可擴充的邊緣人工智慧從 NVIDIA Embedded 開始

NVIDIA 硬體與您的 AI 工作負載相容性如何?
並非所有的部署都是專為邊緣人工智慧所打造。NVIDIA Mini-ITX 設計專為以 GPU 為中心的工作流程而打造 - 從熱流到 CUDA 核心佈局以及軟體堆疊整合。
問題 | 標準 NVIDIA Mini-ITX | 客製化 NVIDIA Mini-ITX | MiniITXBoard.com 獨家 ODM |
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它能處理 AI 推理工作負載嗎? | 使用 CPU,無內建 GPU | 針對超低功耗、睡眠模式進行調整 | 使用 TensorRT、NVSDK 和 BSP 預載進行全堆疊部署 |
散熱設計是否可感知 GPU? | 通用散熱器/風扇 | 整合式 Wi-Fi/BLE、感測器就緒 GPIO | AI 熱模擬 + 多區隔熱 |
它是否能輕鬆裝入邊緣外殼? | 佔地面積過大,氣流受阻 | 優先即時作業系統、確定性 I/O | 機箱共同設計符合 IP65/IP67,零風扇 |
它如何支援電源敏感型網站? | 需要外接 PSU 或 ATX | 寬溫、耐震、EMC硬化 | 智慧型滑軌偵測、備援電源滑軌 |
基於 NVIDIA 的客製化主板,用於專門的 AI 與視覺任務
並非每項工作都需要獨立 GPU 或大量運算。但當需要時,NVIDIA 便能發揮其優勢。以下是如何為您的下一個嵌入式 AI 系統選擇正確的 Jetson- 或 Orin 平台。
Jetson Nano / Orin Nano
用於光邊推理的緊湊型 AI
體積小巧、無風扇的效能,搭配 CUDA 核心和 NVDLA 引擎。非常適合支援視覺的物聯網或邊緣分析。
在下列情況下使用
- 您需要在 10W 以下的功率預算下實現 AI 視覺功能
- 您的外形尺寸緊湊(例如機器人、無人機)
- 無風扇是必要條件,且攝影機的輸入也很高
Jetson Orin NX / AGX Xavier
工業 AI 閘道器的平衡效能
20-60 TOPS 的多功能運算。支援 GPU、CPU 及深度學習任務,涵蓋物流、製造及監控。
在下列情況下使用
- 需要即時多流 AI(例如工廠、AGV)
- 您結合了 AI、感測器和網路
- 需要較長的生命週期和工業溫度範圍
NVIDIA IGX / 自訂 GPU-SoC
規範 AI 系統的高密度運算
適用於機器人、智慧醫療、國防或自動車。GPU 加速的邊緣人工智慧,內建安全與防護架構。
使用時
- 您需要 ECC 記憶體、安全開機和功能安全
- 必須同時執行多個 AI 模型
- 符合 ISO 26262 或 IEC 62304 事項

