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Módulo de Edge AI

Un módulo de cómputo listo para integrar, con latencia, consumo y costo conocidos para la inferencia en el dispositivo.

2026Edge AI · Hardware · Linux embebido
Módulo de Edge AI

Resumen del proyecto

Un system-on-module y una placa portadora diseñados para que los equipos de producto añadan inferencia en el dispositivo sin reconstruir su plataforma de cómputo. El módulo se entrega con cifras caracterizadas: latencia, rendimiento sostenido, memoria máxima y comportamiento térmico bajo carga.

Reto

Cada cliente llegaba con un modelo ya elegido y un presupuesto de energía ya prometido. Rara vez encajaban, y el desajuste se descubría durante la integración en lugar de durante la arquitectura.

Solución

Invertimos el orden. Primero se somete la carga de trabajo a benchmarking sobre el silicio candidato y solo después se especifica el módulo. La cuantización se ejecuta contra un conjunto de evaluación fijo con umbrales de precisión en cada paso de conversión, de modo que una regresión se ve en el momento en que aparece.

Arquitectura

01

Hardware

Un SoM con una NPU dimensionada a la carga medida, sobre una placa portadora que expone cámara, audio, Ethernet y PCIe.

  • Opciones de NPU de 2 a 20 TOPS en un mismo footprint
  • Disipador de aluminio cepillado, caracterizado hasta 15 W
  • Borde de módulo castellado para la integración en volumen
  • La portadora expone MIPI, I²S, GbE y PCIe
02

IA

Un pipeline de conversión y despliegue con un mapa de cobertura de operadores, para que las capas no soportadas aparezcan durante el benchmarking y no en la integración.

  • Cuantización INT8 e INT4 con calibración por canal
  • Mapa de cobertura de operadores antes de comprometer el silicio
  • Fusión de grafos y perfilado del techo de memoria a carga máxima
  • Benchmarking de regresión continuo sobre el hardware objetivo
03

Software

Un BSP de Linux con el runtime NPU del fabricante, un servicio de inferencia detrás de una API local estable y un canal de actualización de modelos independiente del firmware.

  • BSP de Linux con el runtime NPU del fabricante integrado
  • API de inferencia local y SDK para integradores
  • Canal de modelos separado de las versiones de firmware
  • Telemetría de estado, térmica y de rendimiento

Resultado

  • Cifras publicadas de latencia, consumo y memoria por configuración
  • Actualizaciones de modelo publicadas sin liberar firmware
  • Un segundo candidato de silicio siempre comparado frente al riesgo de suministro
  • Los integradores llegaron a una inferencia funcional en días, no en meses

Stack tecnológico

Hardware

SoM + CarrierLPDDR5PCIe

IA

ONNXTensorRTRKNNINT4 / INT8

Embebido

Linux BSPNPU RuntimeModel Channel

Nube

Model RegistryFleet Telemetry