科技永不停步，我們亦然
經過驗證的 Mini-ITX 平台，專為工業、邊緣和嵌入式系統環境的可靠部署而設計。
Intel NPU · AMD Ryzen AI · NVIDIA Jetson · 獨立顯示卡
適用於邊緣推論的 AI 就緒型 Mini-ITX 主機板
根據模型大小、加速器支援、記憶體、感測器 I/O、執行時間、功耗及熱設計等因素，選擇合適的 AI 架構。.
- Core Ultra · OpenVINO NPUx86 CPU + GPU + NPU 架構
- Ryzen Embedded 8000 · XDNA NPUDDR5 + 整合式 AI 加速
- Jetson Orin · CUDA + TensorRT基於模組的邊緣 AI 平台
人工智慧平台選型
哪種 AI 架構適合您的工作負載？
請從模型、執行時間、資料路徑和部署限制著手——而非僅關注標榜的 TOPS 數值。.
整合式 NPU · 緊湊型 x86 邊緣 AI
針對具備本地 NPU 加速功能的 x86 應用程式，請選擇 Intel Core Ultra 或 AMD Ryzen Embedded 8000。.
NVIDIA Jetson · 視覺、機器人與感測器人工智慧
當系統主要依賴 CUDA/TensorRT、JetPack、攝影機資料擷取或機器人技術時，請選擇 NVIDIA Jetson。.
獨立顯示卡 · 更大的 VRAM 容量與更靈活的加速器選項
若該機型需要更多 VRAM 或可更換的 GPU，請選擇支援 PCIe x16 GPU 的 Mini-ITX 機型。.
M.2 / 擴充型加速器 · 專用推論
僅在運行時間、頻寬、驅動程式、電源及操作員覆蓋範圍均經證實無虞後，方可使用附加元件加速器。.
平台 · 設定選項
在選擇開發板之前，請先比較各種 AI 運算路徑
加速器僅是系統的一部分。記憶體、I/O、執行環境、PCIe、儲存、網路、電源及散熱，這些因素才決定它實際上能否正常運作。.
| AI 方向 | 代表性平台 | 最適合 | 董事會層級的優先事項 |
|---|---|---|---|
| 整合式 Intel NPU | Core Ultra 5 125H · CPU + Arc GPU + Intel AI Boost | 工業用人機介面 (HMI)、視覺系統、x86 推論、CPU/GPU/NPU 混合工作負載 | 記憶體、OpenVINO、相機／資料路徑、PCIe／M.2、電源、散熱。. |
| 內建 AMD NPU | Ryzen Embedded 8840U · Zen 4 + Radeon + XDNA NPU | 嵌入式 x86 人工智慧、視覺、分析及圖形密集型系統 | DDR5/ECC、Ryzen AI、PCIe 路由、感測器 I/O、散熱。. |
| NVIDIA Jetson | Jetson Orin Nano / NX / AGX Orin | 機器人技術、多鏡頭人工智慧、CUDA/TensorRT、感測器融合 | 精確模組、JetPack、CSI/USB/網路 I/O、NVMe、電源模式、散熱。. |
| 獨立顯示卡 | 支援 PCIe x16 顯示卡的 Mini-ITX 主機板 | 更龐大的模型、更高的 VRAM 需求、桌上型 GPU 框架 | PCIe 映射、GPU 尺寸、電源供應器、插槽供電、氣流、共用資源。. |
主要規格
代表性人工智慧平台規格
這些數據採用了不同的加速器範圍，並非性能排名。.
| 參考平台 | AI 指標 | 記憶體 / 頻寬 | 電源參考 | 擴充 / I/O | 主要執行時間 |
|---|---|---|---|---|---|
| Intel Core Ultra 5 125H | NPU 11 INT8 TOPS；總峰值 33 INT8 TOPS | 支援 DDR5 / LPDDR5 級別；電路板拓撲各異 | 28 瓦基礎功率；115 瓦最大渦輪功率 | 最多 28 條處理器 PCIe 通道 | OpenVINO、ONNX Runtime、DirectML / Windows ML |
| AMD Ryzen 嵌入式 8840U | XDNA NPU 最高可達 16 TOPS | DDR5-5600；雙通道 ECC | 15–30 W TDP | 20 條 PCIe Gen4 通道 | Ryzen AI 軟體 / ONNX Runtime 路徑 |
| Jetson Orin Nano 8GB Super | 67 稀疏 / 33 密集 INT8 TOPS | 8 GB LPDDR5；102 GB/s | 7 / 15 / 25 W 模式 + MAXN Super | 載板式相機、NVMe、USB、網路、PCIe | JetPack、CUDA、TensorRT |
| 獨立 GPU 路徑 | 取決於所選的 GPU、精確度、稀疏性及執行時間 | GPU 視訊記憶體 + 系統記憶體 | GPU + CPU + 主機板 + 周邊裝置負載 | PCIe x16 的映射與機箱空間取決於具體系統 | 取決於 GPU 供應商和框架 |
應用
根據工作負載與資料處理流程，選用合適的 AI 硬體
機器視覺檢測
請根據相機數量、解析度、預處理、模型精準度、觸發延遲及檢測吞吐量進行選擇。.
