Lựa chọn thiết bị cạnh phù hợp cho dự án thị giác máy tính của bạn

Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI) đang nhanh chóng trở thành một trong những xu hướng lớn nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính. Nó mang lại trí thông minh theo thời gian thực trực tiếp đến các thiết bị thay vì dựa vào điện toán đám mây, nơi dữ liệu được gửi đến một địa điểm khác để xử lý. Trên thực tế, thị trường Edge AI toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt khoảng 143,06 tỷ đô la vào năm 2034.

Nhờ những tiến bộ công nghệ gần đây, trí tuệ nhân tạo biên (edge ​​AI) đang định nghĩa lại tự động hóa dựa trên thị giác theo thời gian thực trong nhiều ngành công nghiệp. Kiểm tra chất lượng trong sản xuất là một ví dụ điển hình. 

Tại đây, các camera AI thị giác liên tục phân tích sản phẩm trên băng chuyền. Chúng có thể được sử dụng để nhanh chóng detect các khuyết tật và bất thường. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như sản xuất dụng cụ phẫu thuật.

Vậy chính xác thì thiết bị biên là gì? Đó là các hệ thống phần cứng có khả năng chạy các mô hình trí tuệ nhân tạo và mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như Ultralytics YOLO26 , tại hoặc gần nơi dữ liệu được tạo ra.

Điều này có thể được thực hiện trong nhà máy, bên trong camera thông minh hoặc trên các phương tiện tự hành. Bằng cách thực hiện suy luận cục bộ, các thiết bị này cho phép thời gian phản hồi nhanh hơn. Chúng cũng giảm mức sử dụng băng thông vì dữ liệu hình ảnh không cần phải được truyền tải lên đám mây.

Tuy nhiên, việc lựa chọn thiết bị biên phù hợp cho dự án thị giác máy tính của bạn có thể khá phức tạp. Phần cứng hoạt động tốt trong môi trường này có thể không phù hợp với môi trường khác.

Ví dụ, một thiết bị hoạt động đáng tin cậy trong nhà máy có thể không phù hợp cho việc kiểm tra bằng máy bay không người lái, nơi các hạn chế về trọng lượng và công suất rất khác nhau. Việc lựa chọn thiết bị không phù hợp có thể làm tăng chi phí, làm chậm quá trình triển khai và gây khó khăn cho việc mở rộng quy mô.

Đó là lý do tại sao các nhóm nên đánh giá các yếu tố như kích thước thiết bị, công suất tiêu thụ, giới hạn nhiệt độ và khả năng ứng dụng trong công nghiệp, thay vì chỉ sức mạnh tính toán. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá AI biên và cách chọn thiết bị biên phù hợp cho ứng dụng thị giác máy tính của bạn. Bắt đầu nào!

Những lợi ích chính của việc sử dụng thiết bị biên

Trước khi đi sâu vào cách chọn thiết bị biên phù hợp cho dự án AI thị giác cụ thể của bạn, hãy cùng nhìn lại và thảo luận về một số lợi thế của việc sử dụng thiết bị biên cho các dự án AI thị giác. 

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc triển khai trí tuệ nhân tạo thị giác tại biên:

• Hiệu năng thời gian thực: Dữ liệu được xử lý tại hoặc gần vị trí lắp đặt camera, cho phép phản hồi tức thì đối với các trường hợp sử dụng như phát hiện lỗi, giám sát an toàn và robot. Quá trình xử lý cục bộ này hỗ trợ việc ra quyết định trong thời gian thực, cho phép hệ thống phản ứng ngay lập tức với các điều kiện thay đổi mà không cần phụ thuộc vào kết nối đám mây.
  
• Giảm chi phí băng thông: Thay vì truyền phát video thô lên đám mây, các thiết bị biên chỉ truyền tải siêu dữ liệu, cảnh báo hoặc thông tin chi tiết có liên quan. Điều này giúp giảm đáng kể tải mạng và chi phí lưu trữ đám mây.
  
• Hoạt động ngoại tuyến: Hầu hết các hệ thống biên có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi kết nối internet không ổn định hoặc bị hạn chế, điều thường thấy ở các nhà máy, nhà kho và môi trường vùng sâu vùng xa.
  
• Bảo mật tốt hơn: Dữ liệu video được lưu trữ tại chỗ, giúp dễ dàng đáp ứng các yêu cầu về bảo mật và tuân thủ quy định, đồng thời giảm thiểu nguy cơ lộ thông tin nhạy cảm.
  
• Dễ dàng mở rộng quy mô trên nhiều địa điểm: Kiến trúc điện toán biên giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng đám mây tập trung. Điều này cho phép các nhóm sao chép cùng một thiết lập trên nhiều địa điểm với hiệu suất ổn định.

