Descubra cómo elegir el dispositivo periférico adecuado para su proyecto de visión artificial en función del rendimiento, la eficiencia energética y los requisitos de implementación.
La IA periférica se está convirtiendo rápidamente en una de las mayores tendencias en inteligencia artificial y visión artificial. Aporta inteligencia en tiempo real directamente a los dispositivos, en lugar de depender de la computación en la nube, donde los datos se envían a otra ubicación para su procesamiento. De hecho, se espera que el mercado mundial de la IA periférica alcance unos 143 060 millones de dólares en 2034.
Gracias a los recientes avances tecnológicos, la IA periférica está redefiniendo la automatización basada en la visión en tiempo real en muchos sectores. La inspección de calidad en la fabricación es un buen ejemplo de ello.
Aquí, las cámaras con IA de visión analizan continuamente los productos que pasan por una cinta transportadora. Se pueden utilizar para detect rápidamente detect y anomalías. Esto es especialmente importante en sectores que requieren una alta precisión, como la fabricación de instrumentos quirúrgicos.
Pero, ¿qué son exactamente los dispositivos periféricos? Son sistemas de hardware capaces de ejecutar modelos de IA y modelos de visión artificial, como Ultralytics , en el lugar donde se generan los datos o cerca de él.
Esto podría ser en una fábrica, dentro de una cámara inteligente o a bordo de vehículos autónomos. Al realizar la inferencia localmente, estos dispositivos permiten tiempos de respuesta más rápidos. También reducen el uso de ancho de banda, ya que los datos visuales no necesitan transmitirse a la nube.
Sin embargo, elegir el dispositivo periférico adecuado para su proyecto de visión artificial puede resultar complicado. El hardware que funciona bien en un entorno puede no ser adecuado para otro.
Por ejemplo, un dispositivo que funciona de manera confiable en una planta de fabricación podría no funcionar para inspecciones con drones, donde las restricciones de peso y potencia son muy diferentes. Elegir el dispositivo incorrecto puede aumentar los costos, retrasar los lanzamientos y complicar la escalabilidad.
Por eso, los equipos deben evaluar factores como el tamaño del dispositivo, el consumo energético, los límites térmicos y la disponibilidad industrial, en lugar de limitarse a la potencia de cálculo. En este artículo, exploraremos la IA periférica y cómo elegir el dispositivo periférico adecuado para su aplicación de visión artificial. ¡Empecemos!
Antes de profundizar en cómo elegir el dispositivo periférico adecuado para su proyecto específico de IA visual, demos un paso atrás y analicemos algunas de las ventajas de utilizar dispositivos periféricos para proyectos de IA visual.
Estas son algunas de las principales ventajas de implementar la IA visual en el borde:
El primer paso para elegir el dispositivo periférico adecuado es comprender qué necesita realmente su aplicación. El hardware que seleccione debe ajustarse a lo que se espera que haga el sistema, la velocidad a la que debe funcionar y dónde se va a implementar.
Puede empezar por definir los requisitos de rendimiento. Mientras que algunas soluciones requieren inferencia de IA en tiempo real a un alto FPS (fotogramas por segundo), otras pueden procesar fotogramas en grupos o lotes.
La complejidad y el tamaño del modelo también desempeñan un papel importante. Los modelos ligeros de detección de objetos suelen funcionar en dispositivos más pequeños y de menor potencia, mientras que los modelos más complejos y pesados o los procesos de varias etapas requieren más potencia de cálculo y memoria.
A continuación, considere la configuración de sus datos. Esto incluye la resolución de la cámara, la velocidad de fotogramas, el número de transmisiones paralelas y los tipos de sensores, como RGB, térmicos o de profundidad. Estos factores afectan directamente al ancho de banda, el rendimiento, el uso de la memoria y la carga general del sistema.
Más allá de los requisitos de hardware y datos, la selección del modelo desempeña un papel fundamental en el rendimiento general del sistema. La mayoría de las implementaciones periféricas implican un equilibrio entre latencia y precisión. Los modelos de mayor precisión suelen requerir más recursos computacionales y pueden aumentar el tiempo de inferencia.
