NPU de Intel · AMD Ryzen AI · NVIDIA Jetson · GPU discreta

Placas Mini-ITX preparadas para IA destinadas a la inferencia en el borde

Elige la arquitectura de IA en función del tamaño del modelo, la compatibilidad con aceleradores, la memoria, las entradas y salidas de los sensores, el tiempo de ejecución, el consumo energético y las características térmicas.

  • Core Ultra · NPU de OpenVINORuta x86: CPU + GPU + NPU
  • Ryzen Embedded 8000 · NPU XDNADDR5 + aceleración de IA integrada
  • Jetson Orin · CUDA + TensorRTPlataforma de IA en el borde basada en módulos
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Plataforma Mini-ITX preparada para IA destinada a la inferencia en el borde, la visión artificial y la robótica

Selección de plataformas de IA

¿Qué arquitectura de IA se adapta mejor a tu carga de trabajo?

Empieza por el modelo, el tiempo de ejecución, la ruta de datos y los límites de implementación, y no por las cifras de TOPS que aparecen en los titulares.

NPU integrada · IA periférica x86 compacta

Elige Intel Core Ultra o AMD Ryzen Embedded 8000 para aplicaciones x86 con aceleración NPU local.

NVIDIA Jetson · Visión, robótica e inteligencia artificial aplicada a los sensores

Elige NVIDIA Jetson cuando CUDA/TensorRT, JetPack, la captación de imágenes de cámara o la robótica sean elementos clave del sistema.

GPU discreta · Más VRAM y mayor flexibilidad del acelerador

Elige una placa base Mini-ITX preparada para GPU con ranura PCIe x16 cuando el modelo necesite más VRAM o una GPU sustituible.

M.2 / Acelerador adicional · Inferencia especializada

Utiliza los aceleradores de complementos únicamente una vez que se haya comprobado el tiempo de ejecución, el ancho de banda, los controladores, la alimentación y la cobertura de los operadores.

Explora las placas Mini-ITX de IA de vanguardia y alto rendimiento →

Plataforma · Opciones de configuración

Compara las opciones de computación con IA antes de elegir la placa

El acelerador es solo una parte del sistema. La memoria, las entradas y salidas, el entorno de ejecución, PCIe, el almacenamiento, las redes, la alimentación y la refrigeración son los factores que determinan si funciona en la práctica.

Dirección de IA Plataforma representativa Mejor ajuste Prioridad a nivel del consejo de administración
NPU de Intel integrada Core Ultra 5 125H · CPU + GPU Arc + Intel AI Boost HMI industrial, visión artificial, inferencia x86, cargas de trabajo mixtas de CPU/GPU/NPU Memoria, OpenVINO, cámara/ruta de datos, PCIe/M.2, alimentación, refrigeración.
NPU integrada de AMD Ryzen Embedded 8840U · Zen 4 + Radeon + NPU XDNA Sistemas x86 integrados de inteligencia artificial, visión artificial, análisis de datos y gráficos avanzados DDR5/ECC, Ryzen AI, enrutamiento PCIe, E/S de sensores, gestión térmica.
NVIDIA Jetson Jetson Orin Nano / NX / AGX Orin Robótica, IA multicámara, CUDA/TensorRT, fusión de sensores Módulo Exact, JetPack, E/S CSI/USB/red, NVMe, modo de alimentación, refrigeración.
GPU discreta Mini-ITX compatible con GPU PCIe x16 Modelos más grandes, mayor demanda de VRAM, plataformas de GPU para ordenadores de sobremesa Asignación de PCIe, tamaño de la GPU, fuente de alimentación, potencia de la ranura, flujo de aire, recursos compartidos.

Compara plataformas de referencia para arquitecturas de IA →

Características técnicas principales

Especificaciones representativas de la plataforma de IA

Estas cifras se basan en diferentes ámbitos de aplicación del acelerador y no constituyen una clasificación de rendimiento.

Plataforma de referencia Métrica de IA Memoria / Ancho de banda Referencia de potencia Ampliación / E/S Tiempo de ejecución primario
Intel Core Ultra 5 125H NPU 11 TOPS INT8; pico total de 33 TOPS INT8 Compatibilidad con DDR5 y LPDDR5; la topología de la placa varía 28 W de potencia base; 115 W de potencia máxima en modo turbo Hasta 28 carriles PCIe del procesador OpenVINO, ONNX Runtime, DirectML / Windows ML
AMD Ryzen Embedded 8840U NPU XDNA de hasta 16 TOPS DDR5-5600; ECC de doble canal TDP de 15 a 30 W 20 carriles PCIe Gen4 Rutas del software Ryzen AI / ONNX Runtime
Jetson Orin Nano 8 GB Super 67 dispersos / 33 densos INT8 TOPS 8 GB de LPDDR5; 102 GB/s Modos de 7, 15 y 25 W + MAXN Super Cámara con placa base, NVMe, USB, red, PCIe JetPack, CUDA, TensorRT
Ruta de la GPU discreta Depende de la GPU seleccionada, la precisión, la dispersión y el tiempo de ejecución VRAM de la GPU + memoria del sistema Carga de la GPU, la CPU, la placa y los periféricos La asignación de PCIe x16 y el espacio libre en el chasis dependen de cada sistema Depende del fabricante de la GPU y del marco de trabajo