Hiểu rõ các yêu cầu của ứng dụng

Bước đầu tiên trong việc lựa chọn thiết bị biên phù hợp là hiểu rõ ứng dụng của bạn thực sự cần gì. Phần cứng bạn chọn phải phù hợp với những gì hệ thống dự kiến ​​sẽ thực hiện, tốc độ cần thiết để hoạt động và vị trí triển khai.

Bạn có thể bắt đầu bằng cách xác định các yêu cầu về hiệu năng. Trong khi một số giải pháp yêu cầu suy luận AI thời gian thực với tốc độ khung hình cao (FPS), thì những giải pháp khác có thể xử lý các khung hình theo nhóm hoặc theo lô. 

Độ phức tạp và kích thước của mô hình cũng đóng vai trò quan trọng. Các mô hình phát hiện đối tượng nhẹ thường có thể chạy trên các thiết bị nhỏ hơn, công suất thấp hơn, trong khi các mô hình phức tạp hơn, nặng hơn hoặc các quy trình nhiều giai đoạn yêu cầu nhiều sức mạnh tính toán và bộ nhớ hơn.

Tiếp theo, hãy xem xét cấu hình dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm độ phân giải camera, tốc độ khung hình, số lượng luồng song song và loại cảm biến như RGB, nhiệt hoặc độ sâu. Các yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến băng thông, thông lượng, mức sử dụng bộ nhớ và tải trọng tổng thể của hệ thống.

Sự đánh đổi giữa độ chính xác và độ trễ

Bên cạnh các yêu cầu về phần cứng và dữ liệu, việc lựa chọn mô hình đóng vai trò quan trọng đối với hiệu suất tổng thể của hệ thống. Hầu hết các triển khai điện toán biên đều liên quan đến sự đánh đổi giữa độ trễ và độ chính xác. Các mô hình có độ chính xác cao hơn thường đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn và có thể làm tăng thời gian suy luận. 

Ngược lại, các mô hình nhanh hơn có thể phải hy sinh một phần độ chính xác. Mục tiêu là tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa tốc độ và độ chính xác dựa trên trường hợp sử dụng cụ thể và các ràng buộc hoạt động của bạn.

Ví dụ, trong các dây chuyền sản xuất thực phẩm tự động, hệ thống thị giác máy tính được sử dụng để kiểm tra sản phẩm trước khi đóng gói và vận chuyển. Các hệ thống này phải hoạt động trong thời gian thực để tránh làm chậm băng chuyền.

Hãy xem xét một dây chuyền lắp ráp bánh pizza, trong đó hệ thống cần xác minh rằng mỗi chiếc bánh pizza đều có đúng các loại nhân bánh. Một mô hình như sau: Ultralytics YOLO26 có thể detect Mô hình này có thể cập nhật thông tin về bánh pizza và các nguyên liệu phủ trên bánh trong thời gian thực, đồng thời xác định các nguyên liệu bị thiếu hoặc không chính xác. Trong trường hợp này, mô hình phải đủ chính xác để phát hiện lỗi, đồng thời đủ nhanh để theo kịp tốc độ sản xuất trên phần cứng biên.

Hãy xem xét kích thước của thiết bị biên.

Bên cạnh hiệu năng tính toán, kích thước vật lý của thiết bị biên cũng là một yếu tố quan trọng trong việc lập kế hoạch triển khai. Kiểu dáng của thiết bị (kích thước vật lý, hình dạng, kiểu lắp đặt và giao diện mở rộng) ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tích hợp vào môi trường và hiệu suất hoạt động trong điều kiện thực tế.

Các loại thiết bị AI biên và hình thức của chúng

Phần cứng AI biên (Edge AI) có nhiều kiểu dáng khác nhau, từ các máy chủ gắn trên giá đỡ đầy đủ và các card tăng tốc Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) đến các mô-đun M.2 nhỏ gọn, nền tảng System-on-Module (SoM), máy tính đơn bo mạch (SBC), camera thông minh và thậm chí cả các cảm biến thị giác thông minh với khả năng xử lý AI trên chip. Mỗi định dạng đều có những sự đánh đổi khác nhau về hiệu năng, hiệu quả năng lượng, thiết kế tản nhiệt và độ phức tạp tích hợp.

Kích thước thiết bị có liên quan mật thiết đến yêu cầu làm mát, nguồn điện và kiến ​​trúc hệ thống tổng thể. Các hệ thống lớn hơn như máy tính công nghiệp gắn trên giá đỡ hoặc máy trạm dạng tháp thường hỗ trợ GPU PCIe kích thước đầy đủ, nhiều card mở rộng và hệ thống làm mát chủ động. Những nền tảng này rất phù hợp cho việc xử lý đa camera, các trung tâm biên tập trung hoặc phân tích video thông lượng cao.