Por otro lado, los modelos más rápidos pueden sacrificar algo de precisión. El objetivo es encontrar el equilibrio adecuado entre velocidad y precisión en función de su caso de uso específico y sus limitaciones operativas.
Por ejemplo, en las líneas de producción automatizadas de alimentos, se utilizan sistemas de visión artificial para inspeccionar los productos antes de que sean empaquetados y enviados. Estos sistemas deben funcionar en tiempo real para evitar ralentizar la cinta transportadora.
Pensemos en una cadena de montaje de pizzas, donde el sistema debe verificar que cada pizza tenga los ingredientes correctos. Un modelo como Ultralytics puede detect pizza y sus ingredientes en tiempo real, identificando los ingredientes que faltan o son incorrectos. En este escenario, el modelo debe ser lo suficientemente preciso como para detectar errores y, al mismo tiempo, lo suficientemente rápido como para seguir el ritmo de la velocidad de producción en el hardware periférico.
Aparte del rendimiento informático, el tamaño físico del dispositivo periférico es otro factor importante en la planificación de la implementación. El factor de forma del dispositivo (su tamaño físico, forma, estilo de montaje e interfaces de expansión) influye directamente en la facilidad con la que se integra en el entorno y en su rendimiento en condiciones reales.
El hardware de IA periférica se presenta en muchos formatos, desde servidores montados en rack completo y tarjetas aceleradoras PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) hasta módulos M.2 compactos, plataformas SoM (System-on-Module), ordenadores de placa única (SBC), cámaras inteligentes e incluso sensores de visión inteligentes con procesamiento de IA en chip. Cada formato ofrece diferentes ventajas e inconvenientes en cuanto a rendimiento, eficiencia energética, diseño térmico y complejidad de integración.
El tamaño del dispositivo está estrechamente relacionado con los requisitos de refrigeración, la disponibilidad de energía y la arquitectura general del sistema. Los sistemas más grandes, como los PC industriales montados en rack o las estaciones de trabajo tipo torre, suelen admitir GPU PCIe de altura completa, múltiples tarjetas de expansión y refrigeración activa. Estas plataformas son muy adecuadas para el procesamiento multicámara, los concentradores periféricos centralizados o el análisis de vídeo de alto rendimiento.
Por el contrario, los formatos compactos, como los aceleradores M.2, los SoM montados en placas portadoras personalizadas, los SBC o las cámaras inteligentes todo en uno, están diseñados para entornos con limitaciones de espacio. Estos dispositivos más pequeños suelen dar prioridad a la eficiencia energética y la refrigeración pasiva, lo que los hace ideales para sistemas integrados, robots móviles, drones, quioscos y unidades de inspección distribuidas.
En el extremo de la miniaturización, algunas implementaciones se basan en sensores de visión inteligentes o plataformas basadas en microcontroladores (TinyML), en las que la inferencia se ejecuta directamente en el sensor de imagen o en un procesador de bajo consumo. Estos sistemas reducen significativamente el espacio físico y el consumo de energía, pero suelen ser adecuados para cargas de trabajo más limitadas y altamente optimizadas.
Estas diferencias en tamaño, modularidad y modelo de integración suelen dar lugar a dos categorías comunes de implementación periférica: implementaciones escalables e implementaciones con limitaciones de espacio. Cada enfoque aborda diferentes restricciones de rendimiento, potencia y entorno, al tiempo que da forma a la mantenibilidad a largo plazo y al diseño del sistema.
Los aceleradores PCIe y los ordenadores personales (PC) montados en rack o industriales se utilizan habitualmente cuando un proyecto requiere una gran potencia de cálculo o necesita procesar datos de varias cámaras simultáneamente. Un acelerador PCIe es una tarjeta de hardware que se instala en el interior de un ordenador más grande a través de una ranura PCIe.
Añade recursos informáticos dedicados, como una unidad de procesamiento gráfico (GPU) u otro acelerador de IA, para aumentar la capacidad del sistema para gestionar cargas de trabajo de IA. Esto es similar a cómo una tarjeta gráfica mejora el rendimiento en un ordenador de sobremesa.
