Shanghai Neardi Technology Co., Ltd.

Von Algorithmuslogik zum Chip - Seitliche Bereitstellung: Die Entwicklung der YOLO-Objekterkennung und die Praxis von Rockchip

.gtr-container-yolo789 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 16px; box-sizing: border-box; overflow-x: hidden; } .gtr-container-yolo789 p { font-size: 14px; margin-top: 0; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; } .gtr-container-yolo789 div { margin-top: 0; margin-bottom: 1em; } .gtr-container-yolo789 .gtr-heading-1 { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; color: #0056b3; } .gtr-container-yolo789 .gtr-heading-2 { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 0.8em; color: #0056b3; } .gtr-container-yolo789 strong { font-weight: bold; } .gtr-container-yolo789 img { margin-top: 1em; margin-bottom: 1em; } .gtr-container-yolo789 ul { list-style: none !important; margin: 0; padding: 0; margin-bottom: 1em; } .gtr-container-yolo789 ul li { position: relative; padding-left: 1.5em; margin-bottom: 0.5em; font-size: 14px; text-align: left !important; list-style: none !important; } .gtr-container-yolo789 ul li::before { content: "•" !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #0056b3; font-size: 1.2em; line-height: 1; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-yolo789 { padding: 24px; max-width: 960px; margin: 0 auto; } } An einem Scheideweg stehend, genügt ein flüchtiger Blick, damit Ihr Gehirn alles in Ihrem Blickfeld sofort benennt: Der rote Bus fährt in die Station ein, das Kind auf dem Bürgersteig rennt und ein Essensroller saust an der Seite vorbei. Diese fast intuitive Reaktion war für Computer einst extrem schwer zu erlernen. Bis YOLO kam. You Only Look Once – in dem Moment, in dem ein Bild aufgenommen wird, werden Klassifizierung und Lokalisierung gleichzeitig abgeschlossen. Es ermöglichte der Objekterkennung, sich von erschöpfenden Suchvorgängen zu verabschieden und Maschinen, genau wie die menschliche Intuition, wirklich mit dem Wesen des Echtzeitdenkens auszustatten. Visuelle "Intuition": Die Regressionsphilosophie von YOLO Vor der Geburt von YOLO wurde das Gebiet der Computer Vision lange von der Zwei-Stufen-Architektur dominiert. Damals musste ein Algorithmus, um ein Objekt zu erkennen, zunächst Tausende von Regionenvorschlägen extrahieren und diese dann einzeln klassifizieren. Der Geniestreich von YOLO liegt darin, dass es diesen umständlichen "Vorschlag-dann-Verifizierung"-Prozess komplett umkehrte und die Objekterkennung von einer Klassifizierungsaufgabe in ein End-to-End-Regressionsproblem umwandelte. Wenn Sie ein Bild in das YOLO-Netzwerk eingeben, durchtrennt es den gordischen Knoten, indem es das Bild direkt in ein S*S-Raster aufteilt. Jedes Raster ist nicht nur ein Ausschnitt des Bildes, sondern auch ein Merkmalsvektor im Netzwerkausgabetensor. Integrierte Tensor-Vorhersage: Jedes Raster sagt direkt die Koordinateninformationen (x, y, w, h) mehrerer Begrenzungsrahmen sowie einen Konfidenzwert voraus, der angibt, ob hier ein Objekt vorhanden ist. Parallele Klassifizierung und Lokalisierung: Während der Vorhersage von Koordinaten berechnet jedes Raster auch eine Reihe von Klassenwahrscheinlichkeiten. Dies bedeutet, dass Lokalisierung und Klassifizierung vollständig parallel innerhalb der Ausgabe derselben Schicht des neuronalen Netzwerks abgeschlossen werden. Globale