Ngược lại, các thiết bị có kích thước nhỏ gọn như bộ tăng tốc M.2, các module hệ điều hành (SoM) gắn trên bo mạch chủ tùy chỉnh, máy tính đơn bo mạch (SBC) hoặc camera thông minh đa chức năng được thiết kế cho môi trường hạn chế không gian. Những thiết bị nhỏ hơn này thường ưu tiên hiệu quả năng lượng và làm mát thụ động, lý tưởng cho các hệ thống nhúng, robot di động, máy bay không người lái, ki-ốt và các đơn vị kiểm tra phân tán.

Ở mức độ thu nhỏ tối đa, một số hệ thống triển khai dựa trên cảm biến thị giác thông minh hoặc nền tảng dựa trên vi điều khiển (TinyML), trong đó quá trình suy luận được thực hiện trực tiếp trên cảm biến hình ảnh hoặc bộ xử lý công suất thấp. Các hệ thống này giảm đáng kể kích thước vật lý và mức tiêu thụ năng lượng nhưng thường phù hợp với các khối lượng công việc hẹp hơn, được tối ưu hóa cao.

Những khác biệt về kích thước, tính mô-đun và mô hình tích hợp thường dẫn đến hai loại triển khai biên phổ biến: triển khai có khả năng mở rộng và triển khai bị hạn chế về không gian. Mỗi cách tiếp cận giải quyết các ràng buộc khác nhau về hiệu năng, điện năng và môi trường, đồng thời định hình khả năng bảo trì lâu dài và thiết kế hệ thống.

Triển khai có khả năng mở rộng

Bộ tăng tốc PCIe và máy tính cá nhân (PC) gắn trên giá đỡ hoặc công nghiệp thường được sử dụng khi một dự án yêu cầu sức mạnh tính toán cao hoặc cần xử lý dữ liệu từ nhiều camera cùng lúc. Bộ tăng tốc PCIe là một thẻ phần cứng được lắp đặt bên trong một máy tính lớn hơn thông qua khe cắm PCIe. 

Nó bổ sung các tài nguyên tính toán chuyên dụng, chẳng hạn như bộ xử lý đồ họa (GPU) GPU (hoặc các bộ tăng tốc AI khác) để tăng khả năng xử lý khối lượng công việc AI của hệ thống. Điều này tương tự như cách card đồ họa cải thiện hiệu suất trong máy tính để bàn.

Máy tính gắn trên giá đỡ hoặc máy tính công nghiệp là những hệ thống lớn hơn, chắc chắn hơn, được thiết kế để hoạt động liên tục trong các môi trường như nhà máy, dây chuyền sản xuất hoặc phòng điều khiển. Chúng cung cấp nhiều không gian hơn cho việc làm mát, mở rộng phần cứng và các thành phần hiệu năng cao hơn, khiến chúng rất phù hợp với các khối lượng công việc đòi hỏi cao như kiểm tra chất lượng đa camera hoặc phân tích video quy mô lớn.

Triển khai trong điều kiện không gian hạn chế

Việc triển khai trong không gian hạn chế là điều phổ biến ở những môi trường mà thiết bị biên phải hoạt động trong các giới hạn vật lý, nhiệt độ hoặc năng lượng nghiêm ngặt. Điều này thường bao gồm các camera thông minh được gắn trên dây chuyền sản xuất, robot di động, máy bay không người lái, ki-ốt hoặc hệ thống kiểm tra nhỏ gọn. 

Trong những trường hợp này, phần cứng cần phải nhỏ gọn, nhẹ và tiết kiệm năng lượng mà vẫn đảm bảo hiệu năng AI đáng tin cậy. Hai lựa chọn phần cứng phổ biến cho các triển khai này là mô-đun M.2 và máy tính đơn bo mạch.

Mô-đun M.2 là một loại thẻ mở rộng nhỏ gọn, được lắp vào khe cắm M.2 bên trong hệ thống máy chủ. Mặc dù M.2 chỉ đơn giản là một tiêu chuẩn về hình thức và giao diện, nhưng một số mô-đun được thiết kế đặc biệt để tăng tốc trí tuệ nhân tạo (AI). 

Các mô-đun tăng tốc AI này cho phép các thiết bị nhỏ chạy các mô hình thị giác máy tính hiệu quả hơn mà không làm tăng đáng kể kích thước hoặc mức tiêu thụ điện năng. Bộ tăng tốc M.2 thường được tích hợp vào các hệ thống nhúng trong trường hợp việc thêm một card mở rộng PCIe kích thước đầy đủ sẽ không khả thi.

