Scopri come scegliere il dispositivo edge più adatto al tuo progetto di visione artificiale in base alle prestazioni, all'efficienza energetica e ai requisiti di implementazione.
L'Edge AI sta rapidamente diventando una delle tendenze più importanti nel campo dell'intelligenza artificiale e della visione artificiale. Essa porta l'intelligenza in tempo reale direttamente sui dispositivi invece di affidarsi al cloud computing, dove i dati vengono inviati in un'altra posizione per essere elaborati. Infatti, si prevede che il mercato globale dell'Edge AI raggiungerà circa 143,06 miliardi di dollari entro il 2034.
Grazie ai recenti progressi tecnologici, l'edge AI sta ridefinendo l'automazione in tempo reale basata sulla visione in molti settori industriali. Il controllo qualità nella produzione è un ottimo esempio.
Qui, le telecamere con intelligenza artificiale analizzano continuamente i prodotti su un nastro trasportatore. Possono essere utilizzate per detect rapidamente detect e anomalie. Ciò è particolarmente importante nei settori che richiedono un'elevata precisione, come la produzione di strumenti chirurgici.
Ma cosa sono esattamente i dispositivi edge? Si tratta di sistemi hardware in grado di eseguire modelli di intelligenza artificiale e modelli di visione artificiale, come Ultralytics , nel luogo in cui vengono generati i dati o nelle vicinanze.
Questo potrebbe avvenire in una fabbrica, all'interno di una telecamera intelligente o a bordo di veicoli autonomi. Eseguendo l'inferenza a livello locale, questi dispositivi consentono tempi di risposta più rapidi. Riducono inoltre l'utilizzo della larghezza di banda, poiché i dati visivi non devono essere trasmessi al cloud.
Tuttavia, scegliere il dispositivo edge giusto per il proprio progetto di visione artificiale può essere complicato. L'hardware che funziona bene in un ambiente potrebbe non essere adatto a un altro.
Ad esempio, un dispositivo che funziona in modo affidabile in un capannone industriale potrebbe non essere adatto alle ispezioni con droni, dove i vincoli di peso e potenza sono molto diversi. La scelta del dispositivo sbagliato può aumentare i costi, rallentare l'implementazione e complicare il ridimensionamento.
Ecco perché i team dovrebbero valutare fattori quali le dimensioni del dispositivo, il consumo energetico, i limiti termici e la disponibilità industriale, piuttosto che limitarsi alla potenza di calcolo. In questo articolo esploreremo l'edge AI e vedremo come scegliere il dispositivo edge più adatto alla vostra applicazione di visione artificiale. Cominciamo!
Prima di approfondire come scegliere il dispositivo edge più adatto al vostro specifico progetto di visione artificiale, facciamo un passo indietro e discutiamo alcuni dei vantaggi dell'utilizzo dei dispositivi edge per i progetti di visione artificiale.
Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'implementazione dell'IA visiva all'edge:
Il primo passo nella scelta del dispositivo edge giusto è capire quali sono le reali esigenze della vostra applicazione. L'hardware selezionato deve essere adeguato alle prestazioni richieste dal sistema, alla velocità di esecuzione necessaria e al luogo in cui verrà implementato.
Puoi iniziare definendo i requisiti prestazionali. Alcune soluzioni richiedono un'inferenza AI in tempo reale ad alto FPS (fotogrammi al secondo), mentre altre possono elaborare i fotogrammi in gruppi o batch.
Anche la complessità e le dimensioni del modello giocano un ruolo importante. I modelli di rilevamento degli oggetti leggeri possono spesso funzionare su dispositivi più piccoli e con minore potenza, mentre i modelli più complessi e pesanti o le pipeline multistadio richiedono maggiore potenza di calcolo e memoria.
Successivamente, considera la configurazione dei dati. Ciò include la risoluzione della telecamera, la frequenza dei fotogrammi, il numero di flussi paralleli e i tipi di sensori, come RGB, termici o di profondità. Questi fattori influenzano direttamente la larghezza di banda, il throughput, l'utilizzo della memoria e il carico complessivo del sistema.
