技術は決して立ち止まることはありません。私たちも同様です。
産業、エッジ、組込みシステム環境での信頼性の高い展開のために設計された、検証済みのMini-ITXプラットフォームです。
エッジAIコンピューティングプラットフォーム
エッジAIおよび高性能Mini-ITXマザーボード
ローカルAI推論、マシンビジョン、産業用分析、ロボティクス、映像処理、およびディスクリートアクセラレーション向けのMini-ITXプラットフォームの選定指針。アクセラレータ名だけでなく、モデル、フレームワーク、データパス、メモリ、拡張性、消費電力、冷却性能、および持続的なワークロードに基づいて選択してください。.
アクセルペダルのフィット感モデルとソフトウェアスタックを、統合型NPU、グラフィックス、Jetson、またはPCIeアクセラレーションに合わせて選択してください。.
データパスの帯域幅カメラ、センサー、メモリ、ストレージ、ネットワーク、およびアクセラレータにおけるデータ移動を追跡します。.
持続的な演算リソース枠実際のパイプラインにおけるサイズ、給水、冷却、気流、カードのクリアランス、および筐体について。.
コンピューティング・プラットフォームの方向性
まずはアクセラレーション・アーキテクチャを比較する
これらのプラットフォーム製品は、それぞれ異なる演算の方向性を体現しています。具体的なプロセッサ、レーン割り当て、メモリトポロジー、モジュールの対応状況、性能、可用性、および環境対応能力は、最終的な構成によって異なります。.
統合型AIコンピューティング
エッジAI向けIntel Core Ultra Mini-ITXマザーボード
ローカル推論、ビジョン、および分析ワークフローに向けた、CPU、グラフィックス、NPUを統合したプラットフォームの方向性。.
Intel Core Ultra Edge AIボードを見る
ソケット式CPU + PCIe
PCIe x16搭載のLGA1700対応産業用Mini-ITXマザーボード
より負荷の高いCPUワークロードとフルレングスのPCIe拡張に対応した、ソケット式Intelプラットフォームの方向性。.
LGA1700 PCIe x16 ボードを表示
組み込み用CPUおよびグラフィックス
DDR5搭載のAMD Ryzen組み込み用Mini-ITXマザーボード
可視化、分析、制御、およびグラフィックス対応システムに向けた、バランスのとれた組み込みコンピューティングの方向性。.
AMD Ryzen Embedded DDR5 ボードを見る
モジュール型エッジAI
エッジAI向けNVIDIA Jetson Mini-ITXキャリアボード
Jetsonベースのマシンビジョン、ロボティクス、および高速エッジ推論に向けたMini-ITXキャリアボードの展開。.
NVIDIA Jetson キャリアボードを表示する
ディスクリート・アクセラレータ
PCIe x16スロット搭載のGPU対応Mini-ITXマザーボード
拡張性に基づく高い演算能力を必要とするコンパクトなシステム向けの、ディスクリートGPUまたはアクセラレータカードという方向性。.
GPU対応のPCIe x16ボードを見るアクセラレーター選定マトリックス
パイプラインを選択してください――単に演算性能が最も高いものを選ぶだけではいけません
最適なアーキテクチャは、フレームワークのサポート、入力データ、レイテンシ、メモリ移動、消費電力、メカニズム、ソフトウェアのデプロイメント、およびサービスモデルによって決まります。.
