Узнайте, как выбрать подходящее пограничное устройство для вашего проекта в области компьютерного зрения, исходя из требований к производительности, энергоэффективности и развертыванию.
Edge AI быстро становится одной из самых больших тенденций в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Она обеспечивает интеллектуальные функции в режиме реального времени непосредственно на устройствах, вместо того чтобы полагаться на облачные вычисления, при которых данные отправляются в другое место для обработки. Фактически, ожидается, что к 2034 году глобальный рынок Edge AI достигнет примерно 143,06 миллиарда долларов.
Благодаря последним технологическим достижениям, передовые технологии искусственного интеллекта переопределяют автоматизацию на основе визуального восприятия в реальном времени во многих отраслях промышленности. Контроль качества в производстве является отличным примером.
Здесь камеры с искусственным интеллектом непрерывно анализируют продукты на конвейерной ленте. Их можно использовать для быстрого detect и аномалий. Это особенно важно в отраслях, требующих высокой точности, таких как производство хирургических инструментов.
Но что же такое пограничные устройства? Это аппаратные системы, способные запускать модели искусственного интеллекта и компьютерного зрения, такие как Ultralytics , в месте или рядом с местом генерации данных.
Это может быть на заводском цехе, внутри интеллектуальной камеры или на борту автономных транспортных средств. Выполняя вывод локально, эти устройства обеспечивают более быстрое время отклика. Они также снижают использование полосы пропускания, поскольку визуальные данные не нужно передавать в облако.
Однако выбор подходящего периферийного устройства для вашего проекта в области компьютерного зрения может быть сложной задачей. Оборудование, которое хорошо работает в одной среде, может не подходить для другой.
Например, устройство, которое надежно работает на производстве, может не подойти для инспекций с помощью дронов, где вес и мощность имеют совсем другие ограничения. Неправильный выбор устройства может привести к увеличению затрат, замедлению внедрения и усложнению масштабирования.
Поэтому команды должны оценивать такие факторы, как размер устройства, энергопотребление, тепловые ограничения и промышленная доступность, а не только вычислительную мощность. В этой статье мы рассмотрим пограничный ИИ и то, как выбрать подходящее пограничное устройство для вашего приложения компьютерного зрения. Приступим!
Прежде чем мы углубимся в вопрос о том, как выбрать подходящее пограничное устройство для вашего конкретного проекта в области искусственного зрения, давайте сделаем шаг назад и обсудим некоторые преимущества использования пограничных устройств для проектов в области искусственного зрения.
Вот некоторые из ключевых преимуществ внедрения искусственного интеллекта на периферии:
Первый шаг в выборе подходящего периферийного устройства — понимание того, что на самом деле требуется для вашего приложения. Выбранное вами оборудование должно соответствовать ожидаемым задачам системы, требуемой скорости работы и месту развертывания.
Вы можете начать с определения требований к производительности. Некоторые решения требуют вывода ИИ в реальном времени с высокой частотой кадров в секунду (FPS), а другие могут обрабатывать кадры группами или пакетами.
Сложность и размер модели также играют важную роль. Легкие модели обнаружения объектов часто могут работать на меньших устройствах с меньшей мощностью, в то время как более сложные, тяжелые модели или многоступенчатые конвейеры требуют большей вычислительной мощности и памяти.
Далее рассмотрите настройки данных. Сюда входят разрешение камеры, частота кадров, количество параллельных потоков и типы датчиков, такие как RGB, тепловизионные или глубинные. Эти факторы напрямую влияют на пропускную способность, производительность, использование памяти и общую нагрузку на систему.
Помимо требований к оборудованию и данным, выбор модели играет важную роль в общей производительности системы. Большинство периферийных развертываний предполагают компромисс между задержкой и точностью. Модели с более высокой точностью обычно требуют больших вычислительных ресурсов и могут увеличить время вывода.
С другой стороны, более быстрые модели могут уступать в точности. Цель состоит в том, чтобы найти правильный баланс между скоростью и точностью с учетом конкретного случая использования и эксплуатационных ограничений.
Например, на автоматизированных линиях по производству продуктов питания системы компьютерного зрения используются для проверки продукции перед упаковкой и отправкой. Эти системы должны работать в режиме реального времени, чтобы не замедлять работу конвейерной ленты.
Рассмотрим конвейер по производству пиццы, где система должна проверить, что каждая пицца имеет правильные начинки. Модель, такая как Ultralytics , может detect и ее начинки в режиме реального времени, выявляя отсутствующие или неправильные ингредиенты. В этом сценарии модель должна быть достаточно точной, чтобы обнаруживать ошибки, и достаточно быстрой, чтобы не отставать от скорости производства на периферийном оборудовании.
