NPU Intel · AMD Ryzen AI · NVIDIA Jetson · GPU dédié

Cartes Mini-ITX compatibles IA pour l'inférence en périphérie

Choisissez l'architecture IA en fonction de la taille du modèle, de la prise en charge des accélérateurs, de la mémoire, des E/S des capteurs, du temps d'exécution, de la consommation électrique et des caractéristiques thermiques.

  • Core Ultra · NPU OpenVINOParcours CPU x86 + GPU + NPU
  • Ryzen Embedded 8000 · NPU XDNADDR5 + accélération IA intégrée
  • Jetson Orin · CUDA + TensorRTPlateforme d'IA en périphérie basée sur des modules
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Plateforme Mini-ITX compatible avec l'IA pour l'inférence en périphérie, la vision artificielle et la robotique

Sélection d'une plateforme d'IA

Quelle architecture d'IA est la mieux adaptée à votre charge de travail ?

Commencez par examiner le modèle, l'environnement d'exécution, le chemin d'accès aux données et les limites de déploiement — et non pas les chiffres TOPS présentés en gros titre.

NPU intégrée · IA de périphérie x86 compacte

Optez pour un processeur Intel Core Ultra ou AMD Ryzen Embedded 8000 pour les applications x86 bénéficiant d'une accélération NPU locale.

NVIDIA Jetson · Vision, robotique et IA appliquée aux capteurs

Optez pour NVIDIA Jetson lorsque CUDA/TensorRT, JetPack, l'acquisition d'images par caméra ou la robotique constituent les éléments clés du système.

Carte graphique dédiée · Plus de mémoire VRAM et une plus grande flexibilité en matière d'accélération

Optez pour une carte Mini-ITX compatible PCIe x16 avec emplacement pour carte graphique lorsque le modèle nécessite davantage de mémoire vidéo (VRAM) ou une carte graphique remplaçable.

M.2 / Accélérateur enfichable · Inférence spécialisée

N'utilisez les accélérateurs de modules complémentaires qu'une fois que le temps d'exécution, la bande passante, les pilotes, l'alimentation et la couverture des opérateurs ont été vérifiés.

Découvrir les cartes Mini-ITX Edge IA et haute performance →

Plateforme · Options de configuration

Comparez les chemins de calcul IA avant de choisir la carte

L'accélérateur n'est qu'un élément du système. Ce sont la mémoire, les E/S, le moteur d'exécution, le PCIe, le stockage, la mise en réseau, l'alimentation et le refroidissement qui déterminent s'il fonctionne concrètement.

Orientation en IA Plateforme représentative Meilleur ajustement Priorité au niveau du conseil d'administration
NPU Intel intégrée Core Ultra 5 125H · Processeur + GPU Arc + Intel AI Boost IHM industrielles, vision industrielle, inférence x86, charges de travail mixtes CPU/GPU/NPU Mémoire, OpenVINO, caméra/chemin de données, PCIe/M.2, alimentation, refroidissement.
NPU AMD intégrée Ryzen Embedded 8840U · Zen 4 + Radeon + NPU XDNA Systèmes embarqués x86 dédiés à l'IA, à la vision artificielle, à l'analyse de données et aux applications graphiques intensives DDR5/ECC, Ryzen AI, acheminement PCIe, E/S des capteurs, gestion thermique.
NVIDIA Jetson Jetson Orin Nano / NX / AGX Orin Robotique, IA multicaméra, CUDA/TensorRT, fusion de capteurs Module Exact, JetPack, E/S CSI/USB/réseau, NVMe, mode d'alimentation, refroidissement.
Carte graphique dédiée Mini-ITX compatible PCIe x16 pour carte graphique Modèles plus volumineux, besoins accrus en mémoire vidéo (VRAM), frameworks pour cartes graphiques de bureau Mappage PCIe, taille du GPU, bloc d'alimentation, alimentation des emplacements, circulation de l'air, ressources partagées.