| プラットフォームの方向性 | 加速経路 | 標準的なフィット感 | ビルド前に確認する |
|---|---|---|---|
| エッジAI向けIntel Core Ultra Mini-ITXマザーボード | CPU／グラフィックス／NPUの統合型アーキテクチャ | 適度なローカル推論、ビジョン、分析 | プロセッサの正確な仕様、フレームワークの対応状況、モデルのレイテンシ、メモリ、および持続的な発熱状況を確認してください。. |
| PCIe x16搭載のLGA1700対応産業用Mini-ITXマザーボード | ソケット式CPUとPCIeカード | CPU負荷の高い分析処理、ディスクリートアクセラレータシステム | 電気配線の幅、カードのクリアランス、電源供給、気流、および共有リソースを確認してください。. |
| DDR5搭載のAMD Ryzen組み込み用Mini-ITXマザーボード | 組み込み用CPUおよびグラフィックスの方向性 | 可視化、自動化、混合コンピューティング | プロセッサ、メモリ構成、グラフィックスパス、拡張機能、ドライバ、および冷却方式を正確に確認してください。. |
| エッジAI向けNVIDIA Jetson Mini-ITXキャリアボード | Jetsonモジュールとキャリアの方向 | ビジョン、ロボティクス、高速推論 | サポート対象のモジュール、I/Oルーティング、ソフトウェアイメージ、電源モード、冷却方式、およびライフサイクルを確認してください。. |
| PCIe x16スロット搭載のGPU対応Mini-ITXマザーボード | ディスクリートGPUまたはPCIeアクセラレータ | ハイスループット推論、ビジョン、コンピューティング | 電気回路、カードサイズ、補助電源、気流、筐体、およびソフトウェアスタックを確認してください。. |
推論データパス
入力から出力までのすべての転送を追跡する
実際のパフォーマンスは、データがシステムにどのように入力され、メモリや前処理を経て、アクセラレータに到達し、ストレージ、ディスプレイ、制御、あるいはネットワークインターフェースを通じて出力されるかによって決まります。.
入力
カメラ、オーディオ、センサー、産業用データ、ファイル、またはネットワークストリーム。.
ソース数、分解能、レート、タイムスタンプ、および同期を測定する。.取り込みと前処理
ドライバ、デコード、リサイズ、正規化、フィルタリング、およびバッチ処理。.
CPU負荷、メモリコピー回数、キューの深さ、およびレイテンシを測定します。.推論または演算
CPU、内蔵NPU、グラフィックス、Jetsonモジュール、外付けGPU、またはPCIeアクセラレータ。.
利用率、モデルのレイテンシ、スループット、消費電力、およびスロットリングを測定します。.後処理
フィルタリング、追跡、融合、ルール評価、可視化、または制御出力。.
エンドツーエンドのレイテンシと、CPU／メモリのオーバーヘッドを測定する。.成果と定着率
ディスプレイ、ネットワーク、ストレージ、アラート、制御コマンド、またはクラウド同期。.
出力レート、ストレージへの書き込み、ネットワークトラフィック、およびリカバリを測定します。.ワークロードとプラットフォームの対応付け
持続的な負荷下での対象パイプラインのベンチマーク測定
代表的なモデルと入力プロファイルを使用してください。合成ピークの仕様は、アプリケーションレベルでの測定に代わるものではありません。.
| ワークロード | 主要な変数 | 測定 | 考えられる制約 |
|---|---|---|---|
| マシンビジョンによる検査 | カメラ数、解像度、トリガーレート、前処理、モデル、タイミング | 遅延、フレームロス、スループット、同期 | 取り込み、メモリ移動、アクセラレータの活用 |
| マルチストリーム動画分析 | ストリーム数、コーデック、解像度、フレームレート、モデル、保存期間 | デコード負荷、推論レート、ドロップ、ストレージ、温度 | パス解析、メモリ帯域幅、冷却 |
| ロボティクスにおける知覚 | センサーフュージョン、モデルの遅延、制御タイミング、マッピング、ナビゲーション | 最悪の場合のレイテンシ、ジッター、競合、回復 | スケジューリング、同期、ソフトウェア、電源モード |
| 産業分析 | データ量、特徴量抽出、モデル、保存、ネットワーク出力 | 処理間隔、メモリ、書き込み、更新動作 | CPU／アクセラレータのバランス、リテンション、ネットワーク |
| ディスクリートGPUによる演算処理 | カードモデル、PCIeパス、モデル、メモリ、補助電源 | 利用率、転送速度、スループット、消費電力、発熱 | PCIe、メカニカル構造、電源、エアフロー、ソフトウェア |
電力、熱、および機械的エンベロープ
一時的なベンチマークではなく、持続的な計算処理を見据えた設計
プロセッサ、アクセラレータ、メモリ、ストレージ、インターフェース、および電力変換は、いずれもシステムの最終的な負荷や筐体の要件に影響を与えます。.
電気工事予算
CPU、アクセラレータ、メモリ、ストレージ、カメラ、ネットワーク、USBデバイス、ファン、および変換損失を含める。.