Помимо вычислительной мощности, физический размер пограничного устройства является еще одним важным фактором при планировании развертывания. Форм-фактор устройства (его физический размер, форма, способ монтажа и интерфейсы расширения) напрямую влияет на то, насколько легко оно интегрируется в среду и как оно работает в реальных условиях.
Аппаратное обеспечение Edge AI имеет множество форм-факторов, от полноразмерных серверов для монтажа в стойку и ускорительных карт Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) до компактных модулей M.2, платформ System-on-Module (SoM), одноплатных компьютеров (SBC), интеллектуальных камер и даже интеллектуальных датчиков зрения с встроенной обработкой AI. Каждый формат предлагает различные компромиссы в отношении производительности, энергоэффективности, теплового дизайна и сложности интеграции.
Размер устройства тесно связан с требованиями к охлаждению, доступностью питания и общей архитектурой системы. Более крупные системы, такие как промышленные ПК в корпусе для монтажа в стойку или рабочие станции в корпусе типа «башня», обычно поддерживают графические процессоры PCIe полной высоты, несколько плат расширения и активное охлаждение. Эти платформы хорошо подходят для обработки данных с нескольких камер, централизованных пограничных концентраторов или высокопроизводительной видеоаналитики.
Напротив, компактные форм-факторы, такие как ускорители M.2, SoM, установленные на специальных несущих платах, SBC или универсальные интеллектуальные камеры, предназначены для использования в условиях ограниченного пространства. Эти более компактные устройства часто отдают приоритет энергоэффективности и пассивному охлаждению, что делает их идеальным выбором для встраиваемых систем, мобильных роботов, дронов, киосков и распределенных инспекционных устройств.
В крайних случаях миниатюризации некоторые системы используют интеллектуальные датчики зрения или платформы на базе микроконтроллеров (TinyML), где вывод выполняется непосредственно на датчике изображения или процессоре с низким энергопотреблением. Эти системы значительно сокращают физическое пространство и энергопотребление, но, как правило, подходят для более узких, высокооптимизированных рабочих нагрузок.
Эти различия в размере, модульности и модели интеграции обычно приводят к двум общим категориям развертывания на периферии: масштабируемые развертывания и развертывания с ограниченным пространством. Каждый подход учитывает различные ограничения по производительности, мощности и окружающей среде, одновременно формируя долгосрочную обслуживаемость и дизайн системы.
Ускорители PCIe и стоечные или промышленные персональные компьютеры (ПК) обычно используются, когда проект требует высокой вычислительной мощности или необходимо одновременно обрабатывать данные с нескольких камер. Ускоритель PCIe — это аппаратная карта, устанавливаемая в более крупный компьютер через слот PCIe.
Он добавляет специальные вычислительные ресурсы, такие как графический процессор (GPU) или другой ускоритель ИИ, чтобы повысить способность системы обрабатывать рабочие нагрузки ИИ. Это похоже на то, как графическая карта улучшает производительность настольного компьютера.
Рак-монтируемые или промышленные ПК — это более крупные, прочные системы, предназначенные для непрерывной работы в таких средах, как фабрики, производственные цеха или диспетчерские. Они обеспечивают больше места для охлаждения, расширения аппаратного обеспечения и установки компонентов с более высокой мощностью, что делает их подходящими для выполнения сложных задач, таких как контроль качества с помощью нескольких камер или крупномасштабная видеоаналитика.
Развертывания с ограниченным пространством часто встречаются в средах, где пограничное устройство должно работать в условиях жестких физических, тепловых или энергетических ограничений. К ним часто относятся интеллектуальные камеры, установленные на производственных линиях, мобильные роботы, дроны, киоски или компактные системы контроля.
В этих случаях оборудование должно быть небольшим, легким и энергоэффективным, при этом обеспечивая надежную работу искусственного интеллекта. Двумя распространенными вариантами оборудования для таких развертываний являются модули M.2 и одноплатные компьютеры.
Модуль M.2 — это компактная плата расширения, которая устанавливается в слот M.2 внутри хост-системы. Хотя M.2 — это просто форм-фактор и стандарт интерфейса, некоторые модули разработаны специально для ускорения ИИ.
Эти модули ускорителей искусственного интеллекта позволяют небольшим устройствам более эффективно запускать модели компьютерного зрения без значительного увеличения размера или энергопотребления. Ускорители M.2 часто интегрируются в встроенные системы, где добавление полноразмерной карты расширения PCIe было бы нецелесообразно.
