一份名為《Right-Sizing Edge AI Compute》的文件提出了一套五步驟的工程選型框架，旨在引導開發者在部署邊緣AI系統時，能更全面地考量應用需求、環境限制與生命週期，而非僅以運算能力高低作為選擇硬體的唯一標準，達到最佳化AI裝置效能與成本的目的。
面對日益複雜的邊緣AI（Edge AI）應用，如何精準選擇適合的運算架構成為一大挑戰。一份名為《Right-Sizing Edge AI Compute》的文件提出了一套五步驟的工程選型框架，旨在幫助開發者將人工智慧功能直接部署在裝置端時，能更有效地挑選合適的硬體方案，而非僅是追求最高效能的處理器。
這份框架強調，成功的邊緣AI部署，不僅要考量處理器的原始運算能力，更需將解決方案與實際的應用需求、工作負載特性、運作環境及產品生命週期等因素緊密結合。其「工程選型」概念，即指在專案初期，針對技術方案、零組件或系統進行評估與決策的過程，對於確保AI系統穩定高效至關重要。
該框架的第一步是釐清主要的AI工作負載與共存任務，包括系統控制、資料擷取、通訊以及推論（Inference）等。第二步則是深入分析運算需求，如延遲性、決定性、平行處理能力、推論速率、資料傳輸模式及感測器融合等特性。第三步為定義部署環境限制，例如功耗預算、散熱策略、溫濕度與其他環境限制，以及實體尺寸等硬性條件。
第四步要求評估產品生命週期與軟體支援，涵蓋作業系統相容性、驅動程式維護、資安更新、系統認證及未來升級策略。完成上述全面分析後，第五步才是評估具體的運算架構，例如中央處理器（CPU）、繪圖處理器（GPU）、專用AI加速器或 COM-HPC 等模組化平台。這套「AI運算框架」提供了一種系統性的方法論，協助開發者有條理地挑選合適的AI硬體。
文件特別警告，不應僅憑原始運算指標如每秒兆次運算（TOPS）來選擇解決方案，而必須全面考量資料傳輸路徑、輸入/輸出（I/O）能力、熱管理及軟硬體整合度。例如，NVIDIA Jetson 平台因其異質架構，適合影像處理與感測器融合應用；而 COM-HPC 模組化平台則提供高速I/O與高擴充性。
最後，框架建議必須使用實際的AI模型、真實的I/O資料與預期的部署環境來驗證整個系統，包括在最壞情況下進行效能、功耗與散熱測試，並提早驗證軟體堆疊的穩定性。位於美國的 Sealevel Systems 公司也提供相關協助，以平衡 I/O、運算、機構、散熱與生命週期等複雜需求。成功部署邊緣AI的關鍵在於採取系統性方法，為當前需求選擇最適合的運算規模，並為未來的成長預留彈性。