Oltre ai requisiti hardware e di dati, la selezione del modello gioca un ruolo fondamentale nelle prestazioni complessive del sistema. La maggior parte delle implementazioni edge comporta un compromesso tra latenza e precisione. I modelli con maggiore precisione sono in genere più intensivi dal punto di vista computazionale e possono aumentare il tempo di inferenza.
I modelli più veloci, invece, potrebbero sacrificare parte della precisione. L'obiettivo è trovare il giusto equilibrio tra velocità e accuratezza in base al caso d'uso specifico e ai vincoli operativi.
Ad esempio, nelle linee di produzione alimentare automatizzate, i sistemi di visione artificiale vengono utilizzati per ispezionare i prodotti prima che vengano confezionati e spediti. Questi sistemi devono funzionare in tempo reale per evitare di rallentare il nastro trasportatore.
Consideriamo una linea di assemblaggio di pizze, dove il sistema deve verificare che ogni pizza abbia i condimenti corretti. Un modello come Ultralytics è in grado di detect pizza e i suoi condimenti in tempo reale, identificando gli ingredienti mancanti o errati. In questo scenario, il modello deve essere sufficientemente accurato da rilevare gli errori e allo stesso tempo abbastanza veloce da stare al passo con la velocità di produzione sull'hardware edge.
Oltre alle prestazioni di calcolo, le dimensioni fisiche del dispositivo edge sono un altro fattore importante nella pianificazione dell'implementazione. Il fattore di forma del dispositivo (le sue dimensioni fisiche, la forma, lo stile di montaggio e le interfacce di espansione) influenza direttamente la facilità con cui si integra nell'ambiente e le sue prestazioni in condizioni reali.
L'hardware Edge AI è disponibile in diversi formati, dai server montati su rack completo e schede acceleratrici PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) ai moduli M.2 compatti, alle piattaforme SoM (System-on-Module), ai computer a scheda singola (SBC), alle telecamere intelligenti e persino ai sensori di visione intelligenti con elaborazione AI su chip. Ogni formato offre diversi compromessi in termini di prestazioni, efficienza energetica, progettazione termica e complessità di integrazione.
Le dimensioni del dispositivo sono strettamente legate ai requisiti di raffreddamento, alla disponibilità di alimentazione e all'architettura complessiva del sistema. I sistemi più grandi, come i PC industriali montati su rack o le workstation tower, in genere supportano GPU PCIe a tutta altezza, più schede di espansione e raffreddamento attivo. Queste piattaforme sono particolarmente adatte per l'elaborazione multi-camera, gli hub edge centralizzati o l'analisi video ad alta produttività.
Al contrario, i fattori di forma compatti come gli acceleratori M.2, i SoM montati su schede carrier personalizzate, gli SBC o le telecamere intelligenti all-in-one sono progettati per ambienti con spazi limitati. Questi dispositivi più piccoli spesso danno la priorità all'efficienza energetica e al raffreddamento passivo, rendendoli ideali per sistemi embedded, robot mobili, droni, chioschi e unità di ispezione distribuite.
All'estremo opposto della miniaturizzazione, alcune implementazioni si basano su sensori di visione intelligenti o piattaforme basate su microcontrollori (TinyML), in cui l'inferenza viene eseguita direttamente sul sensore di immagine o su un processore a basso consumo. Questi sistemi riducono significativamente l'ingombro fisico e il consumo energetico, ma sono in genere adatti a carichi di lavoro più limitati e altamente ottimizzati.
Queste differenze in termini di dimensioni, modularità e modello di integrazione portano generalmente a due categorie comuni di implementazione edge: implementazioni scalabili e implementazioni con vincoli di spazio. Ciascun approccio affronta diversi vincoli in termini di prestazioni, alimentazione e ambiente, definendo al contempo la manutenibilità a lungo termine e la progettazione del sistema.
Gli acceleratori PCIe e i personal computer (PC) montati su rack o industriali sono comunemente utilizzati quando un progetto richiede un'elevata potenza di calcolo o deve elaborare dati provenienti da più telecamere contemporaneamente. Un acceleratore PCIe è una scheda hardware installata all'interno di un computer più grande tramite uno slot PCIe.
