ASRock Industrial ผสาน Metis AIPU จาก Axelera เข้าสู่แพลตฟอร์ม Edge AI

ที่มาภาพ: TechPowerUp

AI-อ่าน 7 นาทีTechPowerUp

ASRock Industrial ผสาน Metis AIPU จาก Axelera เข้าสู่แพลตฟอร์ม Edge AI

⚡ สรุป 30 วิ

ASRock Industrial ประกาศความร่วมมือกับ Axelera AI เพื่อนำชิป Metis AIPU เข้าในโซลูชัน Edge AI ของบริษัท ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลถึง 214 TOPS…

ASRock Industrial ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ Axelera AI เพื่อผสาน Metis AIPU เข้าไปในแพลตฟอร์ม Edge AI ของบริษัท จุดประสงค์คือการให้บริการโซลูชันอินเฟอเรนซ์ AI ที่มีสมรรถนะสูง ใช้พลังงานต่ำและต้นทุนรวม (TCO) ลดลงเมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรม GPU แบบดั้งเดิม การบูรณาการนี้มุ่งเน้นให้ลูกค้าสามารถนำการประมวลผล AI ไปใช้งานในสถานที่จริงได้อย่างคอมแพคต์และมีประสิทธิภาพ

Overview

ความร่วมมือระหว่าง ASRock Industrial และ Axelera AI เกิดขึ้นภายใต้แนวคิดที่จะเพิ่มขีดความสามารถของระบบ Edge AI โดยการเสริมหน่วยประมวลผลเฉพาะทาง (AIPU) เข้าไปในเครื่องแม่ข่ายแบบโมดูลาร์และคอมแพคต์ ทั้งสองบริษัทได้ระบุว่าโซลูชันใหม่นี้ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ที่ต้องการความเร็วในการตอบสนองสูง เช่น การประมวลผลภาษาใหญ่ (LLM) และระบบวิจัยภาพเครื่องจักร (machine vision)

โดยอ้างอิงจากข้อมูลของบริษัท การบรรจุ Metis AIPU สามารถขยายความสามารถ AI ของระบบเดิมได้ถึง 214 TOPS เพิ่มเติม ทั้งในรูปแบบการ์ด PCIe และ M.2 ซึ่งทำให้ผู้ใช้งานมีทางเลือกในการเพิ่มสมรรถนะตามข้อจำกัดด้านพื้นที่และพลังงานของแต่ละโหนด

Collaboration Details

ASRock Industrial ให้บริการแพลตฟอร์ม Edge AIoT ที่สามารถต่อขยายได้หลากหลายรุ่น ส่วน Axelera AI จะจัดหา Metis AIPU ซึ่งเป็นชิปประมวลผลที่ออกแบบมาเพื่อการอินเฟอเรนซ์ AI อย่างมีประสิทธิภาพ การผสานรวมนี้ทำให้ระบบสามารถดำเนินงาน AI แบบขนานได้หลายงานพร้อมกันโดยไม่เพิ่มภาระพลังงานอย่างมาก

บริษัทระบุว่าโซลูชันใหม่นี้มุ่งลด **total cost of ownership (TCO) เมื่อเทียบกับการใช้ GPU ที่ต้องการแหล่งจ่ายไฟและระบบทำความเย็นที่ซับซ้อนกว่า การประหยัดด้านพลังงานยังส่งผลดีต่ออายุการใช้งานของอุปกรณ์ในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมที่ต้องทำงานต่อเนื่องเป็นเวลานาน

Technical Specifications

  • Metis AIPU รองรับการเพิ่มสมรรถนะ AI สูงสุดถึง 214 TOPS ผ่านการ์ด PCIe หรือ M.2
  • การ์ด PCIe ให้ประสิทธิภาพระดับอุตสาหกรรมสำหรับเครื่องแม่ข่ายที่ต้องการกำลังประมวลผลสูง
  • การ์ด M.2 มีรูปแบบคอมแพคต์ เหมาะกับระบบ Edge ที่มีข้อจำกัดด้านพื้นที่และพลังงาน

