每台工業機器都需要 GPU 嗎？
人工智慧正在改變工業自動化。從機器視覺檢測和智慧機器人到即時視訊分析，如今的機器變得更智慧、更快、更自主。
隨著人工智慧的普及，許多系統設計人員認為每個新的工業應用都需要強大的 GPU。 但實際上，情況往往不是這樣。
大多數工業機器仍然將大部分時間用於與 PLC 通訊、收集感測器資料、執行人機介面軟體、記錄生產資訊以及連接到製造執行系統或雲端平台。這些工作負載通常非常適合基於 CPU 的工業電腦。
如果不需要 GPU 加速，卻選擇此類系統，則可能增加硬體成本、功耗、散熱要求和部署複雜性，而沒有帶來顯著的營運效益。
真正的問題不在於 CPU 或 GPU 哪個更好。
問題是：您的機器實際執行哪種類型的工作負載？
理解這一點有助於系統整合商選擇正確的計算架構、提高效率並最佳化總體擁有成本。
什麼是基於 CPU 的自動化？
CPU (中央處理器) 旨在處理通用計算任務。在工業環境中，CPU負責執行作業系統、工業應用程式、通訊協定和機器控制軟體。
幾十年來，基於 CPU 的自動化一直是工業計算的基礎。 這些系統擅長管理確定性操作、協調設備以及在機器和業務系統之間交換資訊。
常見的基於 CPU 的工業工作負載
- PLC 通訊、人機介面和 SCADA 應用程式
- 資料採集
- 工業協定轉換
- 機器監控和本機資料記錄
- MES 整合
- 雲端連接
- 監控
實際案例
考慮生產線上的包裝機。
該系統持續與 PLC 通訊、收集感測器資料、透過人機介面顯示機器狀態，並儲存生產記錄以用於品質和可追溯性。
雖然這些任務對營運至關重要，但它們不需要人工智慧推論或大規模平行處理能力。基於 CPU 的工業電腦可以高效可靠地處理工作負載。
什麼是 GPU 加速的邊緣人工智慧？
CPU 針對多功能、低延遲的通用計算和系統管理進行了最佳化，而 GPU 則針對高輸送量的平行處理進行了最佳化。
影像辨識、物體偵測和視訊分析等任務涉及同時處理數千或數百萬次的計算。這類工作負載受益於平行運算。
這就是 GPU 加速的價值所在。
GPU（圖形處理單元）包含數百或數千個處理核心，可以同時執行許多計算，使其非常適合人工智慧推論和邊緣視覺處理。
重要的是，GPU 不會取代 CPU。
在現代邊緣人工智慧平台中，CPU 通常處理作業系統、設備管理、通訊和應用程式邏輯，而 GPU（以及某些平台上的專用 AI 加速器）則加速人工智慧推論和影像處理工作負載。
常見的邊緣人工智慧工作負載
- 機器視覺和物體偵測
- 視訊分析和影像分類
- 機器人感測
- 智慧監控
- 多攝影機分析
CPU 扮演機器運作管理者的角色。它協調任務、與設備通訊並執行軟體工作流程。
GPU 扮演專業加速器的角色。它顯著加快了需要數千個同時計算的工作負載，特別是人工智慧推論和視覺分析。
大多數現代智慧系統都同時使用這兩種技術。
如何選擇正確的架構
在評估工業計算平台時，請先提出幾個實際問題。
- 應用程式是否執行人工智慧？
如果您的答案是「否」，請從基於 CPU 的系統開始。
如果答案是「是」，請評估具有 GPU 加速的 Edge AI 平台。
- 機器正在處理相機影像或影片嗎？
如果您的答案是「否」，請優先考慮 CPU 效能和工業連接。
如果是，請評估視覺工作負載的複雜度。GPU 加速可以顯著提高運算密集型機器視覺、AI 推論和即時影片分析的效能。
- 機器正在運行什麼類型的工作負載？
請務必優先考慮 CPU 效能、軟體相容性、工業 I/O、可靠性以及產品長週期支援。
- 考慮部署要求
環境與運算效能同等重要。
評估：
-
- 可用安裝空間
- 功率預算
- 操作溫度範圍
- 衝擊和振動暴露
- 網路連接要求
範例工作負載
