인텔 NPU · AMD 라이젠 AI · NVIDIA 제트슨 · 독립형 GPU

엣지 추론을 위한 AI 지원 Mini-ITX 보드

모델 크기, 가속기 지원, 메모리, 센서 I/O, 런타임, 전력 및 열 설계에 따라 AI 아키텍처를 선택하십시오.

  • Core Ultra · OpenVINO NPUx86 CPU + GPU + NPU 경로
  • Ryzen Embedded 8000 · XDNA NPUDDR5 + 내장형 AI 가속 기능
  • Jetson Orin · CUDA + TensorRT모듈 기반 엣지 AI 플랫폼
AI 플랫폼 검토 요청하기 플랫폼 기술 비교
엣지 추론, 머신 비전 및 로봇 공학을 위한 AI 지원 Mini-ITX 플랫폼

AI 플랫폼 선정

어떤 AI 아키텍처가 귀하의 워크로드에 적합할까요?

표면적인 TOPS 수치가 아니라, 모델, 런타임, 데이터 경로 및 배포 제한 사항부터 살펴보세요.

통합형 NPU · 소형 x86 엣지 AI

로컬 NPU 가속 기능을 지원하는 x86 애플리케이션의 경우 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 또는 AMD 라이젠 임베디드 8000(AMD Ryzen Embedded 8000)을 선택하십시오.

NVIDIA Jetson · 비전, 로봇공학 및 센서 AI

CUDA/TensorRT, JetPack, 카메라 영상 입력 또는 로봇 공학이 시스템의 핵심을 이루는 경우 NVIDIA Jetson을 선택하십시오.

독립형 GPU · 더 많은 VRAM 및 가속기 활용의 유연성

모델에 더 많은 VRAM이나 교체 가능한 GPU가 필요한 경우, PCIe x16 GPU 지원 Mini-ITX를 선택하십시오.

M.2 / 추가형 가속기 · 전용 추론

런타임, 대역폭, 드라이버, 전원 및 운영자 지원 범위가 검증된 후에야 애드인 가속기를 사용하십시오.

Edge AI 및 고성능 Mini-ITX 보드 둘러보기 →

플랫폼 · 구성 옵션

보드를 선택하기 전에 AI 연산 경로를 비교해 보세요

가속기는 시스템의 한 부분일 뿐입니다. 메모리, I/O, 런타임, PCIe, 스토리지, 네트워킹, 전원 및 냉각 시스템이 실제로 제대로 작동하는지 여부를 결정합니다.

AI 방향 대표 플랫폼 베스트핏 이사회 차원의 우선순위
통합형 인텔 NPU Core Ultra 5 125H · CPU + Arc GPU + 인텔 AI 부스트 산업용 HMI, 비전, x86 추론, CPU/GPU/NPU 혼합 워크로드 메모리, OpenVINO, 카메라/데이터 경로, PCIe/M.2, 전원, 냉각.
통합형 AMD NPU Ryzen Embedded 8840U · Zen 4 + Radeon + XDNA NPU 임베디드 x86 AI, 비전, 분석, 고성능 그래픽 시스템 DDR5/ECC, Ryzen AI, PCIe 라우팅, 센서 I/O, 열 관리.
NVIDIA Jetson Jetson Orin Nano / NX / AGX Orin 로보틱스, 멀티 카메라 AI, CUDA/TensorRT, 센서 융합 정확한 모듈, JetPack, CSI/USB/네트워크 I/O, NVMe, 전원 모드, 냉각.
독립형 GPU PCIe x16 GPU 지원 Mini-ITX 더 큰 모델, 더 높은 VRAM 수요, 데스크톱 GPU 프레임워크 PCIe 매핑, GPU 크기, 전원 공급 장치(PSU), 슬롯 전력, 공기 흐름, 공유 리소스.

AI 아키텍처용 참조 플랫폼 비교 →

주요 사양

대표적인 AI 플랫폼 사양

이 수치들은 서로 다른 가속기 범위를 기준으로 한 것이며, 성능 순위를 나타내는 것은 아닙니다.

참조 플랫폼 AI 지표 메모리 / 대역폭 전원 참조 확장 / I/O 기본 런타임
인텔 코어 울트라 5 125H NPU 11 INT8 TOPS; 전체 최대 33 INT8 TOPS DDR5 / LPDDR5급 지원; 보드 토폴로지는 다양함 28W 기본 출력; 115W 최대 터보 출력 최대 28개의 프로세서 PCIe 레인 OpenVINO, ONNX 런타임, DirectML / Windows ML
AMD 라이젠 임베디드 8840U 최대 16 TOPS의 XDNA NPU DDR5-5600; 듀얼 채널 ECC 15–30 W TDP 20개의 PCIe Gen4 레인 Ryzen AI 소프트웨어 / ONNX 런타임 경로
Jetson Orin Nano 8GB Super 67개 스파스 / 33개 덴스 INT8 TOPS 8GB LPDDR5; 102GB/s 7 / 15 / 25 W 모드 + MAXN Super 캐리어 보드 카메라, NVMe, USB, 네트워크, PCIe JetPack, CUDA, TensorRT
독립형 GPU 경로 선택한 GPU, 정밀도, 희소성 및 실행 시간에 따라 달라집니다. GPU VRAM + 시스템 메모리 GPU + CPU + 보드 + 주변기기 부하 PCIe x16 매핑 및 섀시 여유 공간은 시스템에 따라 다릅니다. GPU 제조업체 및 프레임워크에 따라 다름

응용 분야

AI 하드웨어를 워크로드 및 데이터 파이프라인에 최적화하기

머신 비전 검사

카메라 수, 해상도, 전처리, 모델 정확도, 트리거 지연 시간, 검사 처리량 등을 기준으로 선택하십시오.