นอกจากนี้ ชิป Metis ยังได้รับการออกแบบให้ทำงานด้วย power efficiency สูงกว่า GPU แบบดั้งเดิมหลายเท่า ทำให้ระบบสามารถใช้งานต่อเนื่องโดยไม่ต้องอัพเกรดโครงสร้างพื้นฐานไฟฟ้าใหม่

Target Applications

โซลูชันนี้ถูกกำหนดให้สนับสนุนงาน AI หลากหลายประเภท ได้แก่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (LLM) การตรวจสอบภาพจากกล้องวงจรปิด การควบคุมหุ่นยนต์ในโรงงาน ระบบค้าปลีกอัจฉริยะและเมืองอัจฉริยะ ซึ่งทั้งหมดต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์และความแม่นยำสูง

โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ณ จุด (edge) เช่น คลังสินค้าอัตโนมัติหรือระบบตรวจสอบคุณภาพบนสายการผลิต การบรรจุ Metis AIPU ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ทันทีโดยไม่ต้องส่งต่อไปยังคลาวด์ ลดความล่าช้าและเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล

Deployment Scenarios

ASRock Industrial มีชุดแพลตฟอร์ม Edge AIoT ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วหลายรุ่น ซึ่งรวมถึง

  • iEPF‑11000S, iEPF‑10000S, iEPF‑9500S, iEPF‑9040S, iEPF‑9040VS (แบบขยายได้)
  • ระบบคอมแพคต์เช่น AI BOX‑A395, NUC BOX‑358H, NUC BOX‑255H, NUC BOX‑155H

สำหรับระบบที่ต้องการประสิทธิภาพสูง การ์ด PCIe ของ Axelera จะถูกติดตั้งบนเครื่องแม่ข่ายเหล่านี้ ส่วนระบบคอมแพคต์จะเลือกใช้การ์ด M.2 เพื่อรักษาขนาดและพลังงานให้ต่ำที่สุด ทั้งสองแบบรองรับการทำงาน AI แบบหลายงานพร้อมกัน ทำให้สามารถประมวลผลภาพ, เสียง และข้อความในเวลาเดียวกันได้อย่างราบรื่น

Analysis

จากมุมมองของตลาด Edge AI โซลูชันนี้ตอบโจทย์ความต้องการที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ของอุตสาหกรรมที่กำลังเปลี่ยนแปลงสู่ระบบอัตโนมัติและดิจิทัล การบรรจุ AIPU แทน GPU ช่วยลดข้อจำกัดด้านพลังงานและขนาดเครื่องจักร ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญสำหรับการนำ AI ไปใช้ในพื้นที่ที่มีโครงสร้างพื้นฐานจำกัด

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของผลิตภัณฑ์นี้ยังขึ้นอยู่กับการยอมรับจากผู้ใช้งานอุตสาหกรรมและความพร้อมของซอฟต์แวร์ที่รองรับการทำงานบน Metis AIPU หากบริษัทผู้พัฒนาซอฟต์แวร์สามารถให้เครื่องมือพัฒนา (SDK) ที่ง่ายต่อการบูรณาการได้ดี โอกาสที่จะขยายตลาดจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

Impact

การผสานรวม Metis AIPU เข้าในแพลตฟอร์มของ ASRock Industrial คาดว่าจะทำให้ค่าใช้จ่ายในการติดตั้งและบำรุงรักษาระบบ AI ที่ด้านขอบ (edge) ลดลงอย่างเห็นได้ชัด ทั้งนี้อาจเร่งการนำเทคโนโลยี AI ไปใช้งานในภาคส่วนที่ยังลังเลเรื่องต้นทุน เช่น การเกษตรอัจฉริยะหรือศูนย์บริการสุขภาพระดับท้องถิ่น

นอกจากนี้ ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานสูงถึง 214 TOPS ยังเปิดโอกาสให้ผู้ประกอบการสามารถทำงาน AI ที่ซับซ้อนขึ้นโดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์ ซึ่งอาจส่งผลต่อแนวโน้มการกระจายศูนย์ข้อมูลและเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในระดับท้องถิ่น

Summary

ASRock Industrial และ Axelera AI ได้รวม Metis AIPU เข้าในแพลตฟอร์ม Edge AI เพื่อให้ได้โซลูชันอินเฟอเรนซ์ AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ใช้พลังงานต่ำและต้นทุนรวมลดลง โซลูชันนี้คาดว่าจะขยายการนำ AI ไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมที่ต้องการประมวลผลข้อมูล ณ จุด (edge) อย่างรวดเร็วและปลอดภัย.

