iGPU、NPU 和扩展卡并非适用于所有计算任务的通用解决方案。

在边缘部署人工智能 (AI) 面临着独特的硬件挑战。虽然强大的图形处理单元 (GPU) 在开发中很常见，但实际用例往往面临尺寸、功耗、环境和预算方面的限制。这些限制使得独立显卡（有时简称为 dGPU）与更节能的方案相比并非理想的解决方案。

然而，实现边缘 AI 加速目标仍然是可能的。让我们探索边缘 AI 领域 NPU 与 GPU 的演变格局，包括集成 GPU (iGPU)、神经处理单元 (NPU) 和扩展卡，以了解它们如何满足多样化的工业 AI 推理和机器学习需求。

边缘AI加速的动态格局

通用 GPU 尽管拥有高性能潜力，但由于能效限制、对恶劣条件（灰尘、振动）的敏感性以及显著的尺寸和成本影响，在大规模边缘部署中往往举步维艰。幸运的是，边缘 AI 加速器技术领域正在快速创新。对于数据中心以外的分布式架构，或需要平衡数据处理性能、成本和能效的轻量级 AI 应用，仔细评估您的具体需求和工作负载至关重要。在坚固耐用的无风扇工业计算机中使用 NPU 等专用处理器，可以提高极端条件下的可靠性，并优化各种计算任务的硬件成本。

与独立的边缘 AI 平台相比，集成 AI 专用处理器、神经处理单元 (NPU) 甚至 MXM 加速器等加速器，能够精准地为 AI 工作负载提供所需的计算能力。在选择 AI 加速器时，评估系统总成本和软件框架生态系统至关重要。虽然 AI 扩展卡可以提升性能，但它们也会显著增加系统成本。通常，像 iGPU 和 NPU 这样的集成解决方案，或像 NVIDIA Jetson 这样的专用平台，可以为许多用例提供更精简、更经济高效的方法。

NPU驱动的AI：神经网络的高效片上加速

历史上，强大的中央处理器 (CPU) 和 GPU 凭借其广泛的软件兼容性，主导了 AI 工作负载和算法。但集成显卡和加速技术正在不断发展，现代处理器和 SoC 提供了宝贵的板载工业 AI 推理和机器学习功能。

关键创新在于集成的NPU，例如英特尔 AI Boost（第14代酷睿 Ultra）和AMD XDNA（锐龙7000/8000系列）。这些专用协处理器具有专门的电路，用于神经网络所必需的矩阵乘法和张量运算，可直接在处理器本身上加速深度学习。虽然它们的性能通常适用于后台图像处理、音频处理和CPU卸载，但它们为轻度至中度边缘AI推理提供了低延迟、低功耗的解决方案，尤其是在空间受限或恶劣的环境中，功耗较低。

例如，NPU 在低分辨率视频中的实时物体检测或语音识别等特定任务上表现出色，通常可提供高达数 TOP 的 AI 性能，因此在智能手机和物联网设备等支持 AI 的消费电子产品中广受欢迎。这凸显了 NPU 与 GPU 在特定边缘计算用例中的关键区别。

iGPU：经常被忽视的并行处理 AI 资源

英特尔 Arc 和 AMD Radeon AI 等现代集成 GPU (iGPU) 在工业 AI 推理甚至部分模型训练方面拥有惊人的能力。其并行处理架构使其能够处理种类繁多的 AI 任务，其性能通常超出了通用计算领域的普遍认知。对于需要中等 AI 性能的 AI 应用而言，利用 iGPU 是一种经济高效且节能的方法。

这些 iGPU 代表了基础显卡的重大升级，专为并行计算而设计，并在性能和能效之间实现了平衡。例如，英特尔 Arc GPU 可以实现数十 TOPs 的计算能力，适用于视频分析、图像识别、图像处理、视频编辑，甚至轻量级机器学习推理。当 NPU 性能不足，而专用 GPU 的功耗、空间或成本又无法满足需求时，这些改进使其成为一个可行的选择。NPU 与 GPU 之间的性能差异在此更加清晰，尤其是在考虑工作负载时。

AI扩展卡：通过专用处理器实现目标性能

虽然 NPU 和 iGPU 能够显著提升边缘 AI 性能，但配备专用处理器的专用 AI 扩展卡可以进一步提升特定任务和 AI 工作负载的性能。M.2 模块（例如 Hailo-8 边缘 AI 处理器）提供了一种便捷的方式来提升强大的计算能力。与谷歌的 TPU（张量处理单元）相比，Hailo-8 在功耗相似的情况下，性能显著提升（26 TOPs vs. 4 TOPs）。

例如，OnLogic 的ML100G-56集成了 Hailo-8 卡，为适合多样化部署的超紧凑工业计算平台添加了令人印象深刻的 AI 处理能力。

MXM（移动 PCI Express 模块）加速器（有时集成 NVIDIA RTX 技术）也正在工业计算领域兴起。这些紧凑、可拆卸的 GPU 模块专为空间受限的系统而设计，无需占用全尺寸 PCIe 卡的空间，即可显著提升图形渲染和 AI 处理能力，使其成为需要增强边缘 AI 加速的坚固耐用型嵌入式 AI 应用的理想之选。

Nvidia Jetson：适用于复杂 AI 模型的多功能高性能解决方案

对于超出 NPU、iGPU 或 AI 扩展卡能力范围的工作负载，Nvidia Jetson 系列为工业 AI 推理和复杂的深度学习模型提供了强大且适应性强的解决方案。Jetson 平台拥有广泛的性能范围和成熟的软件生态系统，非常适合深度学习模型、生成式 AI、图形渲染、大型语言模型 (LLM) 和自然语言处理等要求严苛的 AI 应用。更重要的是，它们还解决了边缘计算部署中传统 GPU 所面临的坚固耐用挑战。

NVIDIA Jetson 系列涵盖入门级 Jetson Nano、高性能 Jetson Orin NX 和 AGX Orin。Orin AGX 可提供强大的计算能力，适用于复杂的 AI 模型以及自动驾驶汽车、机器人技术和高级视频分析等高要求应用。Jetson 还具有统一的软件堆栈，简化了跨不同 Jetson 平台部署 AI 模型的过程。这为高要求 AI 工作负载在 NPU、GPU 和 CPU 之间做出选择提供了强有力的替代方案。

为了充分利用这些AI加速器选项进行工业AI推理，合适的软件工具和框架至关重要。这些工具通常遵循三个阶段的流程：

模型输入：利用来自支持的训练框架的训练模型。

优化：针对特定目标硬件优化和量化模型，以避免瓶颈。

部署：在目标操作系统上部署准备好的模型（运行时）。

每家集成加速器技术供应商都提供了硬件加速支持的框架列表。以下是简要概述，但不同操作系统的支持情况可能有所不同：

必须认识到，iGPU、NPU 和扩展卡并非适用于所有计算任务的通用解决方案。它们的原始计算能力可能并不总是能与高性能独立 GPU 匹敌，这凸显了优化和基准测试对于成功实现边缘 AI 以及避免数据处理流程出现瓶颈的重要性。

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