머신 비전용 Mini-ITX →

로봇공학 및 자율 기계

센서 융합, 인식, 내비게이션, 제어 루프, 지연 시간 등의 측면에서는 대개 Jetson이나 더 강력한 가속기가 유리합니다.

AI 엣지 컴퓨팅용 Mini-ITX →

산업용 HMI 및 현장 분석

통합형 x86 NPU는 그래픽, 산업용 I/O 및 중간 수준의 로컬 추론을 결합한 Windows/Linux 시스템에 적합합니다.

산업용 HMI용 Mini-ITX →

아키텍처 · 기술 구현

입력부터 추론 결과까지 AI 워크로드를 추적하기

AI 지원 보드는 데이터 수집, 추론, 출력 및 냉각 기능을 동시에 처리할 수 있어야 합니다.

  1. 입력 파이프라인CSI, USB, GigE, LiDAR, 필드버스, 스토리지 또는 네트워크 데이터가 시스템으로 입력됩니다.
  2. CPU 전처리디코딩, 크기 조정, 필터링, 제어 로직 및 비가속 연산자.
  3. AI 가속기내장형 NPU, Jetson GPU/DLA, 개별 GPU 또는 추가형 가속기가 지원되는 연산자를 실행합니다.
  4. 메모리 및 스토리지모델 가중치, 버퍼, KV 캐시, 데이터셋 및 NVMe 로깅은 메모리와 저장 공간을 놓고 경쟁합니다.
  5. 실행 시간 및 배포AI 런타임을 드라이버 및 OS와 함께 통합하십시오.
  6. 전력 및 열지속적인 부하에 맞춰 컴퓨팅, 스토리지, I/O 및 냉각 용량을 산정합니다.

USB 카메라 및 주변기기 I/O 설계 →

주요 공학적 고려 사항

AI 하드웨어 출시 전 반드시 충족해야 할 5가지 요건

모델, 정밀도 및 성능 목표
모델, 연산자 적용 범위, 정밀도, 배치 크기, 정확도, 지연 시간, 처리량 및 대체 경로를 정의합니다.
메모리 용량 및 대역폭
모델의 크기, 가중치, 버퍼, KV 캐시, 동시 파이프라인, 공유 메모리, NVMe 로깅 및 업데이트 공간을 조정합니다.
카메라, 센서 및 데이터 입력
CSI, USB, GigE, 트리거/싱크, ISP, 해상도, 프레임 속도, 케이블, 전원 및 동시 사용 제한을 매핑합니다.
추론 런타임 및 소프트웨어 스택
런타임, 드라이버, 컨테이너, 커널/BSP, 모델 변환 및 지원되는 연산자를 지정합니다.
전력 및 열 수지
CPU, 메모리, 저장 장치, NIC, 카메라, USB 장치, VRM 손실, 주변 환경 및 케이스를 포함한 시스템의 지속적 전원 공급을 위한 용량.

Mini-ITX 전력 예산 계산하기 →

공학적 한계 · 검증

헤드라인 AI 지표를 실제 애플리케이션 성능으로 간주하지 마십시오

청구 범위 그 의미는 무엇인가 진정한 시스템이 입증해야 할 것
TOPS 정의된 시험 조건 하에서 가속기의 최대 처리량. 실제 환경 수준의 정밀도, 전처리, 메모리 트래픽 및 지속 클럭을 사용하여 FPS, 지연 시간 또는 토큰/초를 측정합니다.
통합 NPU 프로세서 패키지에 통합된 가속기. 대상 모델은 지원되는 연산자에 매핑되어야 하며, 지원되지 않는 작업은 CPU 또는 GPU로 대체될 수 있습니다.
PCIe x16 슬롯 기계식 GPU 확장 인터페이스. 레인 폭, 세대, 슬롯 전력, GPU 크기, 전원 공급 장치(PSU), 공기 흐름, 그리고 공유 M.2/NIC 리소스를 확인하십시오.
카메라 인터페이스 수 사용 가능한 CSI, USB 또는 네트워크 리소스. 동시 스트리밍은 레인, 허브, ISP/디코딩, 메모리 대역폭, 스토리지, 동기화 및 드라이버에 따라 달라집니다.
팬 없는 AI 작동 특정 구성에서 시스템 팬 없이 냉각하는 방식. 주변 환경, 인클로저, 방열판, 지속적인 가속기 부하, 저장 장치/NIC 발열 및 스로틀링을 종합적으로 검증하십시오.