Los PC montados en rack o industriales son sistemas más grandes y resistentes diseñados para funcionar de forma continua en entornos como fábricas, plantas de producción o salas de control. Ofrecen más espacio para la refrigeración, la ampliación del hardware y componentes de mayor potencia, lo que los hace muy adecuados para cargas de trabajo exigentes, como la inspección de calidad con múltiples cámaras o el análisis de vídeo a gran escala.
Las implementaciones con limitaciones de espacio son habituales en entornos en los que un dispositivo periférico tiene que funcionar dentro de estrictos límites físicos, térmicos o de potencia. Esto suele incluir cámaras inteligentes instaladas en líneas de producción, robots móviles, drones, quioscos o sistemas de inspección compactos.
En estos casos, el hardware debe ser pequeño, ligero y energéticamente eficiente, sin dejar de ofrecer un rendimiento fiable en materia de inteligencia artificial. Dos opciones de hardware habituales para estas implementaciones son los módulos M.2 y los ordenadores de placa única.
Un módulo M.2 es una tarjeta de expansión compacta que se inserta en una ranura M.2 dentro de un sistema host. Aunque M.2 es simplemente un formato y un estándar de interfaz, algunos módulos están diseñados específicamente para la aceleración de la IA.
Estos módulos aceleradores de IA permiten que los dispositivos pequeños ejecuten modelos de visión artificial de forma más eficiente sin aumentar significativamente el tamaño ni el consumo de energía. Los aceleradores M.2 suelen integrarse en sistemas embebidos en los que no resultaría práctico añadir una tarjeta de expansión PCIe de tamaño completo.
Por su parte, un ordenador de placa única es un ordenador completo integrado en una sola placa de circuito. Integra la CPU, la memoria, las interfaces de almacenamiento y las conexiones de entrada/salida (E/S) en un formato compacto. Dado que todo está contenido en una sola placa, los SBC se utilizan ampliamente en aplicaciones integradas y periféricas en las que el espacio es limitado y la simplicidad es importante.
Aunque los sistemas con limitaciones de espacio suelen ofrecer un rendimiento informático bruto inferior al de los sistemas montados en rack más grandes, permiten realizar inferencias en el dispositivo, cerca del lugar donde se generan los datos. Esto reduce la latencia, disminuye el uso del ancho de banda y mejora la flexibilidad de implementación en entornos en los que no cabría un hardware más grande.
Muchos proveedores de hardware se están centrando específicamente en la aceleración de IA compacta y eficiente energéticamente para la visión integrada. Por ejemplo, Axelera AI ofrece aceleradores Metis® AI Processing Unit (AIPU) en múltiples formatos, incluyendo tarjetas PCIe, módulos M.2 y placas de computación integradas para implementaciones con limitaciones de espacio.
A través de una integración con Ultralytics, YOLO compatibles, como Ultralytics YOLOv8 y YOLO26, se pueden exportar al formato Axelera utilizando el Python Ultralytics y optimizarse a través del SDK Voyager, que se encarga de la compilación y la cuantificación INT8 para una inferencia eficiente en el borde.
El consumo energético también es una limitación clave en las implementaciones periféricas, ya que afecta directamente a la generación de calor y a los requisitos de refrigeración. Determina si el sistema puede funcionar de forma fiable dentro de recintos sellados o carcasas industriales compactas.
Esto cobra especial importancia en entornos alimentados por baterías, como robots móviles, drones o estaciones de monitorización remota, donde cada vatio (W) influye en el tiempo de funcionamiento y en la estabilidad general del sistema.
La mayoría de los dispositivos periféricos se clasifican en tres grandes niveles de potencia. A continuación, se ofrece una descripción más detallada de cada uno de ellos:
Es importante tener en cuenta que las características de la carga de trabajo desempeñan un papel fundamental a la hora de determinar qué nivel de potencia es el adecuado. Las velocidades de fotogramas más altas, los modelos de visión más grandes y las múltiples transmisiones de cámara en paralelo aumentan la demanda de computación, lo que a su vez eleva el consumo de energía.