Merkmalskopplung: Dank des End-to-End-Designs des Netzwerks hat es beim Treffen von Entscheidungen Zugriff auf die globalen Informationen des gesamten Bildes. Im Vergleich zu traditionellen Algorithmen, die sich nur auf lokale Regionenvorschläge konzentrieren, ermöglicht YOLO's "Gesamtansicht" die genauere Identifizierung von Hintergrundrauschen, wodurch es weniger wahrscheinlich ist, unregelmäßig geformte Wolken als Vögel falsch zu klassifizieren. YOLO in der industriellen KI-Vision Viele Leute denken, KI sei weit entfernt, aber ehrlich gesagt, YOLO "konkurriert" schon lange in Ecken, die wir nicht sehen. Intelligente Baustellen: Auf Tunnelbaustellen, die mit Staub gefüllt sind oder extrem schlechte Lichtverhältnisse aufweisen, zeigt YOLOv9 extrem starke Merkmalsextraktionsfähigkeiten. Verhaltenskonformitätsdetektion: Es kann nicht nur das Vorhandensein oder Fehlen von Schutzhelmen und Warnwesten erkennen, sondern auch anhand detaillierter Merkmale feststellen, ob diese richtig getragen werden (z. B. ob der Helmriemen befestigt oder der Reißverschluss vollständig geschlossen ist). Hochparallele Verarbeitung: Es unterstützt die groß angelegte Echtzeiterkennung von über 50 Personen pro Frame. In Kombination mit der Infrarotbildgebungstechnologie realisiert es den Sprung von der "manuellen Überwachung" zur "24/7-automatischen Frühwarnung". Stadtverwaltung: Szenarien der Stadtverwaltung und umfassenden Governance stellen hohe Anforderungen an die Störfestigkeit von Algorithmen. Statische Governance: Durch die Kombination von historischen Bildvergleichen und semantischer Segmentierung kann das System neu gebaute illegale Strukturen, Müllansammlungen oder Straßenbesetzungen für Unternehmen genau identifizieren und sogar die Fläche und das Volumen von Verstößen automatisch quantifizieren. Dynamische Sicherheit: Basierend auf der Pose-Erkennung (OpenPose/YOLO-Pose) kann das System anomales Verhalten wie "Person fällt zu Boden" sensibel erfassen und mit Notfallmedizinsystemen verknüpfen. In dichten Menschenmengen verwendet es einen Dichteklusteralgorithmus (DBSCAN), um die Menschenmenge in Echtzeit zu überwachen und Risiken durch Massenpanik zu verhindern. Leistungsinspektion: Multimodale Fusion in Hochrisikobereichen wie unterirdischen Kabeltunneln oder Hochspannungsleitungen: Durch die Fusion von Lidar-Punktwolken und Infrarot-Wärmebildgebung kann es aus einer Entfernung von 30 Metern eine berührungslose Erkennung von Transformator-Fehlheizung, Ableitstrom von Blitzableitern oder Turmneigung (mit einer Genauigkeit von 0,1°) durchführen. Automatische Fehlerbeurteilung: Bei kleineren versteckten Gefahren wie Kabelschäden und Halterungskorrosion übersteigt die Erkennungsgenauigkeit 92 %, was die Betriebs- und Wartungseffizienz erheblich verbessert und die Personensicherheit gewährleistet. Waldbrandverhütung: Für großflächige, unregelmäßig geformte Rauch- und Branderkennung zeigt YOLO eine ultraschnelle Reaktionsfähigkeit. Genaue Rauch- und Branderkennung: Durch die Kombination von Bildmerkmalen und Wärmestrahlungsdaten kann es innerhalb von 2 Sekunden Waldbrände, Lagerfeuer oder Feldbrand von Wolken und Vegetationsschatten mit extrem starker Störfestigkeit unterscheiden. Situationsbewusstsein: Durch die Integration von GIS-Geoinformationen und einem Random-Forest-Modell kann das System nicht nur Brände erkennen, sondern