起動時、過渡時、定常時、および故障時の状態を確認してください。.PCIeと機械構造
レーンの幅、スロットの位置、カードの長さ、厚さ、コネクタ、ケーブルの配線経路、およびクリアランスを確認してください。.
物理的なx16スロットがあるからといって、電気的にx16で動作するとは限らない。.冷却経路
ヒートシンク、気流、吸気・排気の抵抗、再循環、保管時の冷却、およびホットスポットについて定義してください。.
想定される持続的な作業負荷の最中に、温度を測定してください。.ソフトウェアの電源モード
ファームウェア、ドライバ、アクセラレータモード、クロック、制限、およびスケジューリングは、パフォーマンスや発熱量に影響を与える可能性があります。.
バリデーションに使用した正確な電源およびソフトウェア構成を記録してください。.エンジニアリング関連リソース
電源、冷却、および筐体の統合を計画する
推論検証フロー
エッジAIパイプライン全体の検証
ベンチマーク結果を再現・比較できるよう、モデル、ソフトウェア、ハードウェア、電源、筐体、および入力プロファイルを固定してください。.
- 01
AIジョブの定義
モデル、フレームワーク、精度、入力、レイテンシ、スループット、出力、およびサービスの制約条件を記録する。.
- 02
候補となるアーキテクチャの選択
統合型アクセラレータ、Jetson、ソケット式CPU、およびディスクリートPCIeオプションを比較してください。.
- 03
データパスの予算を策定する
データ取り込み、前処理、メモリ転送、推論、後処理、保存、およびネットワーク通信を測定する。.
- 04
テストスタックを凍結する
ハードウェア、ファームウェア、ドライバ、ライブラリ、モデルファイル、電源設定、およびアプリケーションのバージョンを記録してください。.
- 05
継続的なテストを実行する
レイテンシの分布、スループット、パケット損失、利用率、消費電力、温度、エラー、および復旧状況を測定する。.
- 06
展開範囲の確認
「アンビエント」、「エンクロージャー」、「入力プロファイル」、「モデル更新」、「コンポーネントの改訂」、および「回帰テストの許容範囲」を定義する。.
エッジAIプラットフォームの選定
よくある質問
アクセラレータ、PCIe、データ転送、ソフトウェア、電力、冷却、およびベンチマークに関する質問を解決します。.
統合型NPU、ディスクリートGPU、それともJetsonプラットフォームのどれを選ぶべきでしょうか？
実際のモデル、フレームワーク、入力ストリーム、レイテンシ目標、消費電力予算、ソフトウェアエコシステム、筐体、および導入方法から選択してください。アクセラレータの方向性を決定する前に、対象となるパイプラインのベンチマークを実施してください。.
物理的なPCIe x16スロットは、常に16本の電気レーンを提供しているのでしょうか？
いいえ。物理的なx16スロットであっても、電気的なレーン数がそれより少ない状態で動作する場合があります。レーン幅、PCIeの世代、プロセッサによる割り当て、BIOSの対応状況、およびストレージやその他のデバイスと共有されるリソースを確認してください。.
エッジAIの推論性能を左右する要因は何でしょうか？
モデルアーキテクチャ、精度、バッチサイズ、入力の解像度、前処理、メモリ帯域幅、アクセラレータの稼働率、ソフトウェアの最適化、データ移動、電力設定、および熱的制限は、すべて持続的なパフォーマンスに影響を与えます。.
Mini-ITXケースには、どのようなディスクリートGPUでも搭載できますか？
いいえ。カードの全長、厚さ、スロットの位置、コネクタのクリアランス、補助電源、ケーブルの配線、供給能力、気流、排気経路、およびストレージやその他の拡張デバイスへのアクセス性を確認してください。.
エッジAIシステムの熱的検証はどのように行うべきか？
ターゲットモデル、入力ストリーム、アクセラレータ、メモリ、ストレージ、ドライバ、電源設定、筐体、気流、周囲環境条件、および代表的な連続稼働期間を用いて、パイプライン全体をテストする。.
エッジAIプラットフォームの提案には、どのような情報が必要ですか？
モデル、フレームワーク、精度、入力ソース、ストリーム数、目標レイテンシ、アクセラレータの優先順位、メモリ、ストレージ、ネットワーク、拡張性、消費電力、筐体、冷却、環境条件、数量、およびライフサイクルに関する要件を提示してください。.