Wybór odpowiedniego sprzętu dla Edge AI – od pomysłu po wdrożenie

Wybór odpowiedniej platformy sprzętowej stanowi solidny fundament dla wydajności, skalowalności, uzyskania certyfikacji, a także ma wpływ na koszty w trakcie trwania całego cyklu produkt. Postawienie na nieodpowiedni sprzęt spowoduje zablokowanie produktu w całym ekosystemie lub opóźni jego wprowadzenie na rynek.

W przypadku wbudowanej AI większa moc obliczeniowa nie zawsze oznacza lepsze wyniki. Prawdziwa wydajność to przeliczana jest na wat – czyli jak efektywnie urządzenie przekształca energię w zdolność do generowania wniosków.

Dla systemów bez wentylatorów, zasilanych bateryjnie lub ograniczonych rozmiarowo efektywność często decyduje o sukcesie produktu. Choć TOPS (Tera Operations Per Second) jest często podawane jako miara wydajności, jest to metryka myląca, jeśli nie uwzględnia się zużycia energii. W systemach wbudowanych AI prawdziwą miarą efektywności jest wydajność na wat, czyli równowaga między mocą obliczeniową a energią, ciepłem i ograniczeniami rozmiaru. Nowoczesne platformy, takie jak Hailo czy Lattice, osiągają wyjątkową efektywność dzięki architekturze zaprojektowanej specjalnie do wnioskowania na brzegu sieci.

Etteplan pomaga klientom porównywać sprzęt i całe środowisko, w jakim funkcjonuje, pod kątem wydajności na wat, aby zapewnić najlepszą możliwą równowagę między mocą, kosztem i niezawodnością.

Każde urządzenie AI ma unikalne wymagania dotyczące mocy obliczeniowej, pamięci, łączności i odporności na warunki środowiskowe. Gdy te elementy są niedopasowane, nawet najbardziej zaawansowane algorytmy mogą działać poniżej oczekiwań. Wczesne decyzje dotyczące sprzętu bezpośrednio wpływają na certyfikację, skalowalność i koszty cyklu życia. [Dowiedz się więcej: Budowanie zaufanych i zgodnych z regulacjami urządzeń AI dzięki bezpiecznej technologii Edge AI].

Kluczowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę:

Wiele zespołów rozpoczyna rozwój AI bez jasno określonego celu końcowego. Marko zauważa, że niektóre firmy wybierają platformy tylko dlatego, że są popularne – jak NVIDIA Jetson – zamiast dopasować je do obciążenia. To często prowadzi do uzależnienia od dostawcy, nadmiernych wydatków lub sprzętu, który nie może się skalować.

Innym częstym problemem są niejasne wymagania. Zespoły spieszą się z prototypowaniem, zanim określą, czy urządzenie musi wykonywać wnioskowanie w czasie rzeczywistym, działać offline czy spełniać normy bezpieczeństwa.

Wybór odpowiedniego sprzętu zaczyna się od zrozumienia, co każdy typ procesora może zrobić dla Twojej aplikacji. Większość rzeczywistych systemów wykorzystuje kombinacje tych procesorów – na przykład MPU do ogólnych obliczeń, GPU do zadań równoległych i NPU do przyspieszenia wnioskowania sieci neuronowych. W wielu przypadkach są one zintegrowane w jednym układzie SoC (System-on-Chip) dla kompaktowości i efektywności energetycznej.

Gdy krajobraz procesorów jest już jasny, kolejnym krokiem jest dopasowanie każdego typu sprzętu do konkretnych potrzeb związanych z danymi i aplikacją. Nie wszystkie obciążenia AI wymagają dedykowanych akceleratorów. Ekkono i inne lekkie modele umożliwiają wnioskowanie w czasie rzeczywistym dla prostych sygnałów, a nawet podstawowych zadań wizyjnych na mikrokontrolerach (MCU) lub układach SoC. Przyspieszenie sprzętowe jest potrzebne tylko w przypadku bardziej wymagających zadań, o dużej przepustowości lub niskiej latencji (np. analiza obrazu z wielu kamer, złożone zadania wizyjne).

