UP（AAEON）のUP Xtreme ARL AI Dev Kitは、Intel Core Ultra 5 225H＋Arc 130T GPU＋統合NPUで合計83 TOPSのAI演算性能を持つ開発キットです。Ubuntu Pro 24.04 LTS＋AIソフトスイート、USB HDカメラ、256GB SSD同梱で、PoC立ち上げの初速が出やすい構成になっています。
UP（AAEON）のUP Xtreme ARL AI Dev Kitは、Intel Core Ultra 5 225HにArc 130T GPUと統合NPUを組み合わせ、合計83 TOPSのAI演算性能をうたう開発キットです。
Ubuntu Pro 24.04 LTS＋AIソフトスイートがプリインストールされ、USB HDカメラや電源アダプタまで同梱。箱を開けてすぐにエッジAI開発を始められる「オールインワン構成」が最大の魅力ですね。
ただし、メモリがオンボード（増設不可）な点は購入前に把握しておきたいところ。x86ベースで既存資産を活かしたい方、Jetson系とは違うアプローチでエッジAIを攻めたい方におすすめです。
スペック
| ■ UP Xtreme ARL AI Dev Kit | |
|---|---|
| CPU | Intel Core Ultra 5 225H（14コア） |
| GPU | Intel Arc 130T GPU |
| NPU | 統合NPU（Intel AI Boost）。GPU＋NPUで合計83 TOPS表記 |
| メモリ | 16GB LPDDR5（オンボード。ボードSKUとして最大64GBも存在） |
| ストレージ | 256GB M.2 SSD同梱。M.2 2280（M-Key）2基対応、PCIe Gen4 x4 NVMe |
| 拡張 | M.2 2230（E-Key：Wi-Fi・BT）、M.2 3052（B-Key：LTE・4G・5G＋nanoSIM）、SATA 6Gb/s |
| 有線LAN | 2.5GbE（Intel i226）＋1GbE（Intel i219） |
| 映像出力 | HDMI 2.1 2ポート、DP 2.1 1ポート、USB-C経由DP 1.4（最大4画面） |
| USB | Type-AとType-Cを複数搭載 |
| 電源 | 9〜36V DC入力（ロック付きDCジャック）、AT・ATX対応 |
| サイズ・重量 | 120.35×122.5mm、約0.36kg（ボード単体） |
| 対応OS | Ubuntu Pro 24.04 LTS（AI SW Suite同梱） |
| 付属品 | 開発ボード、アクティブクーラー、USB HDカメラ、電源アダプタ、Ubuntu Pro＋AI SW |
Intel Core Ultra 5 225H＋Arc 130T GPU＋統合NPUで合計83 TOPSを120mm角に凝縮した開発キットです。 2.5GbE＋1GbEのデュアルEthernetとM.2スロット複数で、現場設置や追加AIアクセラレータへの発展も視野に入っています。
特徴
SoC：Intel Core Ultra 5 225H
このキットの主役はIntel Core Ultra 5 225H（開発コード名：Arrow Lake-H）です。14コア構成で、Intel Arc 130T GPUと**統合NPU（Intel AI Boost）**を内蔵し、合計83 TOPSのAI性能をうたっています。
Arrow Lakeアーキテクチャのポイントは、CPU・GPU・NPUを1チップに統合した「ヘテロジニアス構成」です。Pコア（パフォーマンス）、Eコア（効率）、LPEコア（超低消費電力）を組み合わせて、アプリの負荷に応じて使い分けます。NPUはINT8推論に特化しており、映像認識や軽量LLM推論で真価を発揮しますね。
「じゃあ何がうれしいの？」という話をすると、CPUでアプリ全体を回しつつ、GPUやNPUに推論処理を逃がせるのがポイントです。たとえばカメラ映像の前処理・物体検出・イベント判定を同時並行でやる、といった"現場っぽい"処理が組みやすい方向性ですね。しかもx86なので、既存のLinux資産を乗せやすいのも地味に強いです。