機器人學與自主機器
感測器融合、感知、導航、控制迴路以及延遲等因素，通常更適合採用 Jetson 或效能更強的加速器。.
工業用人機介面與本地分析
整合式 x86 NPU 適用於 Windows/Linux 系統，可結合圖形處理、工業級 I/O 以及中度的本地推論功能。.
離線生成式人工智慧
模型大小、量化程度、RAM/VRAM、KV 快取、執行時間、每秒標記數、儲存空間以及熱負載，這些因素將決定該選擇 Jetson 還是獨立 GPU。.
架構 · 技術實現
追蹤 AI 工作負載從輸入到推論結果的整個過程
一款具備人工智慧就緒能力的電路板，必須同時支援資料擷取、推論、輸出及散熱等功能。.
- 輸入管線CSI、USB、GigE、LiDAR、現場總線、儲存裝置或網路資料輸入系統。.
- CPU 預處理解碼、變換尺寸、篩選、控制邏輯，以及非加速運算子。.
- AI 加速器內建 NPU、Jetson GPU/DLA、獨立 GPU 或外接加速器皆可執行受支援的操作元。.
- 記憶體與儲存模型權重、緩衝區、KV 快取、資料集以及 NVMe 記錄會爭奪記憶體和儲存空間。.
- 執行時間與部署將 AI 執行環境與驅動程式及作業系統整合在一起。.
- 電力與熱能根據持續負載需求，規劃運算、儲存、I/O 及散熱的規格。.
關鍵工程考量事項
AI 硬體發布前必須確定的五項要求
- 模型、精確度與效能目標
- 定義模型、運算子覆蓋範圍、精確度、批次大小、準確度、延遲、吞吐量及備用路徑。.
- 記憶體容量與頻寬
- 評估模型權重、緩衝區、KV 快取、並發管線、共享記憶體、NVMe 記錄以及更新空間。.
- 攝影機、感測器與資料輸入
- 映射 CSI、USB、GigE、觸發／同步、ISP、解析度、幀率、纜線、電源以及同時使用限制。.
- 推論執行環境與軟體堆疊
- Pin 執行時環境、驅動程式、容器、核心／BSP、模型轉換，以及受支援的運算子。.
- 功率與熱平衡
- 系統持續供電所需的容量，包含 CPU、記憶體、儲存裝置、網路介面卡、攝影機、USB 裝置、VRM 損耗、環境熱量及機箱。.
工程限制 · 驗證
請勿將「Headline AI」指標視為實際的應用程式效能
| 索賠範圍 | 其意為何 | 真正的系統必須證明什麼 |
|---|---|---|
| TOPS | 在特定測試條件下，加速器的峰值吞吐量。. | 以生產級精確度、預處理、記憶體流量及持續時脈，測量 FPS、延遲或每秒令牌數。. |
| 整合式 NPU | 整合於處理器封裝中的加速器。. | 目標模型必須對應至受支援的運算單元；未受支援的作業可能會回退至 CPU 或 GPU 處理。. |
| PCIe x16 插槽 | 一種機械式 GPU 擴充介面。. | 請確認通道寬度、世代、插槽供電、GPU 尺寸、電源供應器、氣流，以及共享的 M.2／網路卡資源。. |
| 相機介面數量 | 可用的 CSI、USB 或網路資源。. | 同時串流還取決於通道、匯流排、ISP/解碼、記憶體頻寬、儲存裝置、同步以及驅動程式。. |
| 無風扇 AI 運作 | 在特定配置下，不使用系統風扇進行散熱。. | 請一併對環境條件、機箱、散熱片、持續加速器負載、儲存裝置／網路介面卡發熱量，以及限速進行驗證。. |
選購指南
根據主要限制條件選擇 AI 平台
| 主要要求 | 建議的起點 | 在以下情況下，請考慮採用另一種架構： |
|---|---|---|
| x86 軟體 + 中等水準的 AI + OpenVINO | Intel Core Ultra NPU 平台 | 運算元的覆蓋率、記憶體或吞吐量不足。. |
| x86 AI + Radeon 顯示卡 + XDNA NPU | AMD Ryzen 嵌入式 8000 平台 | 此工作負載需要 CUDA/TensorRT 或更多加速器記憶體。. |
| CUDA/TensorRT、相機、機器人技術、邊緣 AI | NVIDIA Jetson | 該模型需要更多的 VRAM、可更換的 GPU 硬體，或是 x86 架構。. |
| 大型模型／可更換的桌上型 GPU | 支援獨立顯示卡的 Mini-ITX 主機板 | GPU 尺寸、插槽功耗、電源供應器、氣流或機殼不符。. |
| 尚未選取加速器 | 先對真實模型進行基準測試 | 請在測量完延遲、精確度、記憶體、功耗、資料路徑效能、執行時相容性及系統成本後，再進行選型。. |
AI 配置審查
檢視您的 AI 硬體設定
請提供模型、精確度、延遲／FPS 目標值、加速器、相機或感測器、記憶體、儲存裝置、網路、執行時環境、功耗、機箱、溫度以及數量。.
