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基于瑞芯微rk3588+寒武纪 | 38TOPS INT8算力的AI边缘计算盒子,智能安防、智慧工地、智慧城管、智慧油站

边缘计算盒子

瑞芯微rk3588+寒武纪 | 38TOPS INT8算力

● 采用 Big-Little 大小核架构,搭载四核 A76+四核 A55,CPU主频高达 2.4GHz ,提供1MB L2 Cache 和 3MB L3 ,Cache提供更强的 CPU 运算能力。

● 高性能四核 Mali-G610 GPU,至少支持 2 路 4K UI,能流畅运行复杂的图形处理;

● 可扩展4G/WIFI6/BT等无线通信模组,为边缘化业务部署提供便利;

● 可扩展mSATA SSD固态硬盘,适应大量数据存储需求;

● 可扩展1~2个AI加速模组,最高可扩展算力32TOPS@INT8,组合算力最高能达到38TOPS@INT8,提供强悍的算力性能;

● 支持TensorFlow、Caffe、Pytorch、Tflite、ONNX等主流深度学习框架,支持人脸检测、跟踪、识别、姿态识别、安全帽检测等网络模型;

XM-RK3588边缘计算盒子是一款信迈科技基于RK3588设计的高性能、低功耗的边缘计算设备,内置 NPU算力可达 6.0TOPS@INT8,以及具备强大的视频编解码能力,最高可支持 32 路 1080P@30fps 解码和 16 路 1080P@30fps 编码,支持4K@120fps 或8K@30fps HDMI图像输出,外观上具有轻量化、灵活性强等特点,可广泛应用于智慧交通、智慧园区、智慧加油站、明厨亮灶等领域场景,为各类 AI 应用场景带来更优化的性能表现。

项目

类型

型号参数

说明

处理器

RK3588

CPU

Quad-core ARM Cortex-A76@2.4GHz Quad-core ARM Cortex-A55@1.8GHz

GPU

四核 ARM Mali-G610 MP4

NPU

算力 6.0TOPS@INT8

内存

LPDDR4X

默认配置

4 Gbyte

可选配置

8/16 Gbyte

存储

EMMC

默认配置

32 Gbyte

可选配置

64 Gbyte

预留两个AI模组扩展接口

(单模组规格)

NPU

16TOPS@INT8

视频解码

16 x 1080P@30fps H.264/H.265 视频解码

视频编码

8 x 1080P@30fps H.264/H.265 视频编码

图片编

解码

1080P@800fps  JPEG格式

GMAC

2x

支持10/100/1000Mbps的工作模式,支持RGMII模式

RS232

2x

两个3 pin的凤凰端子

RS485

2x

两个3 pin的凤凰端子

MINI-PCIe

1x

可用于扩展mSATA SSD存储设备和4G无线通信模组

USB

4x

两个标准USB3.0接口以及两个标准USB2.0接口

DEBUG

1x

系统调试串口

WiFi+BT

1x

(选配)WIFI6+BT 1x 2.4GHz/5GHz 双频 WiFi6,蓝牙 5.0,需搭配可扩展外接天线的外壳以及wifi天线

TF

1x

外接TF卡, 建议使用clsaa 10或者更高规格

LED

3x

对应电源指示灯、HDD指示灯、sys系统指示灯、

SIM 卡槽

1x

配合4G/5G无线通信模组

M.2

1x

仅用于扩展4G/5G模组。

HDMI OUT

1x

支持4K@120fps/8K@30fps输出,HDMI2.1协议

AUDIO OUT

1x

耳机音频输出接口

散热模式

被动散热

结构尺寸

214mm x 165mm x 54mm

电气参数

工作电压

工作电流

运行功耗

测试环境温度

测试环境

DC 12V

2A

3.5W

常温

空载

Linux

Bootloader

版本

U-boot v2017.09,

启动方式

EMMC

下载方式

TF/串口

内核

版本

Linux 5.10

设备驱动

标准USB、网卡、TF、RS232/RS485等设备驱动

文件系统

系统版本

Debian 11

系统服务

支持 SSH,telnetd、nfs、tftp 等

开发组件

媒体处理

GPU、VPU(视频编解码、图像放大缩小等)

智能分析处理

NPU(支持INT4、INT8、INT16整数/FP16 浮点计算)

AI开发

支持分类、检测、跟踪、识别、分割等算法

可广泛应用于人脸识别、智能安防、智慧工地、智慧城管、智慧油站、社区、智慧工厂、明厨亮灶等领域场景。

|机械接口


http://www.kler.cn/a/154224.html

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