El UP Squared Pro TWL AI Dev Kit es una plataforma compacta pensada para desarrolladores que trabajan con inteligencia artificial en el borde y que necesitan una placa capaz de ejecutar modelos de inferencia en local sin depender de la nube. Integra un procesador Intel N150, un acelerador Hailo-8L y conectividad versátil para vídeo, redes y almacenamiento. Se orienta tanto a quienes prototipan sistemas embebidos como a quienes requieren ejecutar cargas de visión por ordenador o análisis de datos en tiempo real en entornos donde la latencia o la privacidad impiden usar servicios remotos. El sistema se basa en Ubuntu 24.04 LTS y permite ampliaciones mediante M.2, ofreciendo una combinación equilibrada entre potencia de cálculo, eficiencia energética y facilidad de integración en proyectos profesionales o experimentales.

Arquitectura del sistema y primeras impresiones

El núcleo del kit está construido alrededor del Intel Processor N150, un chip de cuatro núcleos con arquitectura Alder Lake-N que opera a frecuencias de hasta 3,6 GHz y con un TDP muy contenido cercano a 6 W. Dentro de su gama, este procesador combina una microarquitectura eficiente con un rendimiento estable en cargas multihilo comunes en sistemas embebidos.

El kit incorpora además una GPU integrada Intel UHD Graphics basada en 24 unidades de ejecución. Aunque no está pensada para cargas de renderizado pesado, sí es lo bastante competente como para gestionar decodificación de vídeo acelerada, salidas 4K a 60 Hz y tareas gráficas necesarias en prototipos relacionados con visión por ordenador. Esto facilita un flujo de trabajo donde la GPU se encarga del preprocesado básico mientras el acelerador Hailo-8L absorbe la inferencia pesada.

El Hailo-8L es la pieza clave para tareas de IA. Según su fabricante dispone de una capacidad de hasta 13 TOPS y su arquitectura de flujo de datos optimizada para cargas de visión en tiempo real. No se trata de un coprocesador generalista; está diseñado para manejar redes neuronales específicas, funcionando como hardware dedicado para aceleración de inferencia. Esta especialización permite mover modelos convolucionales ligeros a frecuencias superiores a las que la CPU podría gestionar, todo con una eficiencia energética difícil de igualar en hardware de propósito general.

Un vistazo en profundidad al Hailo-8L y su papel real en el kit

El acelerador Hailo-8L aporta algo más que potencia bruta. Su arquitectura interna, basada en una malla de procesadores asincrónicos orientados al flujo de datos, reduce la latencia típica del transporte de tensores dentro del chip. En pruebas realizadas con imágenes de 320×320, el kit alcanzó más de 110 FPS en tareas de detección de objetos cuando el modelo estaba bien optimizado para Hailo. Con resoluciones mayores como 640×640, el rendimiento descendió a algo menos de 30 FPS, una cifra todavía útil para aplicaciones que no requieren actualización ultra rápida, como sistemas de vigilancia o clasificación industrial.

Este comportamiento ilustra de forma clara la relación entre el ancho del tensor, la profundidad del modelo y la saturación de la arquitectura interna del acelerador. Es decir, a medida que el tamaño de entrada crece, la distribución de operaciones entre unidades internas se vuelve menos eficiente, con un coste directo en la frecuencia de inferencia. Aun así, el rendimiento sostenido sigue situándose muy por encima del que se obtendría únicamente con la CPU o la GPU integrada.

Otra ventaja habitual del ecosistema Hailo es su compatibilidad con frameworks estándar a través de la conversión ONNX. Aunque no todos los modelos son compatibles de forma inmediata, la documentación oficial proporciona rutas de optimización, herramientas de cuantización y guías para ajustar modelos complejos sin perder demasiada precisión.

Pruebas de rendimiento sobre Ubuntu 24.04 y comportamiento térmico

El kit probó ser completamente funcional bajo Ubuntu 24.04 LTS, incluyendo la detección de hardware, las interfaces de red a 2,5 GbE y los puertos USB. El único elemento que requiere herramientas específicas para aparecer correctamente es el acelerador Hailo-8L, que no es reconocido por utilidades genéricas como inxi pero sí por lspci o el software propio de Hailo.