Hoy en día, muchos proveedores de hardware se están centrando en la aceleración de la IA con eficiencia energética. Por ejemplo, los módulos periféricos de DEEPX están diseñados para realizar inferencias de bajo consumo en implementaciones periféricas. Intel también ofrecen funciones de gestión de energía y escalabilidad que permiten ajustar el rendimiento en función de los requisitos del entorno y la carga de trabajo.
Supongamos que ha completado con éxito una implementación piloto. El modelo funciona bien, el hardware cumple los requisitos de rendimiento y el sistema funciona de forma fiable en las pruebas.
El siguiente reto es ampliar esa solución a la producción a gran escala. Aquí es donde la disponibilidad industrial y el soporte del ciclo de vida se vuelven críticos.
Se espera que la mayoría de los sistemas periféricos funcionen de forma continua durante años. Seleccionar hardware que pueda dejar de fabricarse poco después de su lanzamiento supone un riesgo significativo. Aunque un dispositivo funcione bien durante una prueba piloto, puede convertirse en un problema si llega al final de su vida útil o si resulta difícil de adquirir una vez que comienza la producción.
Los ciclos de vida cortos del mercado pueden provocar interrupciones en la cadena de suministro, aumentar los costes de mantenimiento y obligar a realizar rediseños inesperados. En implementaciones en múltiples sitios, la sustitución de componentes no disponibles puede ralentizar la expansión y complicar la gestión del sistema.
El hardware diseñado para uso industrial suele ofrecer plazos de producción más largos, políticas de ciclo de vida más claras y asistencia continua para el firmware o el software. Esta estabilidad facilita la ampliación de las implementaciones sin necesidad de realizar cambios importantes en el hardware a mitad del ciclo.
Antes de decidirse por un dispositivo periférico, los equipos pueden revisar la hoja de ruta del producto del fabricante, los compromisos sobre el ciclo de vida y la estrategia de asistencia a largo plazo.
La elección y la implementación de un dispositivo periférico también depende de la experiencia de su equipo. Algunas plataformas son más fáciles de manejar y proporcionan documentación clara, pasos de configuración sencillos y herramientas listas para usar. Otras ofrecen un mayor control sobre el rendimiento, pero requieren conocimientos técnicos más profundos y más tiempo dedicado a la optimización y la depuración.
Por ejemplo, elPython Ultralytics Python facilita el entrenamiento, la prueba y la implementación de modelos como YOLO26. Simplifica las tareas comunes y también admite la exportación de modelos a diferentes formatos utilizados en implementaciones periféricas. Esto facilita a los equipos pasar del desarrollo al hardware del mundo real sin tener que reconstruir su flujo de trabajo desde cero.
Para los equipos que son nuevos en la IA periférica, un ecosistema de software sólido y bien documentado puede reducir el tiempo de desarrollo y disminuir el riesgo de implementación. Los equipos más experimentados pueden preferir plataformas que permitan una personalización y un ajuste más profundos, especialmente en aplicaciones que requieren procesamiento multicámara o requisitos estrictos de latencia.
En pocas palabras, los ecosistemas y las herramientas de los proveedores pueden marcar una diferencia significativa. Una documentación clara, un soporte activo y opciones de implementación flexibles ayudan a los equipos a pasar con mayor facilidad de los proyectos piloto a los sistemas de producción completos.
Ahora que hemos cubierto los principales factores que intervienen en la elección de un dispositivo periférico, veamos algunos detalles prácticos que pueden marcar una gran diferencia en las implementaciones del mundo real. Es posible que estas consideraciones no parezcan urgentes al principio, pero a menudo desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones y determinan la fluidez con la que se desarrolla un proyecto una vez que supera la fase piloto.
La conectividad y la compatibilidad de E/S suelen ser algunos de los primeros retos prácticos en las implementaciones periféricas. Por lo general, un dispositivo periférico debe ser compatible con la configuración de la cámara y los sensores, incluidas interfaces comunes como USB 3.0, GigE con alimentación a través de Ethernet (PoE) y MIPI.