Te poziomy sprzętu pokazują, w jaki sposób różne architektury skalują się w zależności od złożoności danych, budżetu energetycznego i celów wydajnościowych.

Różne branże wymagają różnych poziomów wydajności sprzętu:

Podczas gdy wcześniejsza tabela przedstawiała typowe poziomy sprzętu w zależności od zastosowania, ta tabela oferuje uzupełniający widok zgodności danych i możliwości przetwarzania.

Każdy projekt jest wyjątkowy, jednak ta macierz stanowi ogólną referencję do dopasowania obciążeń do sprzętu. Ponieważ sprzęt AI ewoluuje bardzo szybko, te klasyfikacje będą się zmieniać, co sprawia, że wczesne testy wykonalności są kluczowe.

Etteplan pracuje bezpośrednio z:

Ta szeroka gama rozwiązań pozwala nam porównywać platformy pod kątem:

Dzięki temu każda architektura jest dopasowana do celu produktu, a nie do chwilowych trendów.

Etteplan wspiera klientów w analizie typów danych, wymagań obliczeniowych oraz ścieżek certyfikacji, aby dopasować odpowiednią architekturę do każdego przypadku użycia, zapewniając projekty skalowalne, zgodne z normami i gotowe na przyszłość.

Po zidentyfikowaniu właściwej architektury sprzętowej kolejnym wyzwaniem jest efektywne prototypowanie i skalowanie. Przejście od płytek rozwojowych do modułów gotowych do produkcji wymaga równowagi pomiędzy szybkością, certyfikacją i kosztami. W następnej sekcji omówimy, w jaki sposób System-on-Modules (SOM) oraz niestandardowe projekty sprzętowe pomagają zespołom produktowym przekształcić przetestowane koncepcje AI w rozwiązania możliwe do wytworzenia.

Praktyczna ścieżka wdrożenia obejmuje trzy etapy:

Takie etapowe podejście minimalizuje konieczność przeróbek, pozwalając zespołom wcześnie zweryfikować wydajność i skalować rozwiązania z pewnością. Choć opisana ścieżka pasuje do bardziej wymagających zastosowań Edge AI, nie każde obciążenie AI wymaga specjalistycznej akceleracji sprzętowej. Wiele praktycznych aplikacji brzegowych, takich jak wykrywanie anomalii, fuzja czujników czy monitorowanie progowe, działa efektywnie na standardowych procesorach CPU bez dedykowanych GPU czy NPU.

Etteplan pomaga klientom ocenić, kiedy proste wnioskowanie na CPU jest wystarczające, a kiedy przejście na akcelerowany sprzęt przynosi wymierną wartość.

Wstępnie certyfikowane moduły skracają czas wprowadzenia produktu na rynek, ale zwiększają koszt jednostkowy. Niestandardowe płytki obniżają długoterminowe koszty, lecz wydłużają cykle walidacji. Etteplan pomaga klientom znaleźć złoty środek między szybkością a skalowalnością, doradzając, kiedy warto zainwestować w projekt dedykowany, a kiedy skorzystać z gotowych rozwiązań.

Wybór sprzętu jest również powiązany z nadchodzącymi regulacjami UE, takimi jak Cyber Resilience Act i AI Act, które podkreślają zasadę „secure-by-design” – nawet na poziomie sprzętowym. [Dowiedz się więcej compliance under the EU AI Act – What Product Teams Must Do Now]

Etteplan łączy świat sprzętu wbudowanego z technologiami sztucznej inteligencji. Pomagamy klientom weryfikować architektury sprzętowe poprzez wczesne prototypowanie, wykorzystując ogólne płytki rozwojowe do testowania algorytmów przed migracją do zoptymalizowanych, dedykowanych projektów.

Od koncepcji i analizy wykonalności po certyfikowane wdrożenie i zarządzanie cyklem życia – nasi eksperci dopasowują każdy projekt do celów związanych z bezpieczeństwem, kosztami i wydajnością. Etteplan działa jako niezależny doradca technologiczny, oferując szerokie doświadczenie w różnych rodzinach sprzętu, ekosystemach i zestawach SDK. „Mamy szeroką wiedzę na temat dostępnych dostawców i systemów AI. Możemy zaproponować gotowe rozwiązania lub wskazać, jak klient powinien postąpić” – mówi Marko.