팬이 없는 AI 열 설계 제약 조건 →

선택 가이드

주요 제약 조건에 따라 AI 플랫폼을 선택하세요

주요 요건 추천 시작점 다음과 같은 경우에는 다른 아키텍처를 고려해 보십시오.
x86 소프트웨어 + 중급 수준의 AI + OpenVINO 인텔 코어 울트라 NPU 플랫폼 운영자 지원 범위, 메모리 또는 처리량이 부족합니다.
x86 AI + 라데온 그래픽 + XDNA NPU AMD 라이젠 임베디드 8000 플랫폼 이 작업 부하를 처리하려면 CUDA/TensorRT 또는 더 많은 가속기 메모리가 필요합니다.
CUDA/TensorRT, 카메라, 로봇공학, 엣지 AI NVIDIA Jetson 이 모델에는 더 많은 VRAM, 교체 가능한 GPU 하드웨어 또는 x86이 필요합니다.
대형 모델 / 교체 가능한 데스크톱 GPU GPU 지원 미니-ITX GPU 크기, 슬롯 전력, 전원 공급 장치(PSU), 공기 흐름 또는 케이스가 맞지 않습니다.
가속기가 아직 선택되지 않았습니다. 먼저 실제 모델을 벤치마킹하세요 지연 시간, 정확도, 메모리, 전력, 데이터 경로 성능, 런타임 호환성 및 시스템 비용을 측정한 후에야 선택하십시오.

최종 선정 전에 AI 열 여유 공간을 확인하세요 →

AI 구성 검토

AI 하드웨어 구성을 검토하세요

모델, 정밀도, 지연 시간/FPS 목표치, 가속기, 카메라 또는 센서, 메모리, 저장 장치, 네트워킹, 런타임, 전력, 외장 케이스, 온도 및 수량을 알려주십시오.

AI 하드웨어 요구 사항 제출

맞춤형 서비스 · 엔지니어링 지원

워크로드에 맞춰 AI 데이터 경로를 맞춤 설정하세요

작업 부하에 따라 서로 다른 센서 I/O, 가속기 라우팅, 소프트웨어, 전원, 냉각 또는 기계적 구성이 필요한 경우 보드를 맞춤 설정하십시오.

가속화 및 확장

통합 NPU, Jetson 모듈, PCIe GPU, M.2 가속기, 레인 라우팅, 전원 공급 및 교체 전략.

실행 시 이미지 및 프로덕션 이미지

런타임, BSP, 드라이버, 컨테이너, 보안 부팅, OTA/복구, 버전 고정.

AI 하드웨어 검증 범위 →

기술적 근거

AI 하드웨어 선정을 위한 공식 참고 자료

자주 묻는 질문

AI 지원 Mini-ITX 자주 묻는 질문

엣지 AI를 구현하려면 TOPS가 몇 개나 필요할까요?

TOPS에 대한 보편적인 목표치는 없습니다. 실제 모델을 의도한 정밀도, 실행 시간, 지연 시간/FPS 목표치, 전력 모드 및 지속적 발열 조건에 맞춰 벤치마크를 수행하십시오.

NPU, Jetson, 아니면 개별 GPU 중에서 무엇을 선택해야 할까요?

모델 지원 여부, RAM/VRAM, 소프트웨어 스택, 센서 I/O, 지연 시간, 전력, 발열, 업그레이드 필요성 등을 기준으로 선택하십시오.

TOPS가 추론 FPS를 예측할 수 있나요?

아닙니다. FPS와 지연 시간은 운영자, 정밀도, 메모리 대역폭, 전처리, 런타임 효율성, 전원 모드, 스로틀링 등에도 영향을 받습니다.

AI 지원 Mini-ITX 메인보드에서 여러 대의 카메라를 사용할 수 있나요?

네, 보드에 적절한 CSI, USB 또는 네트워크 경로가 있고, 디코딩, 메모리, 동기화, 전원 및 열 관리 능력이 충분하다면 가능합니다.

AI 소프트웨어 스택을 운영 환경에 고정할 수 있습니까?

네. OS/BSP, 드라이버, 런타임, 컨테이너, OTA/복구, 모델 버전 및 하드웨어 리비전을 고정시킨 후, 프로덕션 워크로드에 대한 회귀 테스트를 수행하십시오.

AI-레디 임베디드 시스템을 위한 엔지니어링 인사이트 살펴보기

엣지에서의 실제 AI 배포를 중심으로 구축된 실용적인 설계 지식을 통해 최신 정보를 얻으세요. NPU 선택, 비전 파이프라인 최적화, 머신러닝 센서용 I/O 튜닝, 수명 주기에 중요한 AI 보드 관리 등에 대해 자세히 설명합니다. 로봇 제어 시스템, 자율 검사 장치 또는 소형 비전 터미널을 개발하든, Basler 블로그는 기술 구매자와 엔지니어링 팀이 압박 속에서도 성능을 발휘하는 AI 지원 시스템을 구축하는 데 필요한 지침을 제공합니다.