邊緣AI加速
採用Hailo-8™ M.2模組

Premio 是 Hailo 硬體合作夥伴生態系統的一部分，該生態系統使技術領導者能夠將先進的深度學習功能應用於各種邊緣計算機，並實現特定領域的性能加速。 Premio 已在其堅固耐用的邊緣電腦中對 Hailo-8™ M.2 模組進行了測試、驗證和基準測試。
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M.2 外形尺寸

邊緣人工智慧性能

節能高效

可擴展性

即時效能

模組化 EDGEBoost I/O：可擴充的 AI 模組

我們的 EDGEBoost I/O 模組專為支援 Hailo-8 加速模組而設計，可最大限度地提升邊緣 AI 效能。 Premio 的模組化和堅固耐用的設計使其能夠與我們堅固耐用的邊緣電腦無縫兼容，從而實現極致的可擴展性。

  • 與 EDGEboost I/O 模組無縫整合、可擴展且相容
  • 堅固耐用的被動式散熱設計，適用於惡劣環境
  • 可擴展至 4 倍 Hailo AI 加速器 - 104 TOPS
  • Hailo-8 模組擁有業界領先的效能和數量
  • 高速 PCIe，實現低延遲和快速效能。
探索 EDGEBoost I/Os

RCO系列：相容於Hailo-8™ M.2 AI加速器

Premio 的旗艦工業電腦產品線無縫整合了 Hailo-8 AI 加速器，可在嚴苛的邊緣環境下實現即時 AI 推理。此系列工業電腦（RCO 系列）採用 EDGEBoost 技術，專為滿足高規格工業 4.0 應用的需求而打造，提供量身訂製的邊緣運算解決方案。

產品系列：

RCO-1000-EHL 超緊湊型迷你電腦

掌上型工業計算機，適用於空間極為受限的部署環境。
• 支援 1 個 Hailo-8™ M.2 AI 加速器（26 TOPS）
• 板載 (1 個 M.2 B-Key 接口，PCIe x1)

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• 產品效能基準測試

ResNet-50 v1 1332 1332
MobileNet_v2_1.0 2444 2444
EfficientNet_M 889 889
SSD_MobileNet_v1 1055 1055
YOLOv5m 218 218
Stdc1 54 22
YOLOv3 69 37

Hailo

英特爾® 酷睿™ i5-9400
1 個 Hailo-8™

RCO-1000-EHL

英特爾® 賽揚® J6413
1 個 Hailo-8™

RCO-3000-RPL 小型計算機

在保持緊湊設計的同時，兼顧了插槽式 CPU 的效能、豐富的物聯網連接性和 EDGEBoost 的可擴充性。
• 可擴充至 4 個 Hailo-8™ M.2 AI 加速器（104 TOPS）
• 1 個 EDGEBoost I/O 模組（2 個 M.2 B-Key、E-Key、M-Key、PCIe x4 插槽）
• 板載（2 個 M.CI2 插槽）
• 板載（2 個 M.CI2 插槽）

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• 產品效能基準測試

ResNet-50 v1 1332 3996
MobileNet_v2_1.0 2444 7333
EfficientNet_M 889 2672
SSD_MobileNet_v1 1055 3166
YOLOv5m 218 654
Stdc1 54 95
YOLOv3 69 185

Hailo

英特爾® 酷睿™ i5-9400
1 個 Hailo-8™

RCO-3000-RPL

英特爾® 酷睿™ 第 12/13 代處理器 (ADL/RPL) 和第二代處理器 (BTL)
4 個 Hailo-8™

RCO-3000-CML 小型計算機

適用於空間受限邊緣 AI 部署的多核心處理，佔用空間極小。
• 可擴充至 3 個 Hailo-8™ M.2 AI 加速器（78 TOPS）
• 板載（1 個 M.2 B-Key，PCIe x2）
• EDGEBoost I/O 模組（2 個 M.2 B-Key，PCIe x2）

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• 產品效能基準測試

ResNet-50 v1 1332 5328
MobileNet_v2_1.0 2444 9778
EfficientNet_M 889 3563
SSD_MobileNet_v1 1055 4222
YOLOv5m 218 872
Stdc1 54 95
YOLOv3 69 221