Между тем, одноплатный компьютер представляет собой полноценный компьютер, встроенный в одну печатную плату. Он объединяет в себе CPU, память, интерфейсы хранения данных и разъемы ввода-вывода (I/O) в компактном форм-факторе. Поскольку все компоненты размещены на одной плате, одноплатные компьютеры широко используются в встраиваемых и пограничных приложениях, где пространство ограничено, а простота имеет большое значение.
Хотя системы с ограниченным пространством обычно предлагают меньшую вычислительную мощность, чем более крупные системы, устанавливаемые в стойку, они позволяют выполнять вычисления на устройстве, расположенном рядом с местом генерации данных. Это снижает задержку, уменьшает использование полосы пропускания и повышает гибкость развертывания в средах, где не помещается более крупное оборудование.
Многие поставщики оборудования уделяют особое внимание компактным и энергоэффективным ускорителям искусственного интеллекта для встроенных систем технического зрения. Например, компания Axelera AI предлагает ускорители Metis® AI Processing Unit (AIPU) в различных форм-факторах, включая карты PCIe, модули M.2 и интегрированные вычислительные платы для установки в условиях ограниченного пространства.
Благодаря интеграции с Ultralytics, поддерживаемые YOLO , такие как Ultralytics YOLOv8 и YOLO26, могут быть экспортированы в формат Axelera с помощью Python Ultralytics Python и оптимизированы с помощью Voyager SDK, который обрабатывает компиляцию и квантование INT8 для эффективного вывода на границе.
Энергопотребление также является ключевым ограничивающим фактором при развертывании периферийных устройств, поскольку оно напрямую влияет на выделение тепла и требования к охлаждению. Оно определяет, может ли система надежно работать внутри герметичных корпусов или компактных промышленных кожухов.
Это становится особенно важным в условиях питания от батарей, таких как мобильные роботы, дроны или удаленные станции мониторинга, где каждый ватт (Вт) влияет на время работы и общую стабильность системы.
Большинство периферийных устройств делятся на три широких уровня мощности. Рассмотрим каждый из них подробнее:
Важно помнить, что характеристики рабочей нагрузки играют важную роль в определении подходящего уровня мощности. Более высокая частота кадров, более крупные модели визуализации и несколько параллельных потоков с камер увеличивают вычислительную нагрузку, что, в свою очередь, повышает энергопотребление.
В настоящее время многие поставщики оборудования уделяют особое внимание энергоэффективному ускорению ИИ. Например, пограничные модули DEEPX предназначены для низкоэнергетического вывода в пограничных развертываниях. Intel также предлагают функции управления питанием и масштабирования, которые позволяют настраивать производительность в зависимости от требований окружающей среды и рабочей нагрузки.
Допустим, вы успешно завершили пилотное внедрение. Модель работает хорошо, оборудование соответствует требованиям к производительности, а система надежно функционирует в тестовом режиме.
Следующим вызовом является масштабирование этого решения до полномасштабного производства. Именно здесь решающее значение приобретают промышленная доступность и поддержка жизненного цикла.
Ожидается, что большинство пограничных систем будут работать непрерывно в течение многих лет. Выбор оборудования, которое может быть снято с производства вскоре после внедрения, сопряжен со значительным риском. Даже если устройство хорошо работает во время пилотного проекта, оно может стать проблемой, если достигнет конца срока службы или станет труднодоступным после начала производства.
Короткие жизненные циклы рынка могут привести к сбоям в цепочке поставок, увеличению затрат на обслуживание и вынудить к неожиданным перепроектированиям. В многоузловых развертываниях замена недоступных компонентов может замедлить расширение и усложнить управление системой.
Оборудование, предназначенное для промышленного использования, как правило, отличается более длительными сроками производства, четкой политикой жизненного цикла и постоянной поддержкой прошивки или программного обеспечения. Такая стабильность упрощает масштабирование развертываний без значительных изменений оборудования в середине цикла.
Перед окончательным выбором периферийного устройства команды могут ознакомиться с планами развития продукта, обязательствами по жизненному циклу и долгосрочной стратегией поддержки производителя.
Выбор и развертывание пограничного устройства также зависит от опыта вашей команды. Некоторые платформы проще в работе и предоставляют понятную документацию, простые шаги настройки и готовые к использованию инструменты. Другие предлагают больше контроля над производительностью, но требуют более глубоких технических знаний и больше времени на оптимизацию и отладку.