Los sistemas de visión industrial también pueden requerir disparadores de hardware, señales de sincronización o soporte de temporización específico para garantizar un funcionamiento fiable.
El ancho de banda es otro factor crítico, especialmente en configuraciones con varias cámaras. Incluso pequeñas discrepancias entre la salida de la cámara y la capacidad de entrada del dispositivo pueden reducir el rendimiento o introducir una latencia adicional.
La compatibilidad del software también desempeña un papel crucial. Algunas implementaciones se basan en marcos de inferencia ligeros, como NCNN y MNN, que se utilizan habitualmente en entornos móviles e integrados.
En las implementaciones de sensores inteligentes, dispositivos como el Sony IMX500 integran el procesamiento de IA directamente en el sensor de imagen, lo que reduce la transferencia de datos y la latencia. En estos casos, la compatibilidad del modelo y la compatibilidad con la exportación cobran especial importancia, ya que el modelo debe convertirse a un formato compatible con la cadena de herramientas del sensor.
Por ejemplo, elPython Ultralytics Python admite la exportación de modelos como Ultralytics YOLO11 a formatos compatibles con canalizaciones de implementación periférica, incluidas plataformas creadas en torno a dispositivos como Sony IMX500.
Cuando los dispositivos periféricos procesan datos visuales de forma continua, la fiabilidad térmica y ambiental se convierten en factores críticos. En este contexto, la fiabilidad significa que el dispositivo puede funcionar durante largos periodos de tiempo sin sobrecalentarse ni fallar, incluso en condiciones adversas como polvo, vibraciones o temperaturas extremas.
A medida que las cargas de trabajo de la IA periférica se vuelven más exigentes, la eficiencia térmica se ha convertido en un factor determinante en el diseño de los sistemas. Este énfasis en el rendimiento térmico se puso de relieve en el CES 2026 de Las Vegas, donde DeepX ejecutó cargas de trabajo de IA idénticas en varios chips con un pequeño trozo de mantequilla colocado encima.
Mientras que los chips de la competencia generaban suficiente calor como para derretir la mantequilla, el dispositivo DeepX no lo hacía, lo que demuestra cómo un menor consumo energético y una mayor estabilidad térmica pueden afectar directamente a la fiabilidad en el mundo real.
El diseño de refrigeración desempeña un papel fundamental en el mantenimiento de un rendimiento estable. A medida que los procesadores trabajan más, generan calor, y ese calor debe gestionarse de forma eficaz.
En muchos entornos industriales, se prefiere la refrigeración pasiva porque los ventiladores mecánicos pueden desgastarse o fallar con el tiempo, especialmente en entornos con mucho polvo o altas vibraciones. Los disipadores térmicos de aluminio sin ventilador se utilizan habitualmente para disipar el calor sin depender de piezas móviles, lo que mejora la durabilidad a largo plazo.
Las condiciones ambientales también pueden influir. Cada dispositivo tiene un rango de temperatura de funcionamiento nominal, y las instalaciones en armarios sellados o en exteriores pueden atrapar el calor o exponer el hardware a temperaturas fluctuantes. En estos casos, el diseño de la carcasa y el flujo de aire cobran tanta importancia como el rendimiento informático bruto.
A la hora de seleccionar el dispositivo periférico adecuado, la solidez de su ecosistema de software es tan importante como sus especificaciones de hardware. Un dispositivo puede ofrecer un gran rendimiento informático sobre el papel, pero sin herramientas fiables y sin el soporte de una plataforma, pasar del prototipo a la producción puede resultar lento y complejo.
Una plataforma bien respaldada agiliza todo el proceso de implementación, desde la preparación del modelo hasta la inferencia optimizada en el hardware de destino. Los ecosistemas que proporcionan herramientas integradas para la cuantificación, el ajuste del rendimiento y la depuración facilitan la validación de los modelos con cargas de trabajo reales y reducen los problemas inesperados durante la implementación.
