本专题服务重点
边缘AI平台选型、目标板POC与跨平台迁移
评估、开发和验收围绕该任务组织;涉及相邻模型、系统、硬件或量产工作时,按对应专题边界组合实施。
理论算力用于初步筛选。平台结论还需综合检查算子覆盖、内存与带宽、视频或音频管线、操作系统、驱动、供应状态、SDK许可和产品形态。
边缘AI平台选型、目标板POC与跨平台迁移
评估、开发和验收围绕该任务组织;涉及相邻模型、系统、硬件或量产工作时,按对应专题边界组合实施。
各项服务可按项目单独实施,也可与相关专题组合;任务书将逐项明确输入、输出、第三方依赖、样机和测试责任。
拆分模型、输入、接口、实时性、成本、尺寸、功耗、散热、系统和维护要求。
比较MCU、SoC、GPU、NPU、FPGA和x86路线的适配条件,不以单一TOPS排序。
在候选板上完成真实输入、模型推理、后处理和业务输出,记录版本与配置。
审查原应用对CUDA、专用算子、媒体框架、系统服务和硬件接口的依赖。
下列分组用于比较不同芯片、平台或存量迁移路线。项目结论仍需核对具体型号、软件版本、目标硬件和验收条件。
面向低功耗传感、音频事件、小型视觉和实时控制协同;重点核对Flash、RAM、算子和采集链路。
面向Linux或Android终端、摄像机和机器人;重点核对BSP、ISP、编解码、NPU Runtime和系统版本。
面向多相机、复杂视觉、机器人和多模态;重点核对显存、功耗模式、容器、驱动和散热。
面向工业PC、边缘服务器和HMI;重点核对CPU/GPU/NPU运行时、系统维护和现场接口。
面向推理模组、加速卡和AI盒子;重点核对模型转换器、算子回退、视频通道和SDK许可。
面向确定性低延迟、高速接口和定制数据流;重点核对IP、时序收敛、资源和软硬件分工。
从Jetson、x86、瑞芯微、昇腾或其他平台迁移时,先冻结原系统基线,再逐项替换与回归。
车载、医疗、生物特征等项目先确认数据授权、适用标准、产品责任和认证流程,再确定计算平台。
先确认项目基线和关键前置条件,再进入详细开发与验证;各阶段结论均对应具体版本与记录。
记录原模型、应用、硬件、系统、SDK、输入和测试结果。
按必需接口、资源、功耗、成本、供应和许可筛选平台。
实现最小端到端链路并定位算子、内存、媒体和驱动风险。
输出建议路线、备选路线、关键前置问题、预算边界和实施计划。
按冻结用例比较精度、性能、资源、稳定性和异常恢复。
最终交付范围由双方在任务书或合同中确认,文件均对应具体硬件、软件、工具链和测试版本。
环境适应性、可靠性、认证和批量生产如需纳入验收,应在任务书中另行约定范围、样本与标准。
资料暂不完整时,可先开展基线检查和可行性评估;正式范围与技术结论在关键输入确认后形成。
可以先建立约束和候选平台矩阵,但影响算子、内存、视频链路和端到端性能的结论仍需在候选目标板上验证。
不是。精度口径、算子覆盖、内存、带宽、输入管线、操作系统、功耗模式和散热都会影响实际结果。
可以评估。需要审查CUDA或TensorRT依赖、媒体管线、自定义算子、系统服务和硬件接口,再按目标平台逐项替代。
不能直接推导。定制载板、相机、存储、电源、散热、系统镜像和结构环境都可能改变结果,需要重新回归。
通常包含目标板工程、模型转换配置、运行说明、原始记录、风险清单和下一阶段计划,具体内容按任务书确认。
先冻结原平台基线,再在相同测试集和业务输入下比较功能、精度、端到端性能、资源、功耗、稳定性和恢复行为。
提交目标、现有资料、版本、问题、样机条件和必须达到的指标,可先进行资料审查或可行性评估。