Например,Python Ultralytics Python упрощает обучение, тестирование и развертывание моделей, таких как YOLO26. Он упрощает выполнение типичных задач, а также поддерживает экспорт моделей в различные форматы, используемые в пограничных развертываниях. Это упрощает переход команд от разработки к реальным аппаратным средствам без необходимости перестраивать рабочий процесс с нуля.
Для команд, которые только начинают работать с пограничным ИИ, мощная и хорошо документированная программная экосистема может сократить время разработки и снизить риски внедрения. Более опытные команды могут предпочесть платформы, которые позволяют более глубокую настройку и точную регулировку, особенно в приложениях, требующих обработки нескольких камер или строгих требований к задержке.
Проще говоря, экосистемы поставщиков и инструментарий могут иметь большое значение. Четкая документация, активная поддержка и гибкие варианты развертывания помогают командам более плавно переходить от пилотных проектов к полноценным производственным системам.
Теперь, когда мы рассмотрели основные факторы, влияющие на выбор пограничного устройства, давайте пройдемся по некоторым практическим деталям, которые могут иметь большое значение при реальных внедрениях. Эти соображения на первый взгляд могут показаться не столь важными, но они часто играют решающую роль в принятии решений и определяют, насколько гладко будет проходить проект после выхода из пилотной стадии.
Связь и совместимость ввода-вывода часто являются одними из первых практических проблем при развертывании периферийных устройств. Как правило, периферийное устройство должно поддерживать конфигурацию вашей камеры и датчика, включая распространенные интерфейсы, такие как USB 3.0, GigE с Power over Ethernet (PoE) и MIPI.
Промышленные системы технического зрения также могут требовать аппаратных триггеров, сигналов синхронизации или специальной поддержки синхронизации для обеспечения надежной работы.
Пропускная способность является еще одним важным фактором, особенно в многокамерных установках. Даже небольшие несоответствия между выходными данными камеры и входной емкостью устройства могут снизить пропускную способность или вызвать дополнительную задержку.
Совместимость программного обеспечения также играет важную роль. Некоторые внедрения опираются на легкие инференсные фреймворки, такие как NCNN и MNN, которые обычно используются в мобильных и встроенных средах.
В интеллектуальных датчиках такие устройства, как Sony IMX500, интегрируют обработку искусственного интеллекта непосредственно в датчик изображения, что сокращает объем передаваемых данных и задержку. В таких случаях особенно важна совместимость моделей и поддержка экспорта, поскольку модель должна быть преобразована в формат, поддерживаемый инструментарием датчика.
Например,Python Ultralytics Python поддерживает экспорт моделей, таких как Ultralytics YOLO11 в форматы, совместимые с конвейерами развертывания на периферии, включая платформы, построенные на базе таких устройств, как Sony IMX500.
Когда периферийные устройства непрерывно обрабатывают визуальные данные, тепловая и экологическая надежность становятся критически важными факторами. В этом контексте надежность означает, что устройство может работать в течение длительного времени без перегрева или сбоев, даже в суровых условиях, таких как пыль, вибрация или экстремальные температуры.
По мере того как рабочие нагрузки на периферийные ИИ становятся все более требовательными, тепловая эффективность становится определяющим фактором при проектировании систем. Этот акцент на тепловые характеристики был подчеркнут на выставке CES 2026 в Лас-Вегасе, где DeepX запустила идентичные ИИ-рабочие нагрузки на нескольких чипах с небольшим кусочком масла, помещенным сверху.
В то время как чипы конкурентов выделяли достаточно тепла, чтобы растопить масло, устройство DeepX этого не делало, что демонстрирует, как более низкое энергопотребление и более высокая термостабильность могут напрямую влиять на надежность в реальных условиях.
Конструкция системы охлаждения играет ключевую роль в поддержании стабильной производительности. По мере увеличения нагрузки на процессоры они выделяют тепло, которое необходимо эффективно отводить.
Во многих промышленных условиях предпочтительным является пассивное охлаждение, поскольку механические вентиляторы со временем могут изнашиваться или выходить из строя, особенно в запыленных или вибрационных средах. Бесвентиляторные алюминиевые радиаторы обычно используются для отвода тепла без использования движущихся частей, что повышает их долговечность.
Условия окружающей среды также могут оказывать влияние. Каждое устройство имеет номинальный диапазон рабочих температур, а размещение в герметичных шкафах или на открытом воздухе может привести к накоплению тепла или подвергать оборудование воздействию перепадов температур. В таких случаях конструкция корпуса и воздушный поток становятся не менее важными, чем сама производительность вычислительной системы.