Por ejemplo,YOLO Ultralytics , como YOLO26, se pueden exportar directamente al OpenVINO , lo que permite una inferencia optimizada en Intel , GPU integradas y unidades de procesamiento neuronal (NPU). OpenVINO optimizaciones de rendimiento, como conversión de modelos, cuantificación (incluidas FP16 e INT8) y ejecución heterogénea en todo Intel compatible.
Con elPython Ultralytics Python , los equipos pueden exportar modelos con un simple comando y ejecutar inferencias a través de la interfaz de alto nivel Ultralyticso directamente con el OpenVINO nativo OpenVINO , creando un flujo de trabajo de implementación optimizado y listo para la producción para sistemas periféricos Intel.
Muchos dispositivos periféricos parecen impresionantes sobre el papel, pero su rendimiento puede cambiar una vez que ejecutan un proceso de visión completo. En implementaciones reales, el sistema no solo ejecuta inferencias.
También gestiona el preprocesamiento, el posprocesamiento y, en ocasiones, múltiples transmisiones de cámara al mismo tiempo. Por ello, es importante mirar más allá de los fotogramas por segundo medios.
La latencia constante suele ser más importante que el rendimiento máximo. Estar atento a los cuellos de botella de la memoria y comprobar la estabilidad del sistema bajo una carga constante ofrece una imagen más clara de cómo funcionará en producción.
Es útil comprobar el tiempo de arranque en frío, el rendimiento elevado a largo plazo durante horas de funcionamiento y cómo se comporta el dispositivo cuando se ejecutan otras tareas junto con la inferencia, como la codificación, el registro o la conexión en red. En la mayoría de los casos de uso reales, un rendimiento estable y predecible es más importante que los picos de velocidad ocasionales.
Las implementaciones periféricas deben mantener su seguridad y fiabilidad a lo largo del tiempo, especialmente en entornos como el de la fabricación, donde se espera que los sistemas funcionen de forma continua. Funciones como el arranque seguro, el almacenamiento cifrado y las actualizaciones periódicas de los proveedores ayudan a proteger los dispositivos contra manipulaciones y reducen el riesgo de vulnerabilidades o interrupciones inesperadas del servicio.
La gestión de los dispositivos tras su implementación es tan importante como la selección del hardware adecuado. Las funciones de supervisión y actualización remotas permiten a los equipos mantener el software, el firmware y los modelos sin necesidad de acceder físicamente a cada dispositivo. Esto cobra cada vez más importancia a medida que los proyectos pasan de ser pequeños proyectos piloto a implementaciones a mayor escala.
A medida que aumentan las implementaciones, la gestión centralizada de la flota ayuda a mantener todo organizado. Facilita a los equipos track del estado track , la gestión de las actualizaciones, la supervisión del rendimiento y la resolución de problemas en múltiples ubicaciones. Sin una estrategia de gestión clara, el mantenimiento de docenas o incluso cientos de sistemas periféricos puede convertirse rápidamente en una tarea difícil.
Al considerar los factores que intervienen en la selección del dispositivo periférico adecuado, es posible que se pregunte dónde se utilizan realmente estos sistemas. Hoy en día, la IA periférica impulsa aplicaciones en casi todos los sectores, desde la fabricación y el comercio minorista hasta la robótica y las infraestructuras inteligentes.
A continuación se presentan cinco casos de uso habituales del aprendizaje profundo en los que los dispositivos periféricos permiten una baja latencia, un menor consumo de ancho de banda y un procesamiento fiable en el dispositivo:
Seleccionar el dispositivo periférico adecuado para su proyecto de visión artificial implica encontrar el equilibrio entre rendimiento, eficiencia energética, fiabilidad y disponibilidad a largo plazo. En lugar de centrarse únicamente en las especificaciones máximas, los equipos deben evaluar las condiciones del mundo real, la madurez del ecosistema de software y el soporte del ciclo de vida. Al validar su configuración con una implementación piloto antes de ampliarla, puede reducir el riesgo, controlar los costes y garantizar una transición más fluida del prototipo a la producción.
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