Trong khi đó, máy tính bo mạch đơn là một máy tính hoàn chỉnh được xây dựng trên một bo mạch duy nhất. Nó tích hợp... CPU Các máy tính đơn bo mạch (SBC) tích hợp bộ nhớ, giao diện lưu trữ và các kết nối đầu vào/đầu ra (I/O) vào một kiểu dáng nhỏ gọn. Vì mọi thứ đều được chứa trên một bo mạch duy nhất, SBC được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng nhúng và ứng dụng biên, nơi không gian bị hạn chế và sự đơn giản là rất quan trọng.

Mặc dù các hệ thống có không gian hạn chế thường cung cấp hiệu năng tính toán thô thấp hơn so với các hệ thống lớn hơn được gắn trên giá đỡ, nhưng chúng cho phép suy luận trên thiết bị gần nơi dữ liệu được tạo ra. Điều này giúp giảm độ trễ, giảm mức sử dụng băng thông và cải thiện tính linh hoạt triển khai trong các môi trường mà phần cứng lớn hơn không phù hợp.

Tăng tốc AI chuyên dụng cho xử lý đồ họa nhúng

Nhiều nhà cung cấp phần cứng đang tập trung đặc biệt vào việc tăng tốc AI nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng cho thị giác nhúng. Ví dụ, Axelera AI cung cấp bộ tăng tốc Metis® AI Processing Unit (AIPU ) với nhiều kiểu dáng khác nhau, bao gồm thẻ PCIe, mô-đun M.2 và bo mạch tính toán tích hợp cho các triển khai có không gian hạn chế. 

Thông qua sự tích hợp với Ultralytics được hỗ trợ YOLO Các mô hình như Ultralytics YOLOv8 và YOLO26 có thể được xuất sang định dạng Axelera bằng cách sử dụng gói Python Ultralytics và được tối ưu hóa thông qua Voyager SDK, công cụ này xử lý việc biên dịch và lượng tử hóa INT8 để suy luận hiệu quả trên thiết bị biên.

Tính đến mức tiêu thụ điện năng.

Mức tiêu thụ điện năng cũng là một yếu tố hạn chế quan trọng trong việc triển khai hệ thống ở biên vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến lượng nhiệt sinh ra và yêu cầu làm mát. Nó quyết định liệu hệ thống có thể hoạt động đáng tin cậy bên trong các vỏ kín hoặc các thiết bị công nghiệp nhỏ gọn hay không.

Điều này trở nên đặc biệt quan trọng trong môi trường sử dụng pin như robot di động, máy bay không người lái hoặc trạm giám sát từ xa, nơi mỗi watt (W) đều ảnh hưởng đến thời gian hoạt động và độ ổn định tổng thể của hệ thống.

Hầu hết các thiết bị biên đều thuộc ba cấp độ sức mạnh chính. Dưới đây là cái nhìn chi tiết hơn về từng cấp độ:

• Low-power devices (<10W): These are typically used in embedded systems where compact size and passive cooling are required. Passive cooling means the device dissipates heat without fans or active cooling systems. Low-power devices are well-suited for smart cameras, portable systems, and energy-sensitive deployments.
• Các thiết bị tầm trung (10–50W): Những thiết bị này thường được sử dụng trong các cổng biên và điểm cuối nhà máy, nơi yêu cầu thông lượng cao hơn trong khi vẫn hoạt động trong giới hạn nhiệt độ được kiểm soát. Chúng cung cấp sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả .
• Các thiết bị công suất cao (>50W): Những thiết bị này thường là các bộ tăng tốc PCIe hoặc máy tính công nghiệp được thiết kế để xử lý đa camera và khối lượng công việc nặng. Chúng thường được kết hợp với hệ thống làm mát chủ động và vỏ máy lớn hơn.

Điều quan trọng cần lưu ý là đặc điểm khối lượng công việc đóng vai trò chính trong việc xác định cấp độ năng lượng phù hợp. Tốc độ khung hình cao hơn, mô hình thị giác lớn hơn và nhiều luồng camera song song đều làm tăng nhu cầu tính toán, từ đó làm tăng mức tiêu thụ điện năng.

Hiện nay, nhiều nhà cung cấp phần cứng đang tập trung vào việc tăng tốc AI tiết kiệm năng lượng. Ví dụ, các mô-đun biên của DEEPX được thiết kế để suy luận tiết kiệm năng lượng trong các triển khai biên. Intel Các bộ vi xử lý cũng cung cấp các tính năng quản lý năng lượng và điều chỉnh quy mô cho phép tinh chỉnh hiệu năng dựa trên yêu cầu của môi trường và khối lượng công việc.