Comparer les plateformes de référence pour les architectures d'IA →

Caractéristiques techniques principales

Spécifications types d'une plateforme d'IA

Ces chiffres s'appuient sur différentes mesures d'accélération et ne constituent pas un classement des performances.

Plateforme de référence Indicateur d'IA Mémoire / Bande passante Référence en matière de puissance Extension / E/S Durée d'exécution principale
Intel Core Ultra 5 125H NPU 11 TOPS INT8 ; pic global de 33 TOPS INT8 Prise en charge des normes DDR5 / LPDDR5 ; la topologie de la carte varie 28 W en mode de base ; 115 W en mode turbo (puissance maximale) Jusqu'à 28 voies PCIe par processeur OpenVINO, ONNX Runtime, DirectML / Windows ML
AMD Ryzen Embedded 8840U NPU XDNA pouvant atteindre 16 TOPS DDR5-5600 ; ECC double canal TDP de 15 à 30 W 20 voies PCIe Gen4 Chemins d'accès au logiciel Ryzen AI / ONNX Runtime
Jetson Orin Nano 8 Go Super 67 clairsemés / 33 denses INT8 TOPS 8 Go de LPDDR5 ; 102 Go/s Modes 7 / 15 / 25 W + MAXN Super Caméra sur carte porteuse, NVMe, USB, réseau, PCIe JetPack, CUDA, TensorRT
Parcours vers le GPU discret Cela dépend du GPU sélectionné, de la précision, du degré de parcité et de la durée d'exécution Mémoire vidéo du GPU + mémoire système Charge du GPU + du CPU + de la carte mère + des périphériques Le mappage PCIe x16 et l'espace libre dans le châssis dépendent de la configuration du système Dépend du fabricant du GPU et du framework

Applications

Adapter le matériel d'IA à la charge de travail et au pipeline de données

Inspection par vision industrielle

Faites votre choix en fonction du nombre de caméras, de la résolution, du prétraitement, de la précision du modèle, de la latence de déclenchement et du débit d'inspection.

Mini-ITX pour la vision industrielle →

IHM industrielles et analyse locale des données

Les NPU x86 intégrées sont adaptées aux systèmes Windows/Linux combinant graphisme, E/S industrielles et inférence locale modérée.

Mini-ITX pour IHM industrielles →

IA générative hors ligne

La taille du modèle, la quantification, la mémoire RAM/VRAM, le cache KV, le temps d'exécution, le nombre de jetons par seconde, l'espace de stockage et la charge thermique déterminent s'il vaut mieux opter pour un Jetson ou un GPU discret.

Plateformes en périphérie pour l'IA connectée et hors ligne →

Architecture · Mise en œuvre technique

Suivre le parcours de la charge de travail d'IA, de l'entrée jusqu'au résultat de l'inférence

Une carte compatible avec l'IA doit prendre en charge à la fois l'acquisition des données, l'inférence, la sortie des données et le refroidissement.

  1. Pipeline d'entréeLes données provenant de sources telles que CSI, USB, GigE, LiDAR, les bus de terrain, le stockage ou le réseau sont transmises au système.
  2. Prétraitement CPUDécodage, redimensionnement, filtrage, logique de contrôle et opérateurs non accélérés.
  3. Accélérateur d'IALes opérateurs pris en charge peuvent être exécutés sur une NPU intégrée, un GPU/DLA Jetson, un GPU discret ou un accélérateur externe.
  4. Mémoire et stockageLes poids des modèles, les zones tampons, le cache KV, les ensembles de données et la journalisation NVMe se disputent la mémoire et l'espace de stockage.
  5. Exécution et déploiementIntégrez le moteur d'exécution de l'IA avec les pilotes et le système d'exploitation.
  6. Énergie et thermiqueDimensionner la puissance de calcul, le stockage, les E/S et le refroidissement en fonction d'une charge soutenue.