在自訂 NVIDIA 平台上放心建置
您的工作負載不是一般的,我們的硬體也不是一般的。無論您要建置的是 AI 視覺系統、工業機器人或高吞吐量分析節點,我們都能為您配置符合您確切規格的 NVIDIA 平台:從 Jetson 外型尺寸和散熱,到 BOM 凍結和部署就緒的韌體。
- 針對 GPU + NPU 協同效應進行調整
- 專為全天候全 AI 能力運作而設計
- 鎖定硬體與軟體生命週期
專為邊緣人工智慧、視覺和自主系統設計
NVIDIA Jetson 平台不是一般的板卡,而是邊緣 GPU 驅動推論的骨幹。每種 I/O 配置都能加速電腦視覺、即時控制與 AI 卸載,而不需要外部轉換器或客製化黑客。
介面類別 | Jetson Nano / TX2 NX | Jetson Xavier NX | Jetson Orin NX / Orin Nano |
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AI 攝影機頻道 | 2x MIPI CSI-2(車道共享)用於立體捕捉 | 6x CSI 通道 (3 個介面、多感測器同步) | 高達 8 個 CSI 通道,同時多攝影機與即時同步 |
推論資料 I/O | 用於 AI 周邊設備的 USB 3.0 主機 | 適用於神經感應器陣列的 USB 3.1 Gen1 + PCIe Gen3 | PCIe Gen4 x4 + USB 3.2 Gen2 適用於平行 AI + 視訊工作負載 |
神經網路開機選項 | eMMC 5.1 + microSD 卡 | eMMC 5.1 + 透過 M.2 Key-M 進行 NVMe 開機 | 內建備援與故障移轉的 NVMe + UFS 開機選項 |
精確的 GPIO 觸發 | 8x GPIO 引腳(手動定時) | 具備 DMA + I2C/SPI 的即時 GPIO | 用於馬達、雷達或輸送帶驅動的 AI 定時 GPIO / 同步脈衝 |
顯示器與操作員 UI | HDMI 2.0 或帶背光控制的 DSI | HDMI + eDP(雙獨立顯示器) | 雙 eDP + DSI w/ HDR 管線,用於智慧型 HMI 與 ML 視覺回饋 |
AI 模組擴充 | 適用於 Wi-Fi 或邊緣 NPU 模組的 M.2 Key-E | M.2 Key-M (SSD) + M.2 Key-E (TPU/NPU/5G) | 雙 M.2 (GPU 加速器、行動電話調制解調器) |
音響 ML | 類比麥克風輸入 + I2S 編解碼器支援 | 多通道 I2S,含波束成形麥克風匯流排 | 智慧音訊引擎:NVIDIA AINR + DSP 迴音消除 |
邊緣等級電源輸入 | 5-19V DC 輸入,支援看門狗重設 | 9-20V 輸入,具備電壓鎖定及自動恢復功能 | 9-36V 工業輸入、EMI 濾波、可程式軟啟動 |
GPU 密集型部署的散熱與環境工程
您的 NVIDIA 系統能否在處理 AI 工作負載時保持冷卻狀態?
以 NVIDIA 為基礎的 Mini-ITX 平台,是專為確保邊緣人工智慧、機器人技術與高吞吐量 GPU 任務在壓力下正常運作而設計。從堅固耐用的機殼到熱最佳化的 PCB 與元件佈局,我們的設計可確保在充滿挑戰的環境中穩定運作。
先進的熱管陣列
針對 GPU 熱點調整的客製化銅熱導管與蒸氣室 - 優化全負載下的被動散熱。
導向 GPU 氣流區
PCB 區域可對應 CPU、GPU 和記憶體模組的目標氣流 - 更少的風扇,更聰明的導管。
智慧型溫度節流設定檔
使用 NVIDIA SDK 支援的 BIOS 與作業系統層級散熱調整,可根據工作負載類型進行預測性散熱控制。
堅固耐用的環境設計
經過 -10°C 至 +60°C 的溫度驗證,適用於邊緣推理節點、Kiosk A/V 或車載系統,並具備衝擊和震動公差。
省電的 AI 加速
經過最佳化的熱封套,可支援低 TDP GPU 模組 (Jetson Orin™、Xavier™),同時保留完整的 CUDA/NPU 容量。


NVIDIA 長期部署的生命週期與 BOM 信心
在繪圖處理器(GPU)驅動的系統中,利害關係更加重大:韌體變更會造成快速波動,而意料之外的硬體變動也可能會破壞人工智慧(AI)管線。這就是為什麼我們的 NVIDIA 平台以 路線圖可視性, 版本控制的 AI 堆疊以及 鎖定元件採購-讓您從原型到部署及之後的工作都能持續進行。
長期 Jetson 模組可用性
從 Jetson Nano 到 AGX Orin,我們都能讓您的建置符合 NVIDIA 的工業 SoC 生命週期 - 確保支援視窗跨越下列時段 8-10 年 具有經過驗證的載板選項。
AI 堆疊穩定性與 BSP 引腳
我們維持一致的主機板支援套件 (BSP) 和 CUDA 相容性,避免驅動程式更新時突然打亂訓練、推理或執行時模型。
具有可重複性的冷凍 BOM
沒有隱藏的變更。每個 ML 關鍵零件-VRM、記憶體 IC、AI 加速器-都是 冷凍且可追蹤因此,您的建置在不同批次、區域和版本之間的行為都是一樣的。
NVIDIA 平台在 AI 與邊緣系統中的實際應用
從智慧視覺到自主控制,NVIDIA 的嵌入式平台不只是繪圖,還能在延遲、功耗和佔用空間最重要的地方提供邊緣智慧。以下是我們以 Mini-ITX 和 SOM 為基礎的 NVIDIA 系統目前正在執行的實際功能:
GPU 加速的視覺 AI
內建的 CUDA 與 Tensor 核心可處理即時視訊以進行瑕疵偵測、OCR、物件追蹤及安全區域分析,而無需獨立的 GPU 卡。
多感測器融合與機器人控制
使用即時 Linux + GPU 並行運算同步化來自 LiDAR、攝影機和 IMU 的饋送,是工業 AMR 和機械手臂的理想選擇。
無雲邊緣推理
以低延遲直接在板上執行 YOLO、TensorRT 或 ONNX 模型,在工廠、物流中心和智慧型自助服務站實現離線 AI。
省電的 AI 部署
低 TDP 選項 (低至 10-25W) 可讓 NVIDIA 平台在邊緣提供 AI,同時保持低溫與無風扇,非常適合機箱與遠端設定。
探索 NVIDIA Edge 與嵌入式設計的實用心得
深入報導 Jetson 模組整合、即時 GPU 運算,以及跨越機器人、電腦視覺和自動基礎設施的實地測試 AI 部署策略,讓您保持領先。無論您是要建立下一個智慧工廠,或是在邊緣部署 AI,我們的部落格都能提供正確的知識。
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