Aplicaciones

Adaptar el hardware de IA a la carga de trabajo y al flujo de datos

Inspección mediante visión artificial

Elige en función del número de cámaras, la resolución, el preprocesamiento, la precisión del modelo, la latencia de activación y el rendimiento de la inspección.

Mini-ITX para visión artificial →

HMI industriales y análisis locales

Las NPU x86 integradas son adecuadas para sistemas Windows/Linux que combinan gráficos, E/S industrial e inferencia local moderada.

Mini-ITX para HMI industrial →

IA generativa sin conexión

El tamaño del modelo, la cuantificación, la RAM/VRAM, la caché KV, el tiempo de ejecución, los tokens por segundo, el almacenamiento y la carga térmica determinan si es más adecuado un Jetson o una GPU discreta.

Plataformas periféricas para IA conectada y sin conexión →

Arquitectura · Implementación técnica

Sigue el proceso de la carga de trabajo de IA desde la entrada hasta el resultado de la inferencia

Una placa preparada para la IA debe gestionar de forma conjunta la ingesta de datos, la inferencia, la salida de datos y la refrigeración.

  1. Canal de entradaLos datos procedentes de CSI, USB, GigE, LiDAR, bus de campo, almacenamiento o red se introducen en el sistema.
  2. Preprocesamiento de la CPUDecodificación, redimensionamiento, filtrado, lógica de control y operadores no acelerados.
  3. Acelerador de IALa NPU integrada, la GPU/DLA de Jetson, una GPU discreta o un acelerador adicional ejecutan los operadores compatibles.
  4. Memoria y almacenamientoLos pesos de los modelos, los búferes, la caché KV, los conjuntos de datos y el registro en NVMe compiten por la memoria y el almacenamiento.
  5. Tiempo de ejecución e implementaciónInstala el entorno de ejecución de IA junto con los controladores y el sistema operativo.
  6. Energía y térmicaCalcular los recursos de computación, almacenamiento, E/S y refrigeración para una carga sostenida.

Diseño de cámaras USB y E/S periféricas →

Aspectos técnicos clave

Cinco requisitos que hay que definir antes del lanzamiento del hardware de IA

Modelo, precisión y objetivo de rendimiento
Define el modelo, la cobertura del operador, la precisión, el tamaño del lote, la exactitud, la latencia, el rendimiento y la ruta alternativa.
Capacidad de memoria y ancho de banda
Dimensiona los pesos de los modelos, los búferes, la caché KV, los canales concurrentes, la memoria compartida, el registro en NVMe y el espacio de actualización.
Cámara, sensor y entrada de datos
Configurar CSI, USB, GigE, disparo/sincronización, ISP, resolución, frecuencia de fotogramas, cable, alimentación y límites de uso simultáneo.
Entorno de ejecución de inferencias y pila de software
Tiempo de ejecución de Pin, controladores, contenedores, núcleo/BSP, conversión de modelos y operadores compatibles.
Balance energético y térmico
Cálculo de la potencia necesaria para el funcionamiento continuo del sistema, incluyendo la CPU, la memoria, el almacenamiento, las tarjetas de red, las cámaras, los dispositivos USB, las pérdidas del VRM, la temperatura ambiente y la carcasa.

Calcular el consumo energético de un sistema Mini-ITX →

Límites técnicos · Validación

No consideres las métricas de IA de los titulares como un indicador del rendimiento real de la aplicación

Área de reclamaciones Qué significa Lo que debe demostrar el sistema real
TOPS Rendimiento máximo del acelerador en una condición de prueba definida. Mide los FPS, la latencia o los tokens por segundo con la precisión de producción, el preprocesamiento, el tráfico de memoria y las frecuencias sostenidas.
NPU integrada Un acelerador integrado en el paquete del procesador. El modelo de destino debe corresponderse con los operadores compatibles; las tareas no compatibles pueden recaer en la CPU o la GPU.
Ranura PCIe x16 Una interfaz mecánica de ampliación de la GPU. Comprueba la anchura del carril, la generación, la potencia de la ranura, el tamaño de la GPU, la fuente de alimentación, el flujo de aire y los recursos compartidos de M.2/NIC.
Número de interfaces de cámara Recursos CSI, USB o de red disponibles. Las transmisiones simultáneas también dependen de los carriles, los concentradores, el proveedor de servicios de Internet (ISP) o el decodificador, el ancho de banda de la memoria, el almacenamiento, la sincronización y los controladores.
Funcionamiento de la IA sin ventilador Refrigeración sin ventilador del sistema en una configuración determinada. Evalúa conjuntamente las condiciones ambientales, la carcasa, el disipador térmico, la carga sostenida del acelerador, el calor generado por el almacenamiento y la tarjeta de red, y la limitación de rendimiento.