Conception de caméras USB et d’E/S périphériques →

Principaux aspects techniques à prendre en compte

Cinq conditions à remplir avant la commercialisation du matériel d'IA

Modèle, précision et objectifs de performance
Définir le modèle, la couverture de l'opérateur, la précision, la taille des lots, l'exactitude, la latence, le débit et le chemin de secours.
Capacité mémoire et bande passante
Dimensionnement des poids des modèles, des tampons, du cache KV, des pipelines concurrents, de la mémoire partagée, de la journalisation NVMe et de l'espace de mise à jour.
Caméra, capteur et saisie de données
Répertorier les paramètres suivants : CSI, USB, GigE, déclenchement/synchronisation, ISP, résolution, fréquence d'images, câble, alimentation et limites d'utilisation simultanée.
Environnement d'exécution d'inférence et pile logicielle
Temps d'exécution de Pin, pilotes, conteneurs, noyau/BSP, conversion de modèles et opérateurs pris en charge.
Énergie et bilan thermique
Dimensionnement de l'alimentation du système en continu, incluant le processeur, la mémoire, le stockage, les cartes réseau, les caméras, les périphériques USB, les pertes au niveau des circuits VRM, la chaleur ambiante et le boîtier.

Calculer la consommation électrique d'un système Mini-ITX →

Limites techniques · Validation

Ne considérez pas les indicateurs AI présentés en gros titres comme reflétant les performances réelles des applications

Zone de réclamation Ce que cela signifie Ce que le système réel doit prouver
TOPS Débit maximal de l'accélérateur dans des conditions d'essai définies. Mesurez le nombre d'images par seconde (FPS), la latence ou le nombre de jetons par seconde avec une précision de niveau production, en tenant compte du prétraitement, du trafic mémoire et des fréquences d'horloge soutenues.
NPU intégrée Un accélérateur intégré au boîtier du processeur. Le modèle cible doit correspondre à des opérateurs pris en charge ; les tâches non prises en charge peuvent être traitées par le processeur (CPU) ou le processeur graphique (GPU).
Emplacement PCIe x16 Une interface mécanique d'extension pour GPU. Vérifiez la largeur des voies, la génération, la puissance des emplacements, la taille du GPU, le bloc d'alimentation, la circulation de l'air et les ressources M.2/NIC partagées.
Nombre d'interfaces de caméra Ressources CSI, USB ou réseau disponibles. Le nombre de flux simultanés dépend également des voies, des concentrateurs, du fournisseur d'accès Internet (FAI) et du décodeur, de la bande passante mémoire, du stockage, de la synchronisation et des pilotes.
Fonctionnement de l'IA sans ventilateur Refroidissement sans ventilateur système dans une configuration donnée. Évaluer conjointement les conditions ambiantes, le boîtier, le dissipateur thermique, la charge prolongée de l'accélérateur, la chaleur générée par le stockage et la carte réseau (NIC), ainsi que la limitation de puissance.

Contraintes de conception thermique pour l'IA sans ventilateur →

Guide de sélection

Choisissez la plateforme d'IA en fonction de la contrainte principale

Exigence principale Point de départ recommandé Envisager une autre architecture lorsque
Logiciels x86 + IA modérée + OpenVINO Plateforme Intel Core Ultra NPU La couverture du réseau, la mémoire ou le débit sont insuffisants.
IA x86 + carte graphique Radeon + NPU XDNA Plateforme AMD Ryzen Embedded 8000 Cette charge de travail nécessite CUDA/TensorRT ou davantage de mémoire d'accélérateur.
CUDA/TensorRT, caméras, robotique, IA en périphérie NVIDIA Jetson Ce modèle nécessite davantage de mémoire vidéo (VRAM), un composant graphique remplaçable ou une architecture x86.
Modèles de grande taille / carte graphique de bureau remplaçable Mini-ITX compatible avec une carte graphique dédiée La taille du GPU, la puissance requise par l'emplacement, le bloc d'alimentation, la circulation d'air ou le boîtier ne sont pas adaptés.
Accélérateur non encore sélectionné Commencez par évaluer les performances du modèle réel Ne faites votre choix qu'après avoir mesuré la latence, la précision, la mémoire, la consommation électrique, les performances du chemin de données, la compatibilité d'exécution et le coût du système.