Hailo

英特爾® 酷睿™ i5-9400
1 個 Hailo-8™

RCO-3000-RPL

第 13 代英特爾® 酷睿™ 處理器
4 個 Hailo-8™

RCO-6000-CML AI邊緣推理計算機

採用模組化 EDGEBoost 節點，配備 GPU 和 NVMe 加速，可最大限度地提升邊緣效能。
• 可擴充至 4 個 Hailo-8™ M.2 AI 加速器（104 TOPS）
• 2 個 EDGEBoost I/O 模組（2 個 M.2 B-Key，PCIe x2）

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• 產品效能基準測試

ResNet-50 v1 1332 5328
MobileNet_v2_1.0 2444 9778
EfficientNet_M 889 3563
SSD_MobileNet_v1 1055 4222
YOLOv5m 218 872
Stdc1 54 95
YOLOv3 69 221

Hailo

英特爾® 酷睿™ i5-9400
1 個 Hailo-8™

RCO-6000-CML

第十代英特爾® 酷睿™ 處理器
4 個 Hailo-8™

RCO-6000-RPL AI邊緣推理計算機

採用模組化 EDGEBoost 節點，配備 GPU 和 NVMe 加速，可最大限度地提升邊緣效能。
• 可擴充至 3 個 Hailo-8™ M.2 AI 加速器（78 TOPS）
• 2 個 EDGEBoost I/O 模組（3 個 M.2 B-Key 接口，PCIe x2）

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• 產品效能基準測試

ResNet-50 v1 1332 3996
MobileNet_v2_1.0 2444 7333
EfficientNet_M 889 2672
SSD_MobileNet_v1 1055 3166
YOLOv5m 218 654
Stdc1 54 95
YOLOv3 69 185

Hailo

英特爾® 酷睿™ i5-9400
1 個 Hailo-8™

RCO-6000-RPL

第 13 代英特爾® 酷睿™ 處理器
3 個 Hailo-8™

RCO-1000-EHL RCO_3000-CML RCO_6000-CML RCO_6000-RPL
板載 - 1 個 M.2 介面（B Key，2242/3042/3052，PCIe x 1） 板載 1 個 M.2 B Key 接口，支援 2242/3042/3052 規格（PCIe x2，支援 AI 模組/NVMe 儲存）+ EBIO-2M2BK EDGEBoost I/O 模組，附 2 個 M.2 B Key 接口 EBIO-2M2BK EDGEBoost I/O 模組，附 2 個 M.2 B-Key 接口 EBIO-2M2BK EDGEBoost I/O 模組，附 2 個 M.2 B-Key 接口
神經網路模型 解決 第一人稱射擊遊戲 功率 [瓦] FPS/W % 第一人稱射擊遊戲 功率 [瓦] FPS/W % 第一人稱射擊遊戲 功率 [瓦] FPS/W % 第一人稱射擊遊戲 功率 [瓦] FPS/W %
分類
ResNet-50 v1 224x224 1,331.75 3.45 386 99.98% 3,996.50 3.82 1,046 300.04% 5,328.64 3.75 1,421 400.05% 3996.22 3.69 361.45 300.02%
MobileNet_v2_1.0 224x224 2,444.47 2.15 1,136 100.02% 7,333.66 2.24 3,274 300.07% 9,778.16 2.20 4,445 400.09% 7333.59 2.13 1149.31 300.07%
EfficientNet_M 240x240 890.83 3.50 255 100.21% 2,672.55 3.11 859 300.62% 3,563.41 2.49 1,431 400.83% 2672.57 3.78 235.70 300.63%
目標偵測
SSD_MobileNet_v1 300x300 1,055.70 2.20 480 100.07% 3,166.70 2.48 1,277 300.16% 4,222.32 2.46 1,716 400.22% 3167.51 2.43 434.65 300.24%
YOLOv5m 640x640 218.10 4.50 48 100.05% 654.16 5.10 128 300.07% 872.24 5.01 174 400.11% 654.19 5.19 41.98 300.09%
分割
stdc1 1024x1920 22.60 2.90 8 41.85% 95.00 2.16 44 175.92% 95.06 1.82 52 176.04% 114.66 2.32 13.08 212.34%
多流目標偵測（8 個流）
YOLOv3 608x608 37.86 4.90 8 54.87% 185.57 4.91 37.79 268.94% 221.00 4.42 50 320.29% 198.46 4.28 46.36 287.62%
平均的 85.29% 277.97% 356.80% 285.86%