En pruebas con herramientas como sbc-bench, el Intel N150 produjo valores alrededor de 11 440 MIPS en la compresión 7-zip, similares a otros sistemas con el mismo procesador. Este tipo de benchmark, aunque no es perfecto para medir cargas de IA, permite valorar la estabilidad térmica y la consistencia bajo estrés. Con sesiones prolongadas, el sistema mantuvo temperaturas razonables gracias a un diseño térmico que evita picos excesivos incluso sin ventilación exagerada.

En cuanto al almacenamiento, la eMMC interna logró lecturas cercanas a 314 MB/s y escrituras en torno a 230 MB/s. Estas cifras son suficientes para sistemas operativos ligeros y aplicaciones de inferencia que carguen modelos moderados. Sin embargo, para manejar modelos grandes o series de datos intensivas resulta preferible añadir una unidad NVMe mediante el slot M.2 integrado. Las velocidades alcanzadas por NVMe pueden multiplicar por seis o por ocho lo que ofrece la eMMC, marcando una diferencia notable en cargas que incluyen preprocesado de grandes lotes de imágenes o lectura continua de datos de sensores.

Respecto al consumo energético, las mediciones se situaron entre 9,6 W y 12 W en reposo, aumentando a valores de entre 15 W y 26 W bajo cargas mixtas de CPU y acelerador. Estas cifras confirman que el sistema está pensado para mantenerse en rangos sostenibles dentro de armarios industriales, cajas selladas o dispositivos autónomos, sin necesitar fuentes masivas ni sistemas de refrigeración complejos.

Ampliación, conectividad y usos prácticos

El UP Squared Pro TWL AI Dev Kit incorpora una variedad de interfaces que facilitan su integración en entornos reales. Entre ellas se encuentran HDMI y DisplayPort para vídeo, puertos USB de alta velocidad, doble Ethernet de 2,5 GbE, ranuras de expansión para almacenamiento NVMe y opciones de conectividad inalámbrica mediante módulos compatibles en formatos M.2. Esta flexibilidad permite crear desde nodos de análisis de vídeo hasta dispositivos de inspección automatizada, pasando por prototipos de robótica ligera que requieran conectarse a cámaras, lidar o sistemas de control externos.

Uno de los aspectos interesantes del diseño es la posibilidad de combinar carga de inferencia con tareas paralelas ejecutadas en CPU. Por ejemplo, en un sistema de control de calidad industrial, el acelerador podría encargarse de la detección en tiempo real mientras la CPU registra métricas, gestiona la interfaz de usuario o sincroniza la comunicación con sistemas de planta. De este modo se evita que el procesador se convierta en cuello de botella y se consigue una arquitectura equilibrada entre cómputo dedicado y tareas generales.

El trabajo en Ubuntu 24.04 facilita además la integración con herramientas y librerías ampliamente adoptadas. Paquetes como GStreamer, OpenCV o NumPy pueden convivir con el runtime de Hailo, permitiendo desarrollar pipelines híbridos donde el preprocesado se realice en CPU, parte de la normalización en GPU integrada y la inferencia final en el acelerador. Este reparto puede reducir la latencia total del sistema y mejorar la estabilidad en entornos de operación continua.

Reflexiones adicionales

El UP Squared Pro TWL AI Dev Kit presenta una combinación equilibrada entre eficiencia, versatilidad y capacidad de inferencia, especialmente adecuada para proyectos compactos o despliegues en entornos donde la autonomía, la privacidad o la latencia son factores críticos. La placa está claramente orientada a usuarios que necesitan rendimiento en IA sin complicaciones y que buscan una plataforma con un ecosistema bien documentado y soporte continuado.

El principal obstáculo para algunos desarrolladores será la necesidad de ajustar modelos al formato Hailo, un proceso que en ocasiones requiere adaptaciones arquitectónicas o cuantización específica. Aun así, la curva de aprendizaje es asumible y las herramientas proporcionadas permiten un flujo de trabajo relativamente directo desde frameworks habituales.

En definitiva, este kit se sitúa en una franja interesante del mercado: lo suficientemente potente para aplicaciones reales, pero también compacto y eficiente para prototipos y sistemas de borde que no pueden depender de centros de datos externos.