При выборе подходящего периферийного устройства сила его программной экосистемы имеет такое же важное значение, как и его аппаратные характеристики. Устройство может иметь высокую вычислительную мощность на бумаге, но без надежных инструментов и поддержки платформы переход от прототипа к производству может стать медленным и сложным.
Хорошо поддерживаемая платформа оптимизирует весь процесс развертывания, от подготовки модели до оптимизированного вывода на целевом оборудовании. Экосистемы, предоставляющие встроенные инструменты для квантования, настройки производительности и отладки, упрощают проверку моделей в реальных условиях и сокращают количество непредвиденных проблем при внедрении.
Например,YOLO Ultralytics YOLO , такие как YOLO26, могут быть экспортированы непосредственно в OpenVINO , что позволяет оптимизировать вычисления на Intel , интегрированных графических процессорах и нейронных процессорах (NPU). OpenVINO оптимизацию производительности, такую как преобразование моделей, квантование (включая FP16 и INT8) и гетерогенное выполнение на поддерживаемом Intel .
ИспользуяPython Ultralytics Python , команды могут экспортировать модели с помощью простой команды и запускать инференцию либо через высокоуровневый интерфейс Ultralytics, либо напрямую с помощью нативного OpenVINO , создавая оптимизированный и готовый к производству рабочий процесс развертывания для пограничных систем Intel.
Многие пограничные устройства выглядят впечатляюще на бумаге, но их производительность может измениться после запуска полного конвейера обработки изображений. В реальных условиях эксплуатации система не только выполняет вычисления.
Он также обрабатывает предварительную и последующую обработку, а иногда и несколько потоков с камер одновременно. Поэтому важно смотреть не только на среднее количество кадров в секунду.
Стабильная задержка часто имеет большее значение, чем пиковая производительность. Отслеживание узких мест в памяти и проверка стабильности системы при постоянной нагрузке дают более четкое представление о том, как она будет работать в производственной среде.
Полезно протестировать время холодного запуска, долгосрочную высокую производительность в течение нескольких часов работы, а также поведение устройства при выполнении других задач параллельно с выводом, таких как кодирование, ведение журнала или работа в сети. В большинстве реальных случаев использования стабильная и предсказуемая производительность важнее, чем случайные всплески скорости.
Развертывания на периферии должны оставаться безопасными и надежными в течение длительного времени, особенно в таких средах, как производство, где системы должны работать непрерывно. Такие функции, как безопасная загрузка, шифрованное хранилище и регулярные обновления от поставщиков, помогают защитить устройства от несанкционированного доступа и снизить риск уязвимостей или неожиданных простоев.
Управление устройствами после развертывания так же важно, как и выбор подходящего оборудования. Возможности удаленного мониторинга и обновления позволяют командам обслуживать программное обеспечение, прошивку и модели без необходимости физического доступа к каждому устройству. Это становится все более важным по мере перехода проектов от небольших пилотных версий к более масштабному развертыванию.
По мере роста числа развертываний централизованное управление парком оборудования помогает поддерживать порядок. Это упрощает для команд track состояния track , управление обновлениями, мониторинг производительности и устранение неполадок в нескольких местах. Без четкой стратегии управления обслуживание десятков или даже сотен периферийных систем может быстро стать сложной задачей.
Рассматривая факторы, влияющие на выбор подходящего пограничного устройства, вы, возможно, задаетесь вопросом, где на самом деле используются эти системы. Сегодня пограничный ИИ обеспечивает работу приложений практически во всех отраслях, от производства и розничной торговли до робототехники и интеллектуальной инфраструктуры.
Вот пять распространенных примеров использования глубокого обучения, в которых периферийные устройства обеспечивают низкую задержку, снижение потребления полосы пропускания и надежную обработку на устройстве:
Выбор подходящего периферийного устройства для вашего проекта в области компьютерного зрения предполагает поиск баланса между производительностью, энергоэффективностью, надежностью и долгосрочной доступностью. Вместо того чтобы сосредоточиваться только на максимальных характеристиках, команды должны оценивать реальные условия, зрелость программной экосистемы и поддержку жизненного цикла. Проведя пилотное внедрение для проверки вашей конфигурации перед масштабированием, вы сможете снизить риски, контролировать затраты и обеспечить более плавный переход от прототипа к производству.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub. Посетите наши страницы с решениями, чтобы узнать о различных приложениях, таких как ИИ в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в здравоохранении. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните использовать Vision AI уже сегодня!
