافة (Edge AI) المناسبة لمنصة Mini-ITX المتكاملة
لا تختر المنصة إلا عندما تكون المهمة الأساسية للنظام وأولوية التحقق واضحتين.
الرؤية الآلية ومراجعة الجودة
المعالجة المسبقة للصور محليًّا، والاستدلال، ومعالجة النتائج، والتواصل مع الأجهزة ضمن نظام مدمج.
استكشاف الأنظمة ذات الصلة →الروبوتات والتحكم الذكي
دمج المستشعرات، والإدراك، ودعم اتخاذ القرار المحلي، وتنسيق الحركة، وبرامج الإشراف.
استكشاف الأنظمة ذات الصلة →تحليلات الفيديو والبنية التحتية الذكية
التحليلات متعددة التدفقات، وكشف الأحداث، وإنشاء البيانات الوصفية، وإعداد التقارير في المراحل الأولية بعد التحقق من صحة مسار البيانات.
استكشاف الأنظمة ذات الصلة →
!
حدود الاختيار
لا تختر المنصة بناءً على العلامة التجارية للمعالج أو أرقام الذكاء الاصطناعي القصوى وحدها. فقد تؤثر عوامل مثل مشغّلات النماذج غير المدعومة، وحركة مرور الذاكرة، واستيعاب الكاميرا، وعمليات تحويل البرامج، وحدود الطاقة، أو التقييد الحراري بشكل كبير على الأداء الفعلي.
تكوين المشروع
رقم المنتج (SKU) لـ Core Ultra، والبرامج، والإعدادات الحرارية
حدد المعالج وبيئة تشغيل البرنامج بدقة وفقًا للنموذج وبيانات الإدخال والذاكرة وسعة التخزين ووحدات الإدخال/الإخراج ووحدات التوسيع ونظام التبريد المستخدمة في الإنتاج.
المعالج ومحركات الحوسبة
حدد رقم المنتج (SKU) الخاص بـ Core Ultra وتحقق من إمكانيات وحدة المعالجة المركزية (CPU) والبطاقة الرسومية ووحدة المعالجة العصبية (NPU) والوسائط والذاكرة ووحدات الإدخال/الإخراج المتوفرة.
النموذج وحزمة وقت التشغيل
الموافقة على الإطار، ووقت التشغيل، والمشغلات، والدقة، والتكمية، وبرامج التشغيل، وصورة نظام التشغيل، وإصدار النموذج، وطريقة التراجع.
الكاميرا والشبكة والتوسعة
تخطيط مدخلات المستشعرات، وشاشات العرض، ومخرجات الشبكة، ومسرعات PCIe أو M.2، ووحدات التخزين، والمسافات الميكانيكية.
الطاقة والغلاف الحراري
تحديد أبعاد مصدر الطاقة، وموزع الحرارة، والمروحة أو مسار تدفق الهواء، والعلبة، والحدود البيئية، وهامش التخفيض من أجل استدلال مستمر.
المنصةالمنصات المجهزة لتقنية الذكاء الاصطناعي
قارن بين اتجاهات الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي المتكاملة وتلك القائمة على التوسع.
اكتشف المنصات المجهزة لتقنية الذكاء الاصطناعي → التحقق من الصحةالتحقق الهندسيوضع خطة اختبار للنموذج، ومسار البيانات، والأداء الحراري، والبرمجيات، وعمليات الاستعادة.
مراجعة عملية التحقق من الصحة → مرجعالمنصات المرجعيةمراجعة أنماط تكامل الأنظمة الخاصة بعمليات النشر الصناعية وعمليات النشر على الحافة.
عرض المنصات المرجعية → المكتبةأوراق بحثية هندسيةاستخدم الإرشادات العملية لاتخاذ القرارات المتعلقة بالحوسبة، والطاقة، والتبريد، وعمليات الإدخال/الإخراج، ودورة الحياة.
تصفح الأوراق البحثية →أسئلة الاختيار
أسئلة الاختيار الخاصة ببرنامج «Intel Core Ultra Edge AI»
تأكد من التفاصيل الخاصة بالمنتج التي قد تؤثر على بنية النظام النهائية.
هل توفر جميع معالجات Intel Core Ultra نفس قدرات وحدة المعالجة العصبية (NPU) والرسومات؟
لا. تشمل منصة «Core Ultra» عدة أجيال ووحدات تخزين مختلفة. يرجى التأكد من المواصفات الدقيقة للمعالج ووحدة المعالجة العصبية (NPU) والبطاقة الرسومية والوسائط والذاكرة والطاقة وقدرات الإدخال/الإخراج قبل الموافقة على اللوحة الأم.
هل يمكن لأي نموذج ذكاء اصطناعي أن يعمل بكفاءة على وحدة معالجة الشبكات (NPU) المدمجة؟
لا. يعتمد قدرة وحدة المعالجة العصبية (NPU) على تنفيذ النموذج بفعالية على عوامل مثل دعم العمليات الحسابية، وتنسيق النموذج، والدقة، والتكمية، ووقت التشغيل، وأشكال التنسور، وإصدارات البرامج.
متى ينبغي أن يستخدم مسار المعالجة وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) أو وحدة المعالجة العصبية (NPU)؟
اختر المحرك الذي يتوافق مع دعم المشغل، وزمن الاستجابة، ونقل البيانات بين الذاكرات، واستقرار وقت التشغيل. في العديد من الأنظمة، لا يتم تشغيل كل من المعالجة المسبقة، والاستدلال، والمعالجة اللاحقة على نفس المحرك.
هل أحتاج إلى التحقق من صحة النماذج الحرارية باستخدام حمل عمل الذكاء الاصطناعي الفعلي؟
نعم. قد لا تكتشف اختبارات الأداء الاصطناعية القصيرة حالات تقييد الأداء المستمر. لذا، يجب التحقق من الطراز الدقيق، وحمل الكاميرا أو المستشعر، ومجموعة البرامج، وتدفق الهواء داخل الهيكل، كل ذلك معًا.
هل يمكنني اختيار اللوحة بناءً على العلامة التجارية للمعالج وحدها؟
لا. غالبًا ما تحدد عمليات استيراد البيانات من الكاميرا، ودعم وقت التشغيل، وتصميم شبكة الذاكرة، وميزانية الطاقة، وسلوك التخزين، والتوسعة، والتصميم الحراري ما إذا كان مسار العمل الكامل يعمل في بيئة الإنتاج أم لا.