Cần tính đến khả năng cung ứng trong công nghiệp và hỗ trợ vòng đời sản phẩm.

Giả sử bạn đã hoàn thành thành công một đợt triển khai thử nghiệm. Mô hình hoạt động tốt, phần cứng đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng và hệ thống vận hành ổn định trong quá trình thử nghiệm. 

Thử thách tiếp theo là mở rộng quy mô giải pháp đó để đưa vào sản xuất hàng loạt. Đây là lúc tính khả dụng trong công nghiệp và hỗ trợ vòng đời sản phẩm trở nên vô cùng quan trọng.

Hầu hết các hệ thống biên dự kiến ​​sẽ hoạt động liên tục trong nhiều năm. Việc lựa chọn phần cứng có thể bị ngừng sản xuất ngay sau khi triển khai sẽ tiềm ẩn rủi ro đáng kể. Ngay cả khi một thiết bị hoạt động tốt trong giai đoạn thử nghiệm, nó vẫn có thể trở thành gánh nặng nếu hết vòng đời hoặc khó tìm nguồn cung ứng khi bắt đầu sản xuất hàng loạt.

Vòng đời thị trường ngắn có thể gây ra gián đoạn chuỗi cung ứng, làm tăng chi phí bảo trì và buộc phải thiết kế lại ngoài dự kiến. Trong các triển khai đa địa điểm, việc thay thế các linh kiện không có sẵn có thể làm chậm quá trình mở rộng và làm phức tạp việc quản lý hệ thống.

Phần cứng được thiết kế cho mục đích công nghiệp thường có thời gian sản xuất dài hơn, chính sách vòng đời rõ ràng hơn và hỗ trợ phần mềm hoặc firmware liên tục. Sự ổn định này giúp dễ dàng mở rộng quy mô triển khai mà không cần thay đổi phần cứng lớn giữa vòng đời sản phẩm.

Trước khi hoàn thiện thiết bị biên, các nhóm có thể xem xét lộ trình sản phẩm, cam kết vòng đời sản phẩm và chiến lược hỗ trợ dài hạn của nhà sản xuất. 

Tầm quan trọng của chuyên môn nhóm và tính dễ sử dụng

Việc lựa chọn và triển khai thiết bị biên cũng phụ thuộc vào kinh nghiệm của nhóm bạn. Một số nền tảng dễ sử dụng hơn và cung cấp tài liệu rõ ràng, các bước thiết lập đơn giản và các công cụ sẵn có. Những nền tảng khác cung cấp khả năng kiểm soát hiệu năng tốt hơn nhưng yêu cầu kiến ​​thức kỹ thuật chuyên sâu hơn và nhiều thời gian hơn cho việc tối ưu hóa và gỡ lỗi.

Ví dụ, Ultralytics Python Gói phần mềm này giúp việc huấn luyện, kiểm thử và triển khai các mô hình như YOLO26 trở nên dễ dàng hơn. Nó đơn giản hóa các tác vụ thông thường và cũng hỗ trợ xuất mô hình sang nhiều định dạng khác nhau được sử dụng trong triển khai ở biên mạng. Điều này giúp các nhóm dễ dàng chuyển từ giai đoạn phát triển sang phần cứng thực tế mà không cần phải xây dựng lại quy trình làm việc từ đầu.

Đối với các nhóm mới làm quen với AI biên, một hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ và được tài liệu hóa tốt có thể giảm thời gian phát triển và rủi ro triển khai. Các nhóm giàu kinh nghiệm hơn có thể thích các nền tảng cho phép tùy chỉnh và tinh chỉnh sâu hơn, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu xử lý đa camera hoặc yêu cầu độ trễ nghiêm ngặt.

Nói một cách đơn giản, hệ sinh thái nhà cung cấp và các công cụ có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể. Tài liệu rõ ràng, hỗ trợ tích cực và các tùy chọn triển khai linh hoạt giúp các nhóm chuyển đổi suôn sẻ hơn từ các dự án thí điểm sang hệ thống sản xuất hoàn chỉnh.

Các yếu tố quan trọng trong triển khai mạng biên thường bị bỏ qua

Giờ đây, sau khi đã đề cập đến các yếu tố chính liên quan đến việc lựa chọn thiết bị biên, hãy cùng xem xét một số chi tiết thực tế có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong các triển khai thực tế. Những cân nhắc này thoạt nhìn có vẻ không cấp thiết, nhưng chúng thường đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định và định hình mức độ suôn sẻ của dự án khi nó vượt qua giai đoạn thử nghiệm.