基於 CPU 的自動化範例：聯網包裝機
包裝機可能需要：
- PLC 通訊和 HMI 視覺化
- 感測器監控和生產數據記錄
- MES 連接
這些工作負載著重於通訊、機器控制和操作可見性。
由於不需要 AI 推論，GPU 加速的實用價值不大。相反，工業 I/O、軟體穩定性和可靠操作成為主要的選擇標準。
邊緣人工智慧範例：JCO-1000-ORN 系列上的 NVIDIA DeepStream
為了解 GPU 加速何以創造價值，請考慮在 Premio JCO-1000-ORN 系列上執行的 NVIDIA DeepStream 影片分析工作負載。
NVIDIA DeepStream 是一個用於建構和部署人工智慧驅動影片分析管線的 SDK。DeepStream 工作負載展示了 GPU 和硬體加速如何支援運算密集型任務，例如人工智慧推論、影片處理和多串流分析。
與傳統的自動化工作負載（以機器控制、通訊和資料記錄為中心）不同，這些視覺人工智慧工作負載需要大量資料透過高度平行操作進行處理。GPU 加速有助於提供在邊緣高效運行這些人工智慧工作負載所需的運算吞吐量，而專用硬體加速器則可以支援影片解碼和影像處理等功能。
Demo 概述
使用 JCO-1000-ORN 系列，由 Jetson Orin Nano/NX 驅動的系統可在邊緣透過嵌入式 GPU 本地處理來自一個或多個攝影機的即時影片。人工智慧模型會即時分析影片串流，以偵測物件、分類物件、追蹤運動並產生可行的見解。
結果可在本地處理並採取行動，而不是持續將原始影片傳輸到雲端。
此範例中的 GPU 和硬體加速工作負載：
- 人工智慧推論
- 影片解碼和影像預處理
- 物件偵測和追蹤
- 多串流影片分析
推薦的 Premio 解決方案
BCO-500 系列
基於 CPU 的邊緣運算
BCO-500 系列提供精巧的無風扇運算，並具備多種處理器選項，讓系統整合商能選擇最符合其應用程式的架構。 可用配置包括：
- Intel® Core™ Ultra 處理器
- Intel® Processor Alder Lake-N 平台
- Rockchip RK3568J ARM 處理器
在以下情況請選擇 Intel：
- 必須維護現有的 x86 軟體
- 需要廣泛的工業軟體相容性
- 需要更高的應用程式效能
在以下情況請選擇 ARM：
- 功耗效率是首要考量
- 偏好 Linux 或 Android 環境
- 對成本敏感的部署至關重要
建議應用
- 人機介面 (HMI)
- 資料擷取
- 工業閘道
- 通訊協定轉換
- 嵌入式監控
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機器連接
為何選擇它？
當您需要一個精巧、靈活的邊緣運算平台，並可選擇 x86 或 ARM 架構時，請選擇 BCO-500 系列。
RCO-1000 系列
堅固型 CPU 工業電腦
RCO-1000 系列專為在嚴苛環境中需要可靠 CPU 工業自動化的應用而設計。 主要功能包括：
- 超精巧無風扇設計
- 支援寬廣工作溫度
- 寬範圍直流電源輸入
- 模組化 EDGEBoost I/O 擴充
- MIL-STD-810H 抗震動和衝擊
- 工業 x86 架構
建議應用
- 工廠自動化
- 工業物聯網閘道
- 機器監控
- 遠端監控
- 交通運輸系統
- 智慧零售
為何選擇它？
當堅固性、可靠性及工業連接比 AI 加速更重要時，請選擇 RCO-1000 系列。
JCO-1000-ORN 系列
由 NVIDIA Jetson Orin 驅動的邊緣 AI 運算
JCO-1000-ORN 系列專為邊緣機器視覺和 AI 推論而打造。 主要功能包括：