推薦產品 · 參考平台
支援 AI 的 Mini-ITX 入門級平台
首先從最接近的架構著手，接著驗證確切的處理器／模組、I/O、執行時環境、電源、機械結構及散熱設計。.
| 起跑台 | 最適合的工作負載 | 發布前請先核實 |
|---|---|---|
| 適用於邊緣 AI 的 Intel Core Ultra Mini-ITX | 適用於本地推論、視覺處理、人機介面（HMI）及混合工作負載的 x86 CPU/GPU/NPU。. | CPU、記憶體、相機／資料路徑、OpenVINO、M.2／PCIe、電源、BIOS、散熱。. |
| NVIDIA Jetson Mini-ITX 載板 | JetPack/CUDA/TensorRT 適用於機器人、視覺、感測器融合及邊緣 AI。. | Jetson 模組、CSI/USB/網路 I/O、NVMe、BSP、電源模式、散熱、載板版本。. |
| 支援 GPU 的 Mini-ITX 主機板，配備 PCIe x16 插槽 | 可更換的獨立顯示卡，適用於較大型的模型、需要更多 VRAM 或處理更繁重的工作負載。. | PCIe 配置圖、GPU 尺寸、電源供應器／插槽供電、氣流、CPU 搭配、共享資源、機殼內部空間。. |
客製化 · 工程支援
根據工作負載客製化 AI 資料路徑
當工作負載需要不同的感測器 I/O、加速器路由、軟體、電源、散熱或機械結構時，請自訂該電路板。.
加速器與擴張
整合式 NPU、Jetson 模組、PCIe GPU、M.2 加速器、通道路由、電源供應及更換策略。.
攝影機、感測器與網路 I/O
CSI、USB、GigE、觸發/同步、CAN、GPIO、LiDAR、10GbE、PoE 以及連接器配置。.
執行時與生產環境映像檔
執行環境、BSP、驅動程式、容器、安全開機、OTA/恢復模式，以及版本鎖定。.
電力、熱能與機械
輸入範圍、保護機制、供電模式、啟動負載、散熱、GPU 間隙，以及物料清單（BOM）管控。.
技術參考依據
人工智慧硬體選型的官方參考資料
Intel Core Ultra 5 125H
AMD Ryzen 嵌入式 8840U
NVIDIA Jetson Orin Nano
AI 執行環境與軟體堆疊
常見問題
AI-Ready Mini-ITX 常見問題集
進行邊緣 AI 運算需要多少個 TOPS？
並沒有通用的 TOPS 目標值。應根據預期的精確度、執行時間、延遲／FPS 目標、電源模式以及持續運作時的溫度狀況，對實際模型進行基準測試。.
我該選擇 NPU、Jetson 還是獨立 GPU 呢？
請根據支援的機型、RAM/VRAM、軟體堆疊、感測器 I/O、延遲、功耗、散熱性能以及升級需求來選擇。.
TOPS 能否預測推論幀率 (FPS)？
不。FPS 和延遲還取決於操作者、精確度、記憶體頻寬、預處理、執行時效率、電源模式以及降頻。.
一款支援人工智慧的 Mini-ITX 主機板能否連接多台攝影機？
是的，只要該電路板具備合適的 CSI、USB 或網路通道，並且擁有足夠的解碼能力、記憶體、同步能力、供電能力及散熱能力。.
AI 軟體堆疊能否凍結以供生產使用？
是的。請鎖定作業系統/BSP、驅動程式、執行時環境、容器、OTA/恢復模式、機型版本及硬體修訂版，然後對生產環境的工作負載進行回歸測試。.
探索人工智能就緒嵌入式系統的工程觀點
掌握以邊緣的實際 AI 部署為基礎的實用設計知識。我們的社論內容深入探討如何選擇 NPU、優化視覺管線、為 ML 感測器調整 I/O，以及管理生命週期關鍵的 AI 開發板。無論您是要開發機器人控制系統、自主檢測單元或精巧的視覺終端，我們的部落格都能為技術買主和工程團隊提供所需的指引，協助他們建立可在壓力下運作的 AI 就緒系統。