Aggiunge risorse di calcolo dedicate, come un'unità di elaborazione grafica (GPU) o altri acceleratori AI, per aumentare la capacità del sistema di gestire i carichi di lavoro AI. Questo è simile al modo in cui una scheda grafica migliora le prestazioni in un computer desktop.
I PC rack-mount o industriali sono sistemi più grandi e rinforzati, progettati per funzionare in modo continuo in ambienti come fabbriche, reparti di produzione o sale di controllo. Offrono più spazio per il raffreddamento, l'espansione hardware e componenti più potenti, rendendoli ideali per carichi di lavoro impegnativi come il controllo qualità multi-camera o l'analisi video su larga scala.
Le implementazioni con spazi limitati sono comuni in ambienti in cui un dispositivo edge deve funzionare entro limiti fisici, termici o di alimentazione molto ristretti. Ciò include spesso telecamere intelligenti montate su linee di produzione, robot mobili, droni, chioschi o sistemi di ispezione compatti.
In questi casi, l'hardware deve essere piccolo, leggero ed efficiente dal punto di vista energetico, pur garantendo prestazioni AI affidabili. Due opzioni hardware comuni per queste implementazioni sono i moduli M.2 e i computer a scheda singola.
Un modulo M.2 è una scheda di espansione compatta che si inserisce in uno slot M.2 all'interno di un sistema host. Sebbene M.2 sia semplicemente uno standard di fattore di forma e interfaccia, alcuni moduli sono progettati specificamente per l'accelerazione dell'IA.
Questi moduli acceleratori AI consentono ai dispositivi di piccole dimensioni di eseguire modelli di visione artificiale in modo più efficiente senza aumentare in modo significativo le dimensioni o il consumo energetico. Gli acceleratori M.2 sono spesso integrati in sistemi embedded in cui l'aggiunta di una scheda di espansione PCIe di dimensioni standard non sarebbe pratica.
Nel frattempo, un computer a scheda singola è un computer completo integrato in un unico circuito stampato. Integra CPU, memoria, interfacce di archiviazione e connessioni di input/output (I/O) in un formato compatto. Poiché tutto è contenuto in un'unica scheda, gli SBC sono ampiamente utilizzati in applicazioni embedded e edge dove lo spazio è limitato e la semplicità è importante.
Sebbene i sistemi con spazio limitato offrano in genere prestazioni di calcolo inferiori rispetto ai sistemi più grandi montati su rack, consentono l'inferenza sul dispositivo vicino al luogo in cui vengono generati i dati. Ciò riduce la latenza, diminuisce l'utilizzo della larghezza di banda e migliora la flessibilità di implementazione in ambienti in cui non è possibile installare hardware più grande.
Molti fornitori di hardware si stanno concentrando in modo specifico sull'accelerazione AI compatta ed efficiente dal punto di vista energetico per la visione integrata. Ad esempio, Axelera AI offre acceleratori Metis® AI Processing Unit (AIPU) in diversi formati, tra cui schede PCIe, moduli M.2 e schede di elaborazione integrate per implementazioni con spazi limitati.
Grazie all'integrazione con Ultralytics, YOLO supportati, come Ultralytics YOLOv8 e YOLO26 possono essere esportati nel formato Axelera utilizzando il Python Ultralytics e ottimizzati tramite Voyager SDK, che gestisce la compilazione e la quantizzazione INT8 per un'efficiente inferenza edge.
Il consumo energetico è anche un fattore chiave nelle implementazioni edge perché influisce direttamente sulla generazione di calore e sui requisiti di raffreddamento. Determina se il sistema può funzionare in modo affidabile all'interno di involucri sigillati o alloggiamenti industriali compatti.
Ciò diventa particolarmente importante in ambienti alimentati a batteria come robot mobili, droni o stazioni di monitoraggio remoto, dove ogni watt (W) influisce sull'autonomia e sulla stabilità complessiva del sistema.