Restricciones de diseño térmico para sistemas de IA sin ventilador →

Guía de selección

Elige la plataforma de IA en función de la principal restricción

Requisito principal Punto de partida recomendado Plantéate otra arquitectura cuando
Software x86 + IA moderada + OpenVINO Plataforma Intel Core Ultra con NPU La cobertura del operador, la memoria o el rendimiento son insuficientes.
IA x86 + gráficos Radeon + NPU XDNA Plataforma AMD Ryzen Embedded 8000 La carga de trabajo requiere CUDA/TensorRT o más memoria del acelerador.
CUDA/TensorRT, cámaras, robótica, IA en el borde NVIDIA Jetson El modelo necesita más VRAM, un hardware de GPU sustituible o x86.
Modelos de gran tamaño / GPU de sobremesa sustituible Mini-ITX compatible con GPU discreta El tamaño de la GPU, la potencia de la ranura, la fuente de alimentación, el flujo de aire o la carcasa no encajan.
Aún no se ha seleccionado el acelerador Empieza por evaluar el rendimiento del modelo real Seleccione solo después de haber medido la latencia, la precisión, la memoria, el consumo energético, el rendimiento de la ruta de datos, la compatibilidad con el tiempo de ejecución y el coste del sistema.

Comprueba el margen térmico de la IA antes de la selección definitiva →

Revisión de la configuración de la IA

Revisa la configuración de tu hardware de IA

Indica el modelo, la precisión, el objetivo de latencia/FPS, el acelerador, las cámaras o sensores, la memoria, el almacenamiento, la conexión de red, el tiempo de ejecución, la potencia, la carcasa, la temperatura y la cantidad.

Enviar los requisitos de hardware para IA

Personalización · Asistencia técnica

Personalizar la ruta de datos de la IA en función de la carga de trabajo

Personaliza la placa cuando la carga de trabajo requiera diferentes entradas y salidas de sensores, enrutamiento de aceleradores, software, alimentación, refrigeración o componentes mecánicos.

Acelerador y expansión

NPU integrada, módulo Jetson, GPU PCIe, acelerador M.2, enrutamiento de carriles, alimentación y estrategia de sustitución.

Base de referencia técnica

Referencias oficiales para la selección de hardware de IA

PREGUNTAS FRECUENTES

Preguntas frecuentes sobre Mini-ITX preparadas para IA

¿Cuántos TOPS necesito para la IA en el borde?

No existe un objetivo TOPS universal. Realiza pruebas comparativas del modelo real teniendo en cuenta la precisión deseada, el tiempo de ejecución, el objetivo de latencia/FPS, el modo de consumo energético y las condiciones térmicas sostenidas.

¿Debería elegir una NPU, un Jetson o una GPU discreta?

Elige en función de la compatibilidad con los modelos, la RAM/VRAM, la pila de software, las entradas y salidas de los sensores, la latencia, el consumo energético, la gestión térmica y las necesidades de actualización.

¿Predice TOPS los FPS de inferencia?

No. Los FPS y la latencia también dependen de los operadores, la precisión, el ancho de banda de la memoria, el preprocesamiento, la eficiencia en tiempo de ejecución, el modo de consumo energético y la limitación de rendimiento.

¿Puede una placa Mini-ITX preparada para IA utilizar varias cámaras?

Sí, siempre que la placa cuente con las conexiones CSI, USB o de red adecuadas y disponga de suficiente capacidad de decodificación, memoria, sincronización, alimentación y disipación térmica.

¿Se puede «congelar» la pila de software de IA para su uso en producción?

Sí. Fijar el sistema operativo/BSP, los controladores, el entorno de ejecución, los contenedores, las actualizaciones OTA y de recuperación, la versión del modelo y la revisión del hardware; a continuación, realizar pruebas de regresión de la carga de trabajo de producción.

Explore los conocimientos de ingeniería para sistemas integrados preparados para la IA

Manténgase informado con conocimientos prácticos de diseño basados en la implementación de IA en el mundo real. Nuestro contenido editorial se sumerge en la selección de NPU, la optimización de canalizaciones de visión, el ajuste de E/S para sensores ML y la gestión de placas de IA críticas para el ciclo de vida. Tanto si está desarrollando sistemas de control robóticos, unidades de inspección autónomas o terminales de visión compactos, nuestro blog proporciona a los compradores técnicos y a los equipos de ingeniería la orientación que necesitan para crear sistemas preparados para la IA que rindan bajo presión.