なお、CPUコア構成については公式情報内で表記ゆれが見られます（例：一部ページでP・E・LPE構成が異なる記載）。本記事では「14コア」表記と整合する情報を優先しています。
メモリとストレージ
メモリは**16GB LPDDR5（オンボード）**としてキットが案内されています。**オンボードは、良く言えば「工業用途で外れにくい」、悪く言えば「後から増設できない」**です。購入前にここは割り切りポイントになりますね。
なお、UP Xtreme ARLボード単体としては最大64GBのSKUも存在しますが、開発キット同梱品は16GB構成のみとなっています。
ストレージは256GBのM.2 SSD同梱。さらにボード自体はM.2 2280（M-Key）を2基持ち、NVMe（PCIe Gen4 x4）対応です。増設計画（SSD追加やAIアクセラレータ追加）をするなら、最初に現物でスロット占有状況を確認しておくと安心です。
実用例でいうと、OS＋推論環境（OpenVINO等）＋録画・ログを全部ローカルに置いて、現場で"単体動作"させ、ネットワークにつながるときだけ結果をサーバーに投げる、といった構成が作りやすいです。
生成AI性能
このキットは「生成AIもやれなくはない」枠ですが、期待値調整が大事です。
できることとしては、軽量LLM（小〜中規模の量子化モデル）を"試す"、画像や映像の認識・分類・検出を"回す"、推論パイプラインを組んでPoCを作る、といった用途が挙げられます。一方で、VRAMを積んだ外部GPU機と同じノリで画像生成をガンガン回す用途には向きません。メモリはオンボードで、GPUも統合型なので、モデルのサイズ選びが現実を分けます。
とはいえ、公式が83 TOPSを明示していて、さらにM.2経由で追加AIアクセラレータも検討できる"伸びしろ"があるのは、開発キットとしてかなり良い設計だと思います。
競合との比較
エッジAI開発キットとして、競合製品との位置づけを整理しておきましょう。
| 製品 | AI性能 | アーキテクチャ | 特徴 |
|---|---|---|---|
| UP Xtreme ARL AI Dev Kit | 83 TOPS（GPU＋NPU） | x86（Intel Core Ultra） | OpenVINO最適化、既存Linux資産活用◎ |
| NVIDIA Jetson Orin Nano | 40 TOPS | Arm（NVIDIA） | CUDA/TensorRT、GPU推論に強い |
| NVIDIA Jetson Orin NX 16GB | 100 TOPS | Arm（NVIDIA） | 価格は高いが本格的なGPU推論向け |
| Raspberry Pi AI Kit（Hailo-8L） | 13 TOPS | Arm（Broadcom） | 低価格・低消費電力、軽量推論向け |
| Coral Dev Board | 4 TOPS | Arm（NXP＋Edge TPU） | TensorFlow Lite特化、超省電力 |
UP Xtreme ARL AI Dev Kitが刺さる用途は、既存のx86/Linux資産を活かしたい場合や、OpenVINO（Intel AI推論フレームワーク）でモデルを動かしたい場合です。CUDAベースのモデルをそのまま使いたいならJetson系が有利ですが、「Intel環境で統一したい」「産業向けI/Oや2.5GbEが必要」という要件ならこちらに分があります。
ネットワーク
ネットワークは**2.5GbE（Intel i226）＋1GbE（Intel i219）**の二段構え。2.5GbEは単純計算で1GbEの約2.5倍の帯域なので、NASやエッジサーバーに映像・ログを投げる用途で効いてきます。周辺機器が2.5GbE対応なら、ボトルネックになりにくいのがうれしいポイントです。
映像出力
映像出力はHDMI 2.1×2ポート＋DP 2.1×1ポート＋USB-C経由DP 1.4で、公式は「最大4画面」をうたっています。たとえば「HDMI 2枚＋DP＋USB-C（DP Alt）」で4画面、みたいな組み方が想定しやすいですね。
最大解像度やリフレッシュレートの組み合わせ例は公式に明確な表が見当たらないため、4K・8K運用を狙う場合は、購入前に要件（ケーブル・ハブ・MST含む）を詰めるのが安全です。