La maggior parte dei dispositivi edge rientra in tre grandi livelli di potenza. Ecco una panoramica più dettagliata di ciascuno di essi:
È importante tenere presente che le caratteristiche del carico di lavoro giocano un ruolo fondamentale nel determinare quale livello di potenza sia appropriato. Frame rate più elevati, modelli di visione più grandi e flussi multipli di telecamere parallele aumentano la richiesta di potenza di calcolo, che a sua volta aumenta il consumo energetico.
Oggigiorno, molti fornitori di hardware si stanno concentrando sull'accelerazione dell'IA a basso consumo energetico. Ad esempio, i moduli edge di DEEPX sono progettati per l'inferenza a basso consumo energetico nelle implementazioni edge. Anche Intel offrono funzionalità di gestione dell'alimentazione e scalabilità che consentono di ottimizzare le prestazioni in base ai requisiti ambientali e di carico di lavoro.
Supponiamo che tu abbia completato con successo un'implementazione pilota. Il modello funziona bene, l'hardware soddisfa i requisiti di prestazione e il sistema funziona in modo affidabile durante i test.
La sfida successiva consiste nel portare tale soluzione alla piena produzione. È qui che la disponibilità industriale e il supporto al ciclo di vita diventano fondamentali.
La maggior parte dei sistemi edge è progettata per funzionare ininterrottamente per anni. Scegliere hardware che potrebbe essere ritirato dal mercato poco dopo il lancio comporta un rischio significativo. Anche se un dispositivo funziona bene durante la fase pilota, può diventare un problema se raggiunge la fine del ciclo di vita o diventa difficile da reperire una volta avviata la produzione.
I cicli di vita brevi dei prodotti possono causare interruzioni nella catena di fornitura, aumentare i costi di manutenzione e richiedere riprogettazioni impreviste. Nelle implementazioni multisito, la sostituzione dei componenti non disponibili può rallentare l'espansione e complicare la gestione del sistema.
L'hardware progettato per uso industriale offre in genere tempi di produzione più lunghi, politiche di ciclo di vita più chiare e assistenza continua per firmware o software. Questa stabilità semplifica il ridimensionamento delle implementazioni senza modifiche hardware significative a metà ciclo.
Prima di finalizzare un dispositivo edge, i team possono esaminare la roadmap dei prodotti del produttore, gli impegni relativi al ciclo di vita e la strategia di assistenza a lungo termine.
La scelta e l'implementazione di un dispositivo edge dipende anche dall'esperienza del vostro team. Alcune piattaforme sono più facili da utilizzare e forniscono una documentazione chiara, procedure di configurazione semplici e strumenti pronti all'uso. Altre offrono un maggiore controllo sulle prestazioni, ma richiedono conoscenze tecniche più approfondite e più tempo da dedicare all'ottimizzazione e al debug.
Ad esempio, ilPython Ultralytics semplifica l'addestramento, il test e l'implementazione di modelli come YOLO26. Semplifica le attività comuni e supporta anche l'esportazione di modelli in diversi formati utilizzati nelle implementazioni edge. Ciò rende più facile per i team passare dallo sviluppo all'hardware reale senza dover ricostruire il loro flusso di lavoro da zero.
Per i team che sono meno esperti nell'ambito dell'edge AI, un ecosistema software solido e ben documentato può ridurre i tempi di sviluppo e diminuire i rischi di implementazione. I team più esperti potrebbero preferire piattaforme che consentono una personalizzazione e una messa a punto più approfondite, soprattutto nelle applicazioni che richiedono l'elaborazione di più telecamere o requisiti di latenza rigorosi.
In poche parole, gli ecosistemi dei fornitori e gli strumenti possono fare una differenza significativa. Una documentazione chiara, un supporto attivo e opzioni di implementazione flessibili aiutano i team a passare più agevolmente dai progetti pilota ai sistemi di produzione completi.
Ora che abbiamo esaminato i fattori principali coinvolti nella scelta di un dispositivo edge, esaminiamo alcuni dettagli pratici che possono fare una grande differenza nelle implementazioni reali. Queste considerazioni potrebbero non sembrare urgenti in un primo momento, ma spesso svolgono un ruolo fondamentale nel processo decisionale e determinano il buon esito di un progetto una volta superata la fase pilota.