แชร์บทความนี้:

ชอบบทความแบบนี้?

สมัคร AI Automate Weekly Newsletter — รับเคล็ดลับ AI + how-to ใหม่
ทุกสัปดาห์ตรงถึง inbox ฟรี ไม่มีสแปม

แหล่งข่าวต้นฉบับ

ชื่อต้นฉบับ
(PR) ASRock Industrial Integrates Axelera Metis AIPU Cards Into Its Edge AI Platforms
ผู้เขียน
Nomad76
แหล่ง
TechPowerUp
วันที่เผยแพร่
21 กรกฎาคม 2569 เวลา 19:57

Related

บทความที่เกี่ยวข้อง

PotPlayer เปิดฟีเจอร์สร้างและแปลซับไตเติ้ลอัตโนมัติแบบเรียลไทม์AI
21 กรกฎาคม 2569 เวลา 21:30

PotPlayer เปิดฟีเจอร์สร้างและแปลซับไตเติ้ลอัตโนมัติแบบเรียลไทม์

PotPlayer เพิ่มความสามารถในการสร้างซับไตเติ้ลจากเสียงวิดีโอและแปลหลายภาษาแบบเรียลไทม์ ทำให้ผู้ชมไม่ต้องค้นหาไฟล์ SRT อีกต่อไป การใช้งานง่ายผ่านเมนู Subtitle บน…

XDA Developers6 นาที
ChatGPT วิเคราะห์ประวัติการรับชมและแนะนำซีรีส์ ภาพยนตร์ อนิเมะตามรสนิยมของผู้ใช้AI
21 กรกฎาคม 2569 เวลา 14:00

ChatGPT วิเคราะห์ประวัติการรับชมและแนะนำซีรีส์ ภาพยนตร์ อนิเมะตามรสนิยมของผู้ใช้

ChatGPT วิเคราะห์ข้อมูลการรับชมจาก Netflix, Amazon Prime Video และ Crunchyroll จับรูปแบบความชอบของผู้ใช้ได้แม่นยำและเสนอรายการที่ตรงกับรสนิยม…

Tom's Guide7 นาที
หลบ "Cleanup Trap": อย่าปล่อยให้ RAG แก้ไขข้อมูลเสียAI
21 กรกฎาคม 2569 เวลา 09:30

หลบ "Cleanup Trap": อย่าปล่อยให้ RAG แก้ไขข้อมูลเสีย

RAG มักเผชิญกับ “Cleanup Trap” เมื่อข้อมูลต้นทางมี noise หรือ schema drift ทำให้ผลลัพธ์บิดเบี้ยว การแก้ไขต้องเริ่มจากการตรวจสอบและทำความสะอาด pipeline…

VentureBeat5 นาที
คลอนเสียงด้วย 5 วินาที ไม่ต้อง GPU สร้างความกังวลด้านความปลอดภัยAI
21 กรกฎาคม 2569 เวลา 05:00

คลอนเสียงด้วย 5 วินาที ไม่ต้อง GPU สร้างความกังวลด้านความปลอดภัย

ผู้เขียนทดลอง Pocket TTS ด้วยไฟล์เสียง 5 วินาทีบน CPU พบผลลัพธ์ใกล้เคียงต้นฉบับ แม้ไม่มี GPU แต่เทคโนโลยีนี้อาจทำให้เกิดการหลอกลวงด้วย deepfake เสียงได้ง่าย

XDA Developers7 นาที
คัดลอกลิงก์แล้ว!