Vérifier la marge thermique de l'IA avant la sélection finale →

Révision de la configuration de l'IA

Vérifiez la configuration de votre matériel d'IA

Veuillez indiquer le modèle, la précision, l'objectif en termes de latence/FPS, l'accélérateur, les caméras ou capteurs, la mémoire, le stockage, la connectivité réseau, l'environnement d'exécution, la consommation électrique, le boîtier, la température et la quantité.

Envoyer les spécifications matérielles pour l'IA

Personnalisation · Assistance technique

Personnaliser le chemin des données de l'IA en fonction de la charge de travail

Personnalisez la carte lorsque la charge de travail nécessite des E/S de capteurs, un routage des accélérateurs, des logiciels, une alimentation, un système de refroidissement ou des composants mécaniques différents.

Accélérateur et expansion

NPU intégrée, module Jetson, GPU PCIe, accélérateur M.2, acheminement des voies, alimentation et stratégie de remplacement.

Base de référence technique

Références officielles pour le choix du matériel d'IA

FAQ

FAQ sur les cartes mères Mini-ITX compatibles IA

De combien de TOPS ai-je besoin pour l'IA en périphérie ?

Il n'existe pas d'objectif TOPS universel. Évaluez le modèle réel en fonction de la précision souhaitée, du temps d'exécution, de l'objectif de latence/FPS, du mode d'alimentation et des conditions thermiques en régime continu.

Dois-je opter pour un NPU, un Jetson ou un GPU discret ?

Faites votre choix en fonction de la prise en charge des modèles, de la mémoire vive (RAM)/mémoire vidéo (VRAM), de la pile logicielle, des E/S des capteurs, de la latence, de la consommation électrique, des caractéristiques thermiques et des besoins en matière de mise à niveau.

Le TOPS permet-il de prédire le FPS d'inférence ?

Non. Le nombre d'images par seconde (FPS) et la latence dépendent également des opérateurs, de la précision, de la bande passante mémoire, du prétraitement, de l'efficacité d'exécution, du mode d'alimentation et de la limitation des performances.

Une carte Mini-ITX compatible avec l'IA peut-elle prendre en charge plusieurs caméras ?

Oui, à condition que la carte dispose d'interfaces CSI, USB ou réseau adaptées, ainsi que de capacités suffisantes en matière de décodage, de mémoire, de synchronisation, d'alimentation et de dissipation thermique.

Est-il possible de « geler » la pile logicielle d'IA pour la mise en production ?

Oui. Fixez la version du système d'exploitation/BSP, des pilotes, de l'environnement d'exécution, des conteneurs, des mises à jour OTA/restauration, du modèle et de la révision matérielle, puis effectuez des tests de régression sur la charge de travail de production.

Explorer les perspectives d'ingénierie pour les systèmes embarqués prêts pour l'IA

Restez informé grâce à des connaissances pratiques en matière de conception, basées sur le déploiement réel de l'IA à la périphérie. Notre contenu éditorial traite de la sélection des NPU, de l'optimisation des pipelines de vision, du réglage des E/S pour les capteurs ML et de la gestion des cartes d'IA critiques pour le cycle de vie. Que vous développiez des systèmes de contrôle robotique, des unités d'inspection autonomes ou des terminaux de vision compacts, notre blog fournit aux acheteurs techniques et aux équipes d'ingénieurs les conseils dont ils ont besoin pour construire des systèmes prêts pour l'IA qui fonctionnent sous pression.