La connettività e la compatibilità I/O sono spesso tra le prime sfide pratiche nelle implementazioni edge. In genere, un dispositivo edge deve supportare la configurazione della telecamera e del sensore, comprese le interfacce comuni come USB 3.0, GigE con Power over Ethernet (PoE) e MIPI.
I sistemi di visione industriale possono anche richiedere trigger hardware, segnali di sincronizzazione o supporto temporale specifico per garantire un funzionamento affidabile.
La larghezza di banda è un altro fattore critico, specialmente nelle configurazioni multi-camera. Anche piccole discrepanze tra l'output della telecamera e la capacità di input del dispositivo possono ridurre la velocità effettiva o introdurre ulteriore latenza.
Anche la compatibilità del software gioca un ruolo fondamentale. Alcune implementazioni si basano su framework di inferenza leggeri come NCNN e MNN, comunemente utilizzati in ambienti mobili e integrati.
Nelle implementazioni di sensori intelligenti, dispositivi come il Sony IMX500 integrano l'elaborazione AI direttamente sul sensore di immagine, riducendo il trasferimento dei dati e la latenza. In questi casi, la compatibilità del modello e il supporto all'esportazione diventano particolarmente importanti, poiché il modello deve essere convertito in un formato supportato dalla toolchain del sensore.
Ad esempio, ilPython Ultralytics supporta l'esportazione di modelli quali Ultralytics YOLO11 in formati compatibili con le pipeline di distribuzione edge, comprese le piattaforme basate su dispositivi come Sony IMX500.
Quando i dispositivi periferici elaborano continuamente dati visivi, l'affidabilità termica e ambientale diventa un fattore critico. In questo contesto, affidabilità significa che il dispositivo può funzionare per lunghi periodi senza surriscaldarsi o guastarsi, anche in condizioni difficili come presenza di polvere, vibrazioni o temperature estreme.
Con l'aumento delle esigenze dei carichi di lavoro dell'IA edge, l'efficienza termica è diventata un fattore determinante nella progettazione dei sistemi. L'importanza delle prestazioni termiche è stata sottolineata al CES 2026 di Las Vegas, dove DeepX ha eseguito carichi di lavoro IA identici su più chip con un piccolo pezzo di burro posto sopra.
Mentre i chip concorrenti generavano calore sufficiente a sciogliere il burro, il dispositivo DeepX edge non lo faceva, dimostrando come un consumo energetico inferiore e una maggiore stabilità termica possano influire direttamente sull'affidabilità nel mondo reale.
Il design del raffreddamento gioca un ruolo fondamentale nel mantenimento di prestazioni stabili. Quando i processori lavorano più intensamente, generano calore, che deve essere gestito in modo efficace.
In molti contesti industriali, il raffreddamento passivo è preferibile perché i ventilatori meccanici possono usurarsi o guastarsi nel tempo, specialmente in ambienti polverosi o soggetti a forti vibrazioni. I dissipatori di calore in alluminio senza ventola sono comunemente utilizzati per dissipare il calore senza ricorrere a parti mobili, migliorando così la durata nel lungo periodo.
Anche le condizioni ambientali possono avere un impatto. Ogni dispositivo ha un intervallo di temperatura di funzionamento nominale e l'installazione in armadi sigillati o in luoghi all'aperto può intrappolare il calore o esporre l'hardware a sbalzi di temperatura. In questi casi, il design dell'involucro e il flusso d'aria diventano importanti quanto le prestazioni di calcolo grezze.
Quando si seleziona il dispositivo edge giusto, la forza del suo ecosistema software è fondamentale tanto quanto le sue specifiche hardware. Un dispositivo può offrire ottime prestazioni di calcolo sulla carta, ma senza strumenti affidabili e il supporto della piattaforma, il passaggio dal prototipo alla produzione può diventare lento e complesso.
Una piattaforma ben supportata semplifica l'intero percorso di implementazione, dalla preparazione del modello all'inferenza ottimizzata sull'hardware di destinazione. Gli ecosistemi che forniscono strumenti integrati per la quantizzazione, l'ottimizzazione delle prestazioni e il debug facilitano la convalida dei modelli con carichi di lavoro reali e riducono i problemi imprevisti durante il rollout.
