AIO-3399C(AI) 六核人工智能开源主板
采用Rockchip六核高性能处理器,板载模块化深度神经网络学习加速器NPU,无需外部缓存,拥有强劲算力与超高效能,支持 PyTorch , Caffe
深度学习框架,提供完整易用的模型训练工具、网络训练模型实例,可快速应用在移动边缘计算、智能家居、人脸检测识别、人工智能服务器等领域
64位高性能核心
搭载ARM全新Cortex-A72架构、六核64位高性能处理器,主频高达1.8GHz,集成四核Mali-T860 GPU,支持H.265 HEVC和VP9、H.264编码、4K HDR,拥有强大的硬解码能力,最大可支持4K硬解
人工智能处理器NPU
板载AI嵌入式神经网络处理器NPU,峰值算力高达5.6 Tops,典型算力2.8 Tops,效率能耗比高达9.3 Tops/W,在拥有超强的算力同时保持了极低的能耗,让其应用在终端设备的边缘计算领域中极具优势
独特AI架构APiM
采用AI专用的MPE矩阵引擎和APiM(AI processing in
Memory,存储中的AI处理)架构,存储计算融合一体的本地并行AI运算,一次升级网络预加载,无需指令、总线,无需外部DDR缓存,处理速度远远超过了其他传统架构的处理器,同时也大大降低了处理能耗
配套模型训练工具
提供基于PyTorch完整易用的模型训练工具PLAI(People Learn AI), 可在Windows 10与Ubuntu
16.04系统上开发,更简单快捷地添加自定义网络模型,大大降低了使用AI的技术门槛,让更多人能更容易打开AI的大门。
提供网络训练模型
支持基于 VGG的GNet1,GNet18和GNetfc三种网络训练模型实例,后续会持续增加网络实例,轻松在设备上测试大量深度学习应用
工业级应用性能
主板配置工业级金属外壳,外型小巧,无风扇高效散热设计,防尘抗干扰,多种安装方式,能快捷灵活地嵌入到各种智能设备
丰富的外部接口
AIO-3399C(AI)可采用POE+(802.3 AT,输出功率 30W)增强型以太网供电,拥有RS232、RS485以及2路TTL等外部扩展接口,方便连接各种工业设备,轻松实现产品应用
产品参数
参数
CPU
RK3399,双大核(Cortex-A72)+ 四小核(Cortex-A53),主频最高1.8GHz
GPU
四核ARM Mali-T860
支持OpenGL ES 1.1/2.0 /3.0, OpenVG1.1, OpenCL, Directx11
NPU
SPR2801S,采用MPE与APiM独特AI架构
典型算力2.8Tops,拥有9.3Tops/W超高效能
DDR
2GB / 4GB 双通道LP DDR4
存储器
8GB -128GB 高速eMMC、TF卡槽
硬件特性
网络
RJ45接口千兆以太网
板载WIFI/BT模块,支持 2.4GHz / 5GHz双频WiFi,802.11a/b/g/n/ac协议
支持Bluetooth 4.1(支持BLE)
Mini PCIe座(用于扩展3G/4G模块,配合Micro SIM卡槽使用)
多媒体解码
支持4K VP9 and 4K 10bits H265/H264视频解码,高达60fps
1080P 多格式视频解码(VC-1,MPEG-1/2/4,VP8)
1080P 视频编码,支持H.264,VP8格式
视频后期处理器:反交错、去噪、边缘/细节/色彩优化
显示
双VOP显示:分辨率分别支持4096X2160及2560X1600
HDMI2.0支持4K 60Hz显示,支持HDCP 1.4/2.2
支持eDP 1.3(4线,10.8Gbps),可直接驱动多种分辨率eDP接口液晶屏
支持双6/8位LVDS接口、最高支持24位1920×1200分辨率
支持Rec.2020和Rec.709色域转换
1 x DP 1.2 (DisplayPort) , 支持4K@60帧输出
接口
双ISP像素处理能力高达13MPix/s,支持双路摄像头数据同时输入
支持USB3.0 HOST,及Type-C接口
1路ADC、SPI / GPIO、可控LED×2、I²C接口×1、重力传感器×1(可扩展)
SD卡
支持SD卡
RTC
支持RTC实时时钟
开关机
支持定时开关机
音频
1 x PHONE,1 x LINE-IN,1 x LINE-OUT、麦克风(左右声道)
USB
Type-C(OTG),1 x USB3.0,4 x USB2.0(接口×2,座子×2)
按键
Power按键(按键×1、接口×1), Recover按键(按键×1、接口×1)
串口
RS232×1、RS485×1、调试串口×1,、板载2路TTL口
红外
1路红外接收头,支持红外遥控功能
电源
DC 12V-2A(DC5.5 × 2.1mm)、支持外接(电源接口×1)
主板可采用POE+(802.3 AT,输出功率 30W)以太网供电
系统/软件
系统
支持Android\Linux\Ubuntu系统
支持框架
支持 PyTorch , Caffe 框架, 后续支持 TensorFlow
开发工具
PLAI 模型训练工具(现支持基于VGG的 GNet1, GNet18 and GNetfc 网络模型)
外观规格
尺寸
126 mm× 91.3mm