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边缘算法分析盒子常用的 AI 芯片有哪些?

作者:万物纵横
发布时间:2026-02-04 10:40
阅读量:

边缘算法分析盒子常用AI芯片按类型可分为GPU、NPU、VPU、ASIC和FPGA五大类,覆盖从低功耗轻量级到高性能旗舰级的全场景需求。以下是主流芯片品牌及型号的详细解析,包含核心参数与典型应用场景。


边缘算法分析盒子常用的 AI 芯片有哪些?(图1)


一、GPU类(高性能视觉计算首选)


品牌

系列/型号

核心特点

典型算力

适用场景

英伟达(NVIDIA)

Jetson Orin系列(AGX OrinOrin NXOrin Nano)

完整GPU架构,支持CUDA,生态成熟

最高272 TOPS

智慧安防、自动驾驶、工业质检

英伟达(NVIDIA)

Jetson Xavier系列

入门级高性能选择

32 TOPS

边缘计算开发、轻量级AI分析


核心优势:适合运行复杂深度学习模型,支持几乎所有主流AI框架,开发工具链完善,适合对算力要求较高的视觉分析场景。


二、NPU类(边缘计算主流选择)


国产芯片(性价比高,适配本土场景)


品牌

系列/型号

核心特点

典型算力

适用场景

瑞芯微(Rockchip)

RK3588/RK3588J

八核CPU,内置6 TOPS NPU,支持8K视频编解码

6 TOPS

多路视频结构化、人脸识别、行为分析

瑞芯微(Rockchip)

RV1126/RV1126B

低功耗设计,适合电池供电设备

3 TOPS

智能摄像头、便携式边缘设备

华为(Huawei)

昇腾系列(Atals 200 AI加速模块)

自研达芬奇架构,支持多精度计算

最高310 TOPS

智慧城市、工业互联网、智能交通

算能(Horizon Robotics)

征程系列、旭日系列

专注边缘AI推理优化,支持大模型部署

最高128 TOPS

智能驾驶、智慧零售、安防监控

寒武纪(Cambricon)

MLU系列

自研指令集,专为AI计算优化

最高256 TOPS

云端边缘协同、大数据分析、AI训练推理


国际芯片


品牌

系列/型号

核心特点

典型算力

适用场景

高通(Qualcomm)

QCS6490Snapdragon系列

移动芯片架构,低功耗,支持5G

最高30 TOPS

移动边缘设备、智能零售、车载终端

恩智浦(NXP)

[i.MX](i.MX) 8M Plus

工业级稳定性,集成NPU

2.3 TOPS

工业控制、智能家居、医疗设备


核心优势:能效比高,专为AI推理设计,适合边缘端实时处理,成本低于GPU方案。


三、VPU类(视觉处理专用芯片)


品牌

系列/型号

核心特点

典型算力

适用场景

英特尔(Intel)

Movidius Myriad X

视觉处理优化,功耗极低

1 TOPS

无人机视觉、智能摄像头、边缘计算棒

英特尔(Intel)

Meteor Lake NPU

首款集成NPUx86 CPU

10 TOPS

边缘计算PC、工业控制、智能终端


核心优势:专为视觉处理设计,功耗远低于GPU,适合对功耗敏感的边缘视觉应用。


四、ASIC类(特定场景极致优化)


品牌

系列/型号

核心特点

典型算力

适用场景

谷歌(Google)

Edge TPU

专为TensorFlow Lite模型设计

4 TOPS

智能家居、物联网设备、低功耗边缘分析

Hailo

Hailo-8/Hailo-10

第二代AI加速器,支持大模型部署

26 TOPS

智能安防、零售分析、工业视觉

Ambarella

CV7系列

视觉SoC,集成图像信号处理

最高40 TOPS

智能驾驶、高清视频分析、多路摄像头处理


核心优势:针对特定AI任务优化,能效比最高,成本低,适合大规模部署的标准化场景。


五、FPGA类(灵活性强,适合定制化场景)


品牌

系列/型号

核心特点

典型算力

适用场景

Xilinx

Kria K26系列

可编程逻辑架构,支持自定义AI加速

可定制

工业自动化、航空航天、特殊场景AI处理

Intel

Arria 10系列

集成处理器系统,适合边缘计算

可定制

智能电网、工业视觉、实时数据处理


核心优势:高度灵活,可根据特定算法进行硬件优化,适合需要自定义加速的特殊应用场景。


芯片选型参考


场景类型

推荐芯片类型

代表型号

关键考量因素

高清视频结构化(多路)

GPU/NPU

RK3588Jetson Orin NX

算力(≥6 TOPS)、视频编解码能力

低功耗边缘设备

NPU/VPU

RV1126Movidius Myriad X

功耗(≤5W)、电池续航能力

复杂模型部署(如大模型)

GPU/ASIC

Jetson AGX OrinHailo-10

高算力(≥100 TOPS)、内存容量

工业控制/稳定性优先

NPU/FPGA

恩智浦[i.MX](i.MX) 8M PlusXilinx Kria

工业级温度范围、抗干扰能力


边缘算法分析盒子的AI芯片选择需综合考虑算力需求、功耗限制、开发难度和成本预算。目前市场主流趋势是NPU芯片凭借平衡的性能和功耗,成为大多数边缘计算场景的首选,而GPU芯片则在高端应用中保持优势,ASIC和FPGA则适合特定领域的深度定制化需求。

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