- NVIDIA Jetson Orin Nano 和 Orin NX Super 模組
- 高達 157 TOPS 的 AI 效能
- 精巧無風扇工業設計
- USB 相機連接
- 依型號支援 GMSL2 相機
- NVMe 儲存
- CAN 和隔離式 DIO
- 選配 4G/5G 擴充
建議應用
- 機器視覺
- AI 影像分析
- 物件偵測
- 物件追蹤
- 機器人技術
- 智慧自動化
為什麼選擇它？
當您的應用程式需要本地 AI 推理、機器視覺或 GPU 加速的邊緣 AI 處理時，請選擇 JCO-1000-ORN 系列。
Premio 平台比較
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產品系列 |
架構 |
最適用於 |
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BCO-500 系列 |
以 CPU 為基礎的邊緣運算 (x86 或 ARM) |
人機介面、閘道器、資料擷取、機器連線 |
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RCO-1000 系列 |
堅固的 CPU 型邊緣運算 (x86) |
工廠自動化、遠端監控、惡劣的工業環境 |
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JCO-1000-ORN 系列 |
NVIDIA Jetson Orin 邊緣 AI 平台 |
機器視覺、AI 推理、智慧自動化 |
- 選擇 BCO-500 可靈活選擇 x86 和 ARM 運算。
- 選擇 RCO-1000 可實現堅固可靠的工業自動化部署。
- 選擇 JCO-1000-ORN 可實現 AI 驅動的視覺和智慧自動化應用。
結論
儘管人工智慧快速成長，但以 CPU 為基礎的自動化仍然是大多數工業系統的基礎。
對於機器控制、通訊、SCADA、閘道器和操作資料處理，以 CPU 為基礎的工業電腦通常可提供效能、效率和成本之間的適當平衡。
當應用程式需要機器解釋影像、分析視訊串流或即時執行 AI 模型時，GPU 加速成為一個強大的補充。邊緣 AI 平台 (例如 JCO-1000-ORN 系列) 提供執行這些工作負載所需的運算資源，以減少延遲並實現更快的決策。
最成功的部署並非圍繞最新的處理器技術。它們是根據工作負載的需求而建構的。
將運算平台與應用程式搭配，您將獲得更好的效能、更低的複雜性和更高效的邊緣運算架構。
常見問題
1. 每個工業自動化應用程式都需要 GPU 嗎？
不需要。大多數工業自動化工作負載，例如 PLC 通訊、HMI 操作、資料擷取、通訊協定轉換和機器監控，都可以在以 CPU 為基礎的工業電腦上高效執行。GPU 加速通常只在需要 AI 推理、機器視覺或影像分析時才有用。
2. 哪種類型的工作負載最能從 GPU 加速中受益？
GPU 加速最適合高度平行處理的工作負載，包括物件偵測、影像分類、影像分析、機器人視覺和多攝影機機器視覺應用程式。這些工作負載需要即時處理大量視覺資料。
3. CPU 和 GPU 可以在同一個系統中協同工作嗎？
可以。在大多數邊緣 AI 平台中，CPU 管理作業系統、工業通訊和應用程式邏輯，而 GPU 則加速 AI 推理和影像處理。GPU 補充 CPU 而非取代 CPU。
4. 我如何知道以 CPU 為基礎的工業電腦是否足夠？
如果您的應用程式專注於機器控制、PLC 連線、感測器監控、HMI 視覺化、資料記錄、MES 整合或雲端連線，而無需執行 AI 模型，則以 CPU 為基礎的平台通常可以提供必要的效能，同時降低功耗和成本。