電源と冷却
電源は9〜36V DC入力。ロボットや車載寄りの電源事情でも合わせやすいレンジで、現場ユースをかなり意識した設計です。さらに開発キットはアクティブクーラー同梱。高性能SoCを回し続ける前提の"熱"対策が最初から含まれるのは、地味にありがたいですね。
ソフトウェア
ソフト面ではUbuntu Pro 24.04 LTSがプリインストールで、NX AI Managerを含むAIソフトスイートが案内されています（評価用途の注記あり）。「箱を開けて、まずPoCを動かす」までの距離が短いのが、このDev Kitのいちばん実務的な価値です。
OpenVINOによるIntel最適化推論や、ONNX Runtime経由でのモデル実行も想定されており、既存のPyTorch/TensorFlowモデルを変換して持ち込む流れがわかりやすく整備されています。
外観
端子面は、映像（HDMI・DP）と有線LAN（1GbE・2.5GbE）、USBが"ちゃんと並ぶ"タイプで、ラボ配線が素直に作れそうです。コネクタが密集しすぎていないので、抜き差しのストレスは少なめに見えます。一方で、ケーブルが太い（DP・HDMI・LAN）構成だと、取り回しは最初に決め打ちしたくなりますね。
背面（冷却側）は、ヒートシンク＋ファンの"いかにも本気"な構えで、継続負荷前提の設計に見えます。開発中って、意外とCPU・GPUを回しっぱなしにしがちなので、最初からアクティブクーラー同梱は安心材料です。反面、ファンがある以上、静音性や粉塵環境は運用側でケアしたいところです（防塵ケース等）。
まとめ
UP Xtreme ARL AI Dev Kitは、「x86で、最初からAI開発を始められる状態まで寄せてある」のが最大の価値です。Ubuntu Pro 24.04 LTS＋AIソフトスイート、USB HDカメラ、256GB SSDまで同梱なので、PoC立ち上げの初速が出ます。
一方で、メモリがオンボード（増設しにくい）なのと、電源・冷却を含めて"性能相応の運用"が必要な点は、購入前に織り込むべきポイントです。
競合でいうと、CUDA前提のAI開発ならJetson系に分がありますが、既存のLinux・x86資産を活かして産業I/Oや2.5GbEを絡めたいなら、このキットはかなり筋が良い選択肢になります。
個人的には「83 TOPS」という指標を前面に出しつつ、M.2で伸ばせる設計は好印象です。ただ、価格は構成次第で"それなり"になりがちなので、用途（映像AI・ロボ・ゲートウェイ）を決めてから買うのが後悔しにくいと思います。
価格情報
| 販売元 | 構成 | 価格（税別・参考） |
|---|---|---|
| UP公式ストア | AI Dev Kit（16GB/256GB SSD） | 約$1,200〜 |
| UP公式ストア | ボード単体（UP Xtreme ARL） | 約$700〜 |
| 国内代理店（テックウインド等） | フルキット | 要問い合わせ |
※価格は2025年12月時点の参考値です。為替・在庫状況により変動します。
関連リンク
- 公式（UP AI Development Kit）：https://up-board.org/up-ai-dev-kit/
- 公式（UP Xtreme ARL）：https://up-board.org/up-xtreme-arl/
- 公式PDF（データシート）：https://downloads.up-community.org/download/up-xtreme-arl-datasheet
- AAEONプレスリリース：https://www.aaeon.com/en/news/detail/up_ai_dev_kit_news
- Intel Core Ultra プロセッサー（公式）：https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/products/details/processors/core-ultra.html
- OpenVINO Toolkit（公式）：https://docs.openvino.ai/