auch die Ausbreitungstendenz basierend auf Windgeschwindigkeit und Gelände vorhersagen und visuelle Karten für die Einsatzplanung bereitstellen. Ultimative Rechenleistungsoptimierung für RK3588/RK3576 Ehrlich gesagt, Benchmarking auf einer Grafikkarte ist nur ein Aufwärmen. Was YOLO wirklich in die Lage versetzt, eingesetzt und implementiert zu werden, ist die Portierung in Chip-basierte SoCs wie Rockchips RK3588 oder RK3576. Dies ist nicht nur eine einfache Code-Migration, sondern eine "extreme Ausnutzung" von Rechenleistung, Bandbreite und Speicher. Um die Objekterkennung auf Millisekunden-Ebene auf diesen SoC-Plattformen zu erreichen, sind typischerweise die folgenden Schritte erforderlich: Das Modell "übersetzen": Der NPU (Neural Processing Unit) des Chips hat seine eigenen Spezifikationen und kann die nativen .pt-Trainingsdateien von PyTorch nicht interpretieren. Mit dem RKNN-Toolkit2 wird das Modell in das ONNX-Format konvertiert, dann zerlegt und in das .rknn-Format rekonstruiert, das der Chip verstehen kann – komplexe Operatoren werden in die vom NPU bevorzugten Berechnungspfade umgeordnet. "Verschlanken" durch Komprimierung: Native FP32 (32-Bit-Gleitkomma)-Modelle haben eine enorme Anzahl von Parametern, was die Bandbreite und den Speicher von eingebetteten Chips stark belastet. Quantisierungsalgorithmen komprimieren Gewichte und Aktivierungen von 32 Bit auf 8 Bit und reduzieren so die Speichernutzung um volle 75 %. Dies entlastet nicht nur die DDR-Bandbreite, sondern senkt auch effektiv den Stromverbrauch. Optimierung der "Datenübertragung": Selbst wenn das Modell schnell genug ist, "sitzt" der NPU immer noch "untätig", wenn die CPU damit beschäftigt ist, Videoströme im Speicher zu verschieben. Um keine einzige Millisekunde zu verschwenden, wird die DMA-BUF-Zero-Copy-Technologie verwendet, um die gemeinsame Nutzung von Videostream-Daten im Videospeicher zwischen ISP, GPU und NPU zu ermöglichen und den CPU-Kopieraufwand vollständig zu eliminieren. In Kombination mit der parallelen Logik für asynchrone Inferenz wird der nächste Frame bereits für die Verarbeitung in die Warteschlange gestellt, während der aktuelle Frame noch Konvolutionsoperationen durchläuft. Diese nahtlose Koordination ermöglicht es, dass Echtzeit-Videoströme reibungslos auf dem Chip laufen. Welche YOLO-Version ist Ihre "Go-to-Wahl"? Bei der Bereitstellung auf eingebetteten Geräten geht es bei der Wahl der Version nicht einfach darum, "dem Neuesten nachzujagen"; stattdessen ist es erforderlich, Rechenleistungsaufwand, Operator-Kompatibilität und die Genauigkeitsanforderungen spezifischer Aufgaben auszugleichen. Engineering-Benchmark: YOLOv5 Als Version mit dem ausgereiftesten Ökosystem bietet YOLOv5 eine extrem hohe Stabilität und Einsatzabdeckung im Industriesektor. Technische Merkmale: Verwendet einen Anchor-basierten Mechanismus mit einer flexiblen Architektur (erhältlich in mehreren Skalen von Nano bis Huge). Einsatzvorteile: Rockchips RKNN-Toolchain bietet die umfassendste Unterstützung dafür mit ausgezeichneter Operator-Kompatibilität, was es zur ersten Wahl für die schnelle Projektbereitstellung und hohe Stabilität macht. Allround-Architektur: YOLOv8 YOLOv8 führt einen Anchor-freien Mechanismus ein und erreicht eine einheitliche Architektur für Erkennung, Segmentierung und Pose-Schätzung (Pose). Technische Merkmale: Verwendet