備註：
* RCO-1000-EHL CPU 主機基準測試：Intel® Celeron® J6413
* RCO-3000-CML CPU 主機基準測試：Intel® Core™ i7-10700TE
* RCO-6000-CML 1/主機基準測試：46/1/100000003/主機RCO-6000-RPL CPU 主機基準測試：Intel® Core™ i7-13700TE
* 所列功耗 [W] 僅為單一或多個 Hailo-8 模組的平均功耗，聯絡我們 為系統整體功耗
* HPS/W

Hailo-8™ M.2 AI 加速模組的優勢

無需受限於尺寸、功耗或溫度，即可實現精準的即時邊緣 AI 操作。 Hailo-8™ M.2 AI 加速器提供企業級效能，每秒運算次數高達 26 兆次 (TOPS)，同時功耗僅 2.5W。每款 Hailo-8™ AI 加速器都具備卓越的可擴展性，可實現 100% 的利用率和線性效能疊加。

  • 即時人工智慧推理，支援 26 TOPS
  • 2.5W 功率效率
  • 採用標準 M.2 外型尺寸，實現快速上市
  • 可擴展，效能可線性疊加
  • 支援標準人工智慧框架
探索海洛

Hailo 實戰示範：網路研討會

參加我們獨家網路研討會，屆時 Hailo 和 Premio 的專家將詳細闡述安全和監控領域的最新趨勢和挑戰。

觀看完整網路研討會

實現即時邊緣AI推理

在本白皮書中，我們介紹了領域特定架構的優勢及其實現即時人工智慧處理的能力，顯著降低了延遲和頻寬消耗，同時保持了低功耗效率。

下載白皮書

世界級的電腦。世界級的認證

邊緣人工智慧推理部署應用

工業自動化

利用人工智慧缺陷檢測技術提高生產線效率。精準識別並移除缺陷零件，消除人為錯誤風險。透過預測性維護優化維護策略，最大限度地減少停機時間。

  • 自動化品質控制：快速檢測並發現缺陷部件
  • 預測性維護：透過優化維護計劃，監控並確保設備運作狀況

安全與監控

全天候監控和巡查關鍵場所，以便及早發現潛在危險並向調度中心發出警報。顯著提高效率、生產力和整體場所安全。

  • 危險偵測：識別危險的初始階段並向調度中心發出警報
  • 安全監控：確保符合安全標準和規程

運輸

分析並記錄交通模式，以實現有效的數據驅動型交通管制。收費系統現代化改造，實現便利的高速公路不間斷收費和線上支付。

  • 即時車聯網：用於交通控制和分析的精確車輛定位數據
  • 自動收費：在高速公路上採集車輛識別訊息

UL Solutions 認證

為了進一步確保產品品質和安全性，這款邊緣電腦獲得了 UL 認證標誌，表明其在極端工業部署環境下具有極高的可靠性。
• UL認證（I.T.E E357184）

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為什麼選擇 Premio？
堅固耐用，即刻可用。

  • • 在x86運算能力、儲存、豐富的I/O介面和高速連接方面，擁有超過30年的工業運算解決方案設計經驗
  • • 美國全球交鑰匙製造與支援基礎設施
  • • 加固型工業電腦的監管測試和合規性
  • • 較長的產品生命週期，以確保可靠性

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常見問題

M.2 AI 加速是一種專用於處理 AI 工作負載的特定領域架構。 M.2 指的是處理器的外形尺寸，以及它如何整合到 Premio 的加固型邊緣電腦中。

AI加速器能夠以低功耗和緊湊的外形尺寸高效處理資料密集型AI工作負載。這使得AI加速器能夠在有限的工業空間內運行機器/電腦視覺等AI演算法，並為更大的工作負載提供無縫擴展能力。

Hailo-8 等 M.2 AI 加速模組具有寬廣的工作溫度範圍，可應用於工業計算機，並在嚴苛的工業環境中穩定處理 AI 工作負載。 Premio 開發了 EDGEBoost I/O 模組，可實現與 Hailo-8 的無縫集成，並配備了專用散熱器。

M.2 AI 加速器可安裝在板載 M.2 插槽或我們的 EDGEBoost I/O 模組上。 Premio 的 EDGEBoost I/O 模組採用 M.2 載板設計，可透過 PCIe Gen 3.0 介面容納多達兩個 M.2 AI 加速器。

RCO系列產品可擴展，最多可支援4個Hailo-8 AI加速器。 RCO-1000-EHL僅相容於1個Hailo，而RCO-3000-CML最多可支援3個，RCO-6000-CML最多可支援4個。