Zakres wsparcia Etteplan obejmuje:

Partnerstwa Etteplan z NVIDIA, Intel i STMicroelectronics, a także współpraca ze specjalistami od oprogramowania, takimi jak Ekkono, umożliwiają tworzenie zrównoważonych rozwiązań łączących wydajność AI, bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami.

Wybór sprzętu dla AI jest w równym stopniu decyzją biznesową, co inżynierską. Oto uporządkowane ramy, które pomagają zespołom R&D podejmować świadome decyzje na wczesnym etapie procesu:

Dodatkowe czynniki oceny obejmują:

Takie uporządkowane podejście zapewnia, że wybrany sprzęt jest zgodny zarówno z celami technicznymi, jak i ograniczeniami biznesowymi.

Projektowanie sprzętu nie jest już jednorazowym wysiłkiem. W miarę rozwoju możliwości AI produkty muszą pozostać elastyczne – zdolne do aktualizacji firmware’u, wymiany modułów i integracji nowych akceleratorów bez konieczności gruntownego przeprojektowania. Dojrzałość otaczającego ekosystemu – czy to SDK (Software Development Kit), kompilatorów, czy narzędzi developerskich – decyduje o tym, jak szybko i niezawodnie model AI trafi na urządzenia w produkcji.

Embedded AI ewoluuje poza wnioskowanie dla pojedynczych zadań w kierunku bardziej zaawansowanych możliwości. Pojawiające się trendy obejmują przetwarzanie multimodalne, łączące obraz, dźwięk i tekst, oraz wczesne eksperymenty z lekką generatywną AI dla urządzeń o ograniczonych zasobach. Choć te funkcje nie pojawią się jednocześnie w każdym produkcie, modułowy sprzęt i dojrzałe ekosystemy pomogą producentom wdrażać je selektywnie w miarę postępu technologii. [Read next: AI-Empowered Products – Turning Intelligence into Value]

Etteplan pomaga firmom planować ewolucję, a nie tylko premierę. Łącząc inżynierię wbudowaną, architekturę AI i wiedzę regulacyjną, zapewniamy, że urządzenia pozostają bezpieczne, zgodne i wydajne przez cały cykl życia.

Krajobraz sprzętu AI rozwija się w szybkim tempie, a każdy ekosystem oferuje unikalne zalety:

Oceniamy każdą platformę pod kątem dojrzałości SDK, stabilności narzędzi i wsparcia dla deweloperów. Na przykład NVIDIA JetPack, Intel OpenVINO i STM32Cube AI oferują kompletne zestawy narzędzi do optymalizacji i wdrożeń modeli, podczas gdy Hailo i Qualcomm przodują w ultraoszczędnej akceleracji AI. Wybór sprzętu z odpowiednim ekosystemem skraca czas integracji, zmniejsza ryzyko inżynieryjne i przyspiesza sukces rynkowy.

Etteplan pomaga klientom przygotować się na tę przyszłość, projektując modułowe, łatwe do aktualizacji architektury sprzętowe, które dostosowują się do ewoluujących obciążeń AI. Łącząc projektowanie systemów wbudowanych, architekturę AI i planowanie cyklu życia, Etteplan zapewnia, że dzisiejsze urządzenia są gotowe na inteligencję jutra.

Sukces każdego produktu Edge AI zależy od właściwego doboru sprzętu – zrównoważenia wydajności, kosztów i zgodności od pierwszego dnia. Dzięki kompleksowej wiedzy Etteplan – od definiowania wymagań po certyfikowane wdrożenie – firmy mogą uniknąć kosztownych przeróbek, przyspieszyć wejście na rynek i tworzyć urządzenia AI, które przetrwają próbę czasu.

Nasz zespół doradztwa w zakresie sprzętu AI zapewnia, że każdy projekt jest zgodny z regulacjami, przyszłościowy i dopasowany do zmieniających się standardów branżowych.

Umów się na konsultację dotyczącą wyboru sprzętu z Etteplan, aby otrzymać spersonalizowane porównanie platform AI dla Twojego produktu.