Khả năng tương thích I/O, băng thông và phần mềm

Khả năng kết nối và tương thích I/O thường là những thách thức thực tiễn đầu tiên trong việc triển khai thiết bị biên. Thông thường, thiết bị biên phải hỗ trợ cấu hình camera và cảm biến của bạn, bao gồm các giao diện phổ biến như USB 3.0, GigE với Power over Ethernet (PoE) và MIPI.

Các hệ thống thị giác công nghiệp cũng có thể yêu cầu các bộ kích hoạt phần cứng, tín hiệu đồng bộ hóa hoặc hỗ trợ thời gian cụ thể để đảm bảo hoạt động đáng tin cậy.

Băng thông là một yếu tố quan trọng khác, đặc biệt là trong các thiết lập nhiều camera. Ngay cả sự chênh lệch nhỏ giữa công suất đầu ra của camera và dung lượng đầu vào của thiết bị cũng có thể làm giảm thông lượng hoặc gây ra độ trễ bổ sung.

Khả năng tương thích phần mềm cũng đóng vai trò quan trọng. Một số hệ thống triển khai dựa trên các khung suy luận nhẹ như NCNN và MNN , thường được sử dụng trong môi trường di động và hệ thống nhúng. 

Trong các hệ thống cảm biến thông minh, các thiết bị như Sony IMX500 tích hợp xử lý AI trực tiếp trên cảm biến hình ảnh, giảm thiểu việc truyền dữ liệu và độ trễ. Trong những trường hợp này, khả năng tương thích mô hình và hỗ trợ xuất dữ liệu trở nên đặc biệt quan trọng, vì mô hình phải được chuyển đổi sang định dạng được hỗ trợ bởi bộ công cụ của cảm biến.

Ví dụ, Ultralytics Python Gói phần mềm này hỗ trợ xuất các mô hình như Ultralytics YOLO11 sang các định dạng tương thích với các quy trình triển khai tại biên, bao gồm cả các nền tảng được xây dựng xung quanh các thiết bị như Sony IMX500.

Độ tin cậy về nhiệt và môi trường

Khi các thiết bị biên liên tục xử lý dữ liệu hình ảnh, độ tin cậy về nhiệt và môi trường trở thành những yếu tố cực kỳ quan trọng. Trong bối cảnh này, độ tin cậy có nghĩa là thiết bị có thể hoạt động trong thời gian dài mà không bị quá nóng hoặc hỏng hóc, ngay cả trong điều kiện khắc nghiệt như bụi bẩn, rung động hoặc nhiệt độ cực đoan.

Khi khối lượng công việc AI biên ngày càng đòi hỏi cao hơn, hiệu quả tản nhiệt đã trở thành yếu tố quyết định trong thiết kế hệ thống. Sự chú trọng vào hiệu suất tản nhiệt này đã được nhấn mạnh tại CES 2026 ở Las Vegas, nơi DeepX chạy các khối lượng công việc AI giống hệt nhau trên nhiều chip với một miếng bơ nhỏ đặt trên bề mặt. 

Trong khi các chip cạnh tranh tạo ra lượng nhiệt đủ để làm tan chảy bơ, thiết bị DeepX edge thì không, điều này cho thấy mức tiêu thụ điện năng thấp hơn và độ ổn định nhiệt tốt hơn có thể ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy trong thực tế.

Thiết kế hệ thống làm mát đóng vai trò trung tâm trong việc duy trì hiệu năng ổn định. Khi bộ xử lý hoạt động mạnh hơn, chúng sẽ tạo ra nhiệt, và lượng nhiệt đó cần được quản lý hiệu quả. 

Trong nhiều môi trường công nghiệp, làm mát thụ động được ưa chuộng hơn vì quạt cơ học có thể bị hao mòn hoặc hỏng hóc theo thời gian, đặc biệt là trong môi trường nhiều bụi hoặc rung động mạnh. Tản nhiệt bằng nhôm không quạt thường được sử dụng để tản nhiệt mà không cần dựa vào các bộ phận chuyển động, giúp cải thiện độ bền lâu dài.

Các điều kiện môi trường cũng có thể ảnh hưởng. Mỗi thiết bị đều có phạm vi nhiệt độ hoạt động định mức, và việc triển khai trong các tủ kín hoặc vị trí ngoài trời có thể giữ nhiệt hoặc khiến phần cứng tiếp xúc với nhiệt độ dao động. Trong những trường hợp này, thiết kế vỏ máy và luồng không khí trở nên quan trọng không kém hiệu năng tính toán thô.