das C2f-Modul, um den Feature-Flow zu verbessern und die Regressionsgenauigkeit durch einen Decoupled Head zu verbessern. Einsatzvorteile: Es bietet ein ausgezeichnetes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Handhabung von Multitasking-Parallelität (z. B. gleichzeitige Objekterkennung und Extraktion von menschlichen Keypoints), was es derzeit zur Mainstream-Lösung auf Hochleistungs-SoCs wie RK3588 macht. End-to-End-Leistungssprung: YOLOv10 YOLOv10 hat bahnbrechende Fortschritte bei der Bewältigung des Post-Processing-Engpasses in der Echtzeiterkennung erzielt. Technische Merkmale: Führt eine NMS-freie (Non-Maximum Suppression-freie) Strategie ein, die durch die Ausrichtung von One-to-Many- und One-to-One-Matching Nicht-Determinismus in der Inferenzlatenz eliminiert. Einsatzvorteile: Am Edge macht NMS oft einen erheblichen Teil des CPU-Zeitverbrauchs aus. YOLOv10 löst diesen Leistungsverlust vollständig und ermöglicht es dem Inferenzprozess, eine bessere lineare Stabilität auf SoC-Hardware zu zeigen. Hochpräzise Evolution: YOLOv11 und VajraV1 Diese repräsentieren die neuesten technologischen Iterationen für komplexe Szenarien und konzentrieren sich auf die Erfassung feinkörniger Merkmale. Technische Merkmale: YOLOv11 optimiert leichte Aufmerksamkeitsmechanismen (C3k2/C2PSA), während VajraV1 auf dieser Basis tiefgreifend für Edge-Geräte angepasst ist. Durch die Erweiterung von Kernkonvolutionen und die Einführung eines Low-Rank-Guided-Designs verbessert es die Robustheit in komplexen Umgebungen erheblich. Einsatzvorteile: Es hat deutliche Vorteile bei der dichten Objekterkennung, Okklusionsszenarien und hochpräzisen Pose-Wahrnehmung (z. B. Details zum Tragen von Schutzhelmen, feinkörnige Aktionserkennung) und stellt den höchsten oberen Grenzwert der Erkennungsgenauigkeit dar, der von der YOLO-Familie auf eingebetteten Geräten bis heute erreicht werden kann. Die Entwicklung der Algorithmen hat die Schwelle für die Wahrnehmung gesenkt, während die Popularisierung von Chips die Grenzen der Intelligenz erweitert hat.

Hören Sie auf, blinde Entscheidungen zu treffen! Ein ultimativer Leitfaden zur Auswahl der Kameraschnittstelle: Von MIPI bis GMSL

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Müssen sie wirklich so vielfältig sein?Einige kommen mit bunten flachen Kabeln, einige sehen aus wie die alten Koaxialkabel in Aufzügen, und andere haben sogar ein Ethernet-Kabel angeschlossen.Das sind keine Hersteller, die absichtlich Schwierigkeiten machen.Die Wahl der Schnittstelle ist im Wesentlichen ein Kompromiss zwischen vier Faktoren: Bandbreite, Entfernung, Latenz und Kosten.Wir werden heute keine Zeit mit Lehrbuchjargon verschwenden. Lasst uns zur Sache kommen und darüber sprechen, wie diese Schnittstellen tatsächlich funktionieren.. Der Kompromiss zwischen Höchstgeschwindigkeit und Stromverbrauch: Warum unterstützen Mobilfunkchips nur MIPI? Der pensionierte "Veteran" DVP ist wie ein altmodischer "Side-by-side Boulevard", bestehend aus 8 bis 16 Datenleitungen, plus einer Uhrlinie und Synchronisationssignalleitungen.wo Daten in einer geordneten Weise übertragen werden, genau wie eine Formation von Menschen, die in einer Warteschlange marschieren.. Vorteile: Sein größter Vorteil liegt in der Einfachheit und Unkompliziertheit. Es überträgt Roh-Level-Signale ohne komplexe Codierungs- und Entschlüsselungslogik. Ein