Ad esempio,YOLO Ultralytics YOLO come YOLO26 possono essere esportati direttamente nel OpenVINO , consentendo un'inferenza ottimizzata su Intel , GPU integrate e unità di elaborazione neurale (NPU). OpenVINO ottimizzazioni delle prestazioni quali conversione dei modelli, quantizzazione (inclusi FP16 e INT8) ed esecuzione eterogenea su tutto Intel supportato.
Utilizzando ilPython Ultralytics , i team possono esportare modelli con un semplice comando ed eseguire l'inferenza tramite l'interfaccia di alto livello Ultralyticso direttamente con il OpenVINO nativo OpenVINO , creando un flusso di lavoro di implementazione semplificato e pronto per la produzione per i sistemi edge Intel.
Molti dispositivi edge sembrano impressionanti sulla carta, ma le prestazioni possono cambiare una volta che eseguono una pipeline di visione completa. Nelle implementazioni reali, il sistema non esegue solo l'inferenza.
Gestisce anche la pre-elaborazione, la post-elaborazione e, talvolta, più flussi di telecamere contemporaneamente. Per questo motivo, è importante guardare oltre la media dei fotogrammi al secondo.
Una latenza costante spesso è più importante delle prestazioni di picco. Monitorare i colli di bottiglia della memoria e verificare la stabilità del sistema sotto carico costante offre un quadro più chiaro delle prestazioni che avrà in produzione.
È utile testare il tempo di avvio a freddo, le prestazioni elevate a lungo termine durante le ore di funzionamento e il comportamento del dispositivo quando altre attività vengono eseguite parallelamente all'inferenza, come la codifica, la registrazione o il networking. Nella maggior parte dei casi d'uso reali, prestazioni stabili e prevedibili sono più importanti dei picchi di velocità occasionali.
Le implementazioni edge devono rimanere sicure e affidabili nel tempo, specialmente in ambienti come quello manifatturiero, dove i sistemi devono funzionare in modo continuo. Funzionalità quali l'avvio sicuro, l'archiviazione crittografata e gli aggiornamenti regolari dei fornitori aiutano a proteggere i dispositivi da manomissioni e riducono il rischio di vulnerabilità o tempi di inattività imprevisti.
La gestione dei dispositivi dopo l'implementazione è importante tanto quanto la scelta dell'hardware giusto. Le funzionalità di monitoraggio e aggiornamento remoto consentono ai team di gestire software, firmware e modelli senza bisogno di accedere fisicamente a ciascun dispositivo. Ciò diventa sempre più cruciale man mano che i progetti passano da una fase pilota su piccola scala a un'implementazione su larga scala.
Con l'aumentare delle implementazioni, la gestione centralizzata della flotta aiuta a mantenere tutto organizzato. Rende più facile per i team track lo stato track , gestire gli aggiornamenti, controllare le prestazioni e risolvere i problemi in più sedi. Senza una strategia di gestione chiara, la manutenzione di decine o addirittura centinaia di sistemi edge può diventare rapidamente difficile.
Mentre valuti i fattori da considerare nella scelta del dispositivo edge più adatto, ti starai forse chiedendo dove vengono effettivamente utilizzati questi sistemi. Oggi, l'edge AI alimenta applicazioni in quasi tutti i settori, dalla produzione alla vendita al dettaglio, dalla robotica alle infrastrutture intelligenti.
Ecco cinque casi d'uso comuni del deep learning in cui i dispositivi edge consentono una bassa latenza, un consumo ridotto di larghezza di banda e un'elaborazione affidabile sul dispositivo:
La scelta del dispositivo edge più adatto al proprio progetto di visione artificiale richiede un equilibrio tra prestazioni, efficienza energetica, affidabilità e disponibilità a lungo termine. Anziché concentrarsi solo sulle specifiche di picco, i team dovrebbero valutare le condizioni reali, la maturità dell'ecosistema software e il supporto del ciclo di vita. Convalidando la configurazione con un'implementazione pilota prima del ridimensionamento, è possibile ridurre i rischi, controllare i costi e garantire un percorso più agevole dal prototipo alla produzione.
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