Hệ sinh thái phần mềm và khả năng sẵn sàng triển khai

Khi lựa chọn thiết bị biên phù hợp, sức mạnh của hệ sinh thái phần mềm cũng quan trọng không kém thông số kỹ thuật phần cứng. Một thiết bị có thể có hiệu năng tính toán mạnh mẽ trên lý thuyết, nhưng nếu thiếu công cụ và nền tảng hỗ trợ đáng tin cậy, quá trình chuyển từ nguyên mẫu sang sản xuất có thể trở nên chậm và phức tạp.

Một nền tảng được hỗ trợ tốt sẽ giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình triển khai, từ chuẩn bị mô hình đến suy luận tối ưu trên phần cứng mục tiêu. Các hệ sinh thái cung cấp các công cụ tích hợp sẵn để lượng tử hóa, tinh chỉnh hiệu năng và gỡ lỗi giúp dễ dàng xác thực mô hình trong điều kiện tải thực tế và giảm thiểu các sự cố không mong muốn trong quá trình triển khai.

Ví dụ, Ultralytics YOLO Các mô hình như YOLO26 có thể được xuất trực tiếp sang định dạng OpenVINO , cho phép tối ưu hóa suy luận. Intel CPU, GPU tích hợp và bộ xử lý thần kinh (NPU). OpenVINO Cung cấp các tối ưu hóa hiệu năng như chuyển đổi mô hình, lượng tử hóa (bao gồm FP16 và INT8) và thực thi không đồng nhất trên các hệ thống được hỗ trợ. Intel phần cứng. 

Sử dụng Ultralytics Python Với gói phần mềm này, các nhóm có thể xuất mô hình bằng một lệnh đơn giản và chạy suy luận thông qua... Ultralytics giao diện cấp cao hoặc trực tiếp với hệ điều hành gốc OpenVINO Runtime, tạo ra quy trình triển khai hợp lý và sẵn sàng cho sản xuất. Intel hệ thống biên dựa trên.

Hiệu năng thực tế khi chịu tải

Nhiều thiết bị biên trông rất ấn tượng trên lý thuyết, nhưng hiệu năng có thể thay đổi khi chúng chạy toàn bộ quy trình xử lý hình ảnh. Trong các triển khai thực tế, hệ thống không chỉ thực hiện suy luận. 

Nó cũng xử lý tiền xử lý, hậu xử lý và đôi khi là nhiều luồng camera cùng lúc. Vì vậy, điều quan trọng là phải nhìn xa hơn chỉ số khung hình trung bình mỗi giây. 

Độ trễ ổn định thường quan trọng hơn hiệu năng tối đa. Việc theo dõi các điểm nghẽn bộ nhớ và kiểm tra độ ổn định của hệ thống dưới tải trọng liên tục sẽ cho cái nhìn rõ ràng hơn về hiệu năng của hệ thống trong môi trường sản xuất.

Việc kiểm tra thời gian khởi động nguội, hiệu năng cao ổn định trong nhiều giờ hoạt động và cách thiết bị hoạt động khi các tác vụ khác chạy song song với quá trình suy luận, chẳng hạn như mã hóa, ghi nhật ký hoặc kết nối mạng, là rất hữu ích. Trong hầu hết các trường hợp sử dụng thực tế, hiệu năng ổn định và có thể dự đoán được quan trọng hơn là những lần tăng tốc đột ngột.

Bảo mật, vòng đời và quản lý sau khi triển khai

Các hệ thống triển khai ở biên cần duy trì tính bảo mật và độ tin cậy theo thời gian, đặc biệt là trong môi trường như sản xuất, nơi các hệ thống được kỳ vọng hoạt động liên tục. Các tính năng như khởi động an toàn, lưu trữ mã hóa và cập nhật thường xuyên từ nhà cung cấp giúp bảo vệ thiết bị khỏi bị can thiệp và giảm nguy cơ lỗ hổng bảo mật hoặc thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến.

Quản lý thiết bị sau khi triển khai cũng quan trọng không kém việc lựa chọn phần cứng phù hợp. Khả năng giám sát và cập nhật từ xa cho phép các nhóm duy trì phần mềm, firmware và kiểu máy mà không cần phải tiếp cận vật lý với từng thiết bị. Điều này càng trở nên quan trọng hơn khi các dự án chuyển từ giai đoạn thí điểm nhỏ sang triển khai quy mô lớn.

Khi quy mô triển khai tăng lên, quản lý đội xe tập trung giúp mọi thứ được sắp xếp gọn gàng. Điều này giúp các nhóm dễ dàng hơn trong việc... track Quản lý tình trạng thiết bị, cập nhật phần mềm, giám sát hiệu năng và khắc phục sự cố trên nhiều địa điểm. Nếu không có chiến lược quản lý rõ ràng, việc duy trì hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm hệ thống biên có thể nhanh chóng trở nên khó khăn.