einfacher Treiber genügt, um es zu funktionieren,und selbst Low-End Mikrocontroller können es leicht bewältigen. Nachteile: Die Leistungsobergrenze ist relativ niedrig.Eine starke Überschall- und Zeitverschiebung wird zwischen den Leitungen auftreten.Wenn die Frequenz steigt, wird der Bildschirm mit Schneeflocken-ähnlichem Rauschen gefüllt. Daher hat es eine sehr enge Bandbreite und ist im Grunde in der High-Definition-Ära veraltet. Anwendungsszenarien: Heutzutage ist DVP praktisch auf eine zweitrangige Rolle zurückgegangen und wird hauptsächlich in Barcode-Scannern, Spielzeug mit geringen Pixelzahlen oder einfachen Sensordatenakquisitionsszenarien verwendet.Wenn Ihr Projekt nur das Scannen von QR-Codes erfordert, ist DVP nach wie vor die kostengünstigste Wahl. MIPI CSI: Der wohlverdiente "Overlord der Consumer Electronics" Warum können Mobiltelefone 4K oder sogar 8K-Videos aufnehmen? Dank MIPI. Es übernimmt den niedrigen Schwingungsdifferenzübertragungsmodus von MIPI D-PHY / C-PHY.Man kann es als "eine Art Differenzialsignal betrachten, das empfindlicher als LVDS ist, aber effizienter"Es ist nicht mehr wie eine gewöhnliche Formation, sondern eher Gruppen von hoch koordinierten "Elite-Sonderkräften", die sich um einander drehen.Es verfügt über eine extrem starke Störungssicherung und eine unglaublich hohe Datenübertragungseffizienz.So sind beispielsweise alle Modelle unserer regulären Neardi-Entwicklungstabellen grundsätzlich standardmäßig mit MIPI-Kamera-Schnittstellen ausgestattet. LKB3576 Entwicklungsrat VorteileEine extrem hohe Bandbreite kombiniert mit einem extrem niedrigen Stromverbrauch, die eine erstaunliche Datenmenge mit minimalem Stromverlust überträgt.Es verbindet sich direkt mit dem ISP (Image Signal Processor) innerhalb des SoCDies bedeutet, daß der ISP, sobald das Bild eingeht, die Verarbeitungsaufgaben (Farbklassifizierung, Denosierung, Schärfung) sofort übernehmen kann, ohne die CPU überhaupt einzubeziehen. NachteileDie Übertragungsdistanz darf in der Regel nicht mehr als 30 Zentimeter betragen; das Signal wird verloren gehen, wenn die PCB-Spuren auch nur ein wenig zu weit geleitet werden.MIPI-Debugging ist ein Albtraum für alle Entwickler, Sie müssen mit komplexer D-PHY- oder C-PHY-Physik-Layer-Logik umgehen, und optimieren Sie auch die Haarziehenden Bildqualitätsparameterdateien. Anwendungsszenarien: Es ist die Kernoberfläche für Mobiltelefone, Tablets und eingebettete KI-Boxen (RK3576/Raspberry Pi).MIPI ist in der Regel die professionellste und effizienteste Wahl für Szenarien mit direktem Anschluss an Bord. Profi-Tipp: Bei der Einbaukonstruktion wird festgestellt, dass MIPI-Kameras in der Regel über dünne FPC-Kabel angeschlossen werden.Unterschätzen Sie solche Kabel nie. Ihre Klappfestigkeit und ihre Widerstandsfähigkeit gegen elektromagnetische Störungen (EMI) bestimmen direkt die Stabilität Ihres Videostreams.. Was sollte man tun, wenn die Kamera mehr als 5 Meter vom Gastgeber entfernt ist? USB (UVC-Protokoll): Der vielseitige "soziale Schmetterling" USB-Kameras basieren auf dem UVC-Protokoll (USB Video Class), das eine Plug-and-Play-Ausgabe ermöglicht.und die Systemschicht hat bereits die UVC-Treiberanpassung abgeschlossenAuch wenn Sie kein teures MIPI-Modul zur Hand haben, können Sie eine USB-Kamera direkt an das Neardi-Board anschließen und die Algorithmen trotzdem reibungslos