AI「三劍客」齊上陣：讓裝置更聰明的秘密武器 #
你能想像，未來的工業電腦不只內建強大「大腦」（CPU）和敏銳「眼睛」（GPU），還有一顆專門為 AI 打造的「神經加速引擎」（NPU）嗎？這可不是科幻小說，而是 Advantech 工程團隊在 AIMB-2210 主機板上的最新突破！我們首度將 AMD 最新 Ryzen™ Embedded 8000 系列處理器內建的 XDNA™ 架構 NPU 實裝點亮，成功驗證了它在邊緣 AI 運算領域的非凡實力。
這場實驗不僅是技術測試，更是我們持續創新、引領產業前沿的最佳見證。現在，就帶你深入淺出，一起看看這顆「三合一」AI 超級處理器，如何讓 Advantech 平台大放異彩！
AI 為什麼要跑到「邊緣」？AMD Ryzen™ 8000 的市場亮點 #
隨著 AI 應用全面普及，企業越來越希望 AI 能在「現場」即時處理資料，例如工廠產線、智慧零售、智慧城市的監控攝影機等。這時候，AI 不再只在雲端，而要走到「邊緣」裝置端——這樣能大幅縮短反應時間、提升隱私安全，也不怕網路不穩！
AMD Ryzen™ Embedded 8000 系列（Hawk Point）正是專為此而生的強大 SoC（系統單晶片）。它像一把瑞士刀，集結了：
- Zen 4 CPU 核心：負責複雜邏輯運算，穩如泰山。
- RDNA™ 3 GPU：專精影像處理與平行運算，畫質、效率兩不誤。
- XDNA™ NPU：AI 推論專家！讓 AI 模型的判斷和預測更快、更省電。
應用場景大爆發！你的產業準備好 AI 進化了嗎？ #
有了 Ryzen™ 8000 的「CPU+GPU+NPU」組合，邊緣 AI 應用迎來大爆發時代！想像這些情境：
- 智慧工廠：產線機器視覺檢測一秒即判斷良率，設備異常預警更即時。
- 自主移動機器人（AMR/AGV）：路徑規劃更靈活，障礙物自動閃避，安全加倍。
- 智慧零售：自助結帳 AI 快速辨識商品，還能分析客流行為。
- 智慧城市：交通監控、公共安全反應更快、更精準。
而這一切，都能在 Advantech 工業級主機板 AIMB-2210 上穩定運行，不怕嚴苛環境挑戰！
Advantech 工程師現場直擊：NPU 真的有那麼神？ #
全新 AMD Ryzen™ AI Software 套件，開發 AI 不再難 #
我們的工程團隊這次採用 AMD Ryzen™ AI Software，這是一套讓主流 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow）訓練好的模型能快速部署到 NPU/GPU 執行的開發工具。你不需要成為 AI 專家，也能輕鬆上手！
此外，AMD 也建立了豐富的 AI Model Zoo，提供許多預先訓練好的模型，開發再加速！
電腦視覺 (CV) 實驗現場 #
目標：驗證 NPU 能否同時處理多種影像 AI 模型
平台：AIMB-2210 + Ryzen™ 8000
開發工具：Ryzen AI Software 1.2
步驟 1：準備與安裝 #
- 依照官方指引，安裝作業系統、驅動程式與 Ryzen AI Software。
- 參考範例連結
-
-
-
步驟 2：多模型同時上陣！ #
- 使用 AMD 提供的多模型範例，在 NPU 上同時運行 MobileNet_v2、ResNet50、Retinaface、Segmentation、Yolox 等五種影像 AI 模型。
- GitHub 參考連結
-
- 重要：所有步驟於 Windows CMD 執行。
步驟 3：成果驚人！ #
- 人臉偵測 (Face Detect)： 準確識別畫面人臉
- 物件偵測 (Yolox)： 快速辨識多種物件
這證明了 AIMB-2210 + Ryzen™ 8000 NPU 能在邊緣端穩定處理複雜即時影像！
同場加映：GPU DirectML 也能跑 AI #
- 探索 Ryzen 8000 內建 RDNA 3 GPU，利用 Microsoft DirectML 加速如 YOLOv4 等模型。
- DirectML YOLOv4 範例連結
-
NPU 效能實測：有圖有真相！ #
目標：量化 NPU 執行 AI 模型的速度（吞吐量 & 延遲）
步驟 1：測試工具 #
- 利用 AMD Ryzen AI Software 的
performance_benchmark.py，可針對 ONNX 格式 CNN 模型分別在 CPU、iGPU、NPU 上測試。
步驟 2：執行流程 #
- 依照 GitHub 指南 操作。
-
步驟 3：執行指令範例 #
- CPU：
python performance_benchmark.py -m .\models\resnet50\resnet50_fp32.onnx -n 100 -e CPU - iGPU：
python performance_benchmark.py -m .\models\resnet50\resnet50_fp32.onnx -n 100 -e iGPU - NPU：
python performance_benchmark.py -m .\models\resnet50\resnet50_fp32.onnx -n 100 -e VitisAIEP
實測結果（Mobilenet-v2） #
- 輕量化 Mobilenet-v2 (quantized) 模型於 NPU 上表現超亮眼，FPS 與延遲數據見下圖。
-
實驗亮點＆應用價值：Advantech 為您創造的優勢 #
- 技術可行性：AIMB-2210 + Ryzen™ 8000 能穩定高效執行 NPU 加速 AI，支援 CV 多種應用。
- 效能與效率：NPU 推論快又省電，特別適合需要即時反應、長時間運作的邊緣裝置。
- 高度整合：CPU+GPU+NPU 異構架構讓單一平台能輕鬆處理多元任務，簡化設計、降低成本。
對您有什麼幫助？ #
- 應用更廣泛：AE、業務夥伴可放心向客戶推薦 AIMB-2210 + Ryzen 8000，涵蓋智慧工廠、機器人、零售、城市等各種邊緣 AI 場景。
- 競爭力大提升：我們的解決方案穩定、可靠、創新，助您引領市場。
- 投資報酬率更高：高度整合 SoC 可望降低總體擁有成本（TCO），讓客戶花得更值得！
Advantech 邊緣 AI 創新路上，持續領航！ #
這次在 AIMB-2210 上點亮 AMD Ryzen 8000 NPU，證明了 Advantech 不僅跟上科技潮流，更勇於跨越技術門檻。我們深入理解每一項新技術的潛力、落地細節，確保每位客戶都能體驗到 AI 創新帶來的真實價值。
邊緣 AI 的未來才剛啟航！Advantech 將持續投入研發，與 AMD 等夥伴攜手，拓展更多軟硬體生態，加速 AI 開發與部署，讓智慧裝置無所不在。
想知道更多？有任何技術或產品問題，歡迎隨時與我們聯絡，一起邁向 AI 智慧新未來！