Các ứng dụng thực tế phổ biến của thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo biên

Khi xem xét các yếu tố liên quan đến việc lựa chọn thiết bị biên phù hợp, bạn có thể tự hỏi những hệ thống này thực sự được sử dụng ở đâu. Ngày nay, AI biên đang hỗ trợ các ứng dụng trong hầu hết mọi ngành công nghiệp, từ sản xuất và bán lẻ đến robot và cơ sở hạ tầng thông minh.

Dưới đây là năm trường hợp sử dụng học sâu phổ biến, trong đó các thiết bị biên cho phép độ trễ thấp, giảm mức tiêu thụ băng thông và xử lý đáng tin cậy trên thiết bị:

• Giám sát an toàn tại các khu công nghiệp: Các quy trình xử lý hình ảnh máy tính được triển khai trên phần cứng điện toán biên có thể cung cấp cảnh báo tức thời về việc tuân thủ thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE), nghĩa là chúng tự động... detect Việc này giúp giám sát xem người lao động có đeo các thiết bị bảo hộ cần thiết như mũ bảo hiểm, găng tay, áo phản quang hoặc kính bảo hộ hay không, cũng như xác định các hành vi không an toàn. Điều này cải thiện độ tin cậy hoạt động bằng cách giảm thiểu các sự cố tại nơi làm việc, đồng thời đảm bảo dữ liệu video nhạy cảm được xử lý an toàn tại chỗ.
  
• Phân tích dữ liệu bán lẻ: Các thiết bị biên có thể xử lý dữ liệu hình ảnh cục bộ để quản lý hàng tồn kho, theo dõi tình trạng kệ hàng và phát hiện hàng đợi, giảm chi phí băng thông và điện toán đám mây trong khi vẫn đảm bảo hiệu quả chi phí và khả năng mở rộng trên nhiều cửa hàng.
  
• Robot học : Trong lĩnh vực robot học, trí tuệ nhân tạo tích hợp trên thiết bị cho phép phát hiện vật thể theo thời gian thực và điều hướng tự động. Ví dụ: NVIDIA Các thiết bị biên Jetson có thể cung cấp các giải pháp nhỏ gọn, GPU - Các nền tảng điện toán tăng tốc cho phép robot chạy các mô hình thị giác máy tính như YOLO26 cục bộ, mang lại hiệu suất độ trễ thấp trong khi vẫn duy trì hiệu quả năng lượng.
  
• Thành phố thông minh và giám sát giao thông: Việc triển khai thành phố thông minh có thể sử dụng bộ xử lý thị giác máy tính tại biên để phân tích lưu lượng giao thông theo thời gian thực, phát hiện sự cố và giám sát an toàn cho người đi bộ. Bằng cách tránh việc truyền phát video liên tục lên đám mây, các hệ thống này giảm yêu cầu về băng thông và cải thiện thời gian phản hồi .
• Kiểm tra chất lượng trong sản xuất: Trên dây chuyền sản xuất, các thiết bị đầu cuối có thể kiểm tra sản phẩm trong thời gian thực để... detect Các lỗi, thiếu linh kiện hoặc sai sót trong quá trình lắp ráp được phát hiện trước khi sản phẩm di chuyển tiếp xuống băng chuyền. Các hệ thống này có thể chạy các mô hình như YOLO26 trên CPU, GPU hoặc bộ tăng tốc AI chuyên dụng, tùy thuộc vào thông lượng và hạn chế về điện năng.

Những điều cần nhớ

Việc lựa chọn thiết bị biên phù hợp cho dự án thị giác máy tính của bạn đòi hỏi sự cân bằng giữa hiệu năng, hiệu quả năng lượng, độ tin cậy và khả năng sử dụng lâu dài. Thay vì chỉ tập trung vào các thông số kỹ thuật cao nhất, các nhóm nên đánh giá điều kiện thực tế, mức độ trưởng thành của hệ sinh thái phần mềm và hỗ trợ vòng đời sản phẩm. Bằng cách xác thực thiết lập của bạn với một triển khai thí điểm trước khi mở rộng quy mô, bạn có thể giảm thiểu rủi ro, kiểm soát chi phí và đảm bảo quá trình chuyển đổi từ nguyên mẫu sang sản phẩm hoàn chỉnh diễn ra suôn sẻ hơn.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Xem các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá nhiều ứng dụng khác nhau như trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe . Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu sử dụng Vision AI ngay hôm nay!