ausführen. LPB3588 Intelligenter Computer Vorteile: Plug-and-play (treiberfreie) Funktionalität ist seine größte Killer-Funktion. Für Algorithmus-Verifizierung und Demo-Präsentationen im Labor, können Sie Bilder in 5 Minuten erhalten,Es ist ein Lebensretter für Entwickler.Darüber hinaus bietet es einen extrem günstigen Preis. Sie können jede Kamera verwenden, die Sie leicht in einem lokalen Geschäft kaufen. Nachteile: Seine Bequemlichkeit geht auf Kosten der CPU-Ressourcen. Die über USB übertragenen Rohbilddaten sind übermäßig groß; USB 2.0 kann sie einfach nicht bewältigen.Die Kamera komprimiert zunächst die Bilder mit MJPEG oder HDabei ist es wichtig, dass Sie Ihre Datenverarbeitungsleistung für die Dekompression verwenden.Die CPU ist bereits von Dekodierung Frames gestresst, bevor es sogar beginnt Modell SchlussfolgerungWenn der SoC die Hardware-Decodierung von VPU unterstützt und die entsprechenden Treiber ordnungsgemäß konfiguriert sind, kann die CPU-Last von USB-Kameras erheblich reduziert werden,aber die Gesamtlatenz kann immer noch nicht mit der von MIPI übereinstimmenDarüber hinaus führt der Komprimierungs- und Dekomprimierungsprozess eine spürbare Latenzzeit von zehn bis hundert Millisekunden ein. Anwendungsszenarien: Videokonferenzen, externe Computerkameras, Algorithmen-Demos im Labor und einfache industrielle Qualitätskontrolle.Wenn Ihre Echtzeit-Leistungsanforderungen nicht extrem streng sind und der Host überschüssige Rechenleistung hat, ist USB eine durchaus praktikable Wahl. RJ45 (Ethernet-Port): Der "Eckpfeiler" der Fernverbindung Wenn eine Kamera an der Decke einer Cafeteria oder sogar an einer mehrere Kilometer entfernten Straßenkreuzung installiert werden muss, ist ein Ethernet-Kabel fast die universellste und erwachsenste Wahl.Um so hohe Konkurrenz zu erfüllenIn den letzten Jahren haben die Hersteller von Hardware bei der Konfiguration der Schnittstellen keine Mühe gescheut.Nehmen wir zum Beispiel den für den NVR-Markt (Network Video Recorder) maßgeschneiderten Intelligent Computer LPM3588 von Neardi., verfügt es über extrem leistungsstarke Konfigurationen: Es unterstützt bis zu 5 Gigabit Ethernet (1000M) Ports und 1 Fast Ethernet (100M) Port.Dieses Design ist einfach gebaut, um mehrere hochauflösende Netzwerkkameras zu "füttern"Auch wenn gleichzeitig 6 oder mehr Kanäle hochauflösender Video-Streams eingehen, kann die Gigabit-Bandbreite diese ohne Engpässe leicht bewältigen. LPM3588 NVR-Computer Vorteile: Extrem lange Übertragungsstrecke (Klasse 100 Meter), die über Schalter unbegrenzt verlängert werden kann.Am beliebtesten bei Entwicklern ist die Unterstützung von PoE. Ein Ethernet-Kabel übernimmt sowohl die Stromversorgung als auch die Datenübertragung.Das Multi-Port-Design wie das der LPM3588 eliminiert die Notwendigkeit eines externen Schalters und vereinfacht die Verkabelungskomplexität von NVR-Systemen erheblich. NachteileVerglichen mit MIPIs nativer Echtzeitleistung müssen Bilder durch Komprimierung, Netzwerkverpackung, Übertragung und dann Dekomprimierung gehen.Ethernet-Kameras sind etwas langsamer bei der Reaktionsgeschwindigkeit. Anwendungsszenarien: Sicherheitsüberwachung, intelligente Städte, Statistiken über den Personenfluss in Cafeterien/Supermarkten und regionale Fernnetzwerke.Fast alle Kameras, die an Wänden oder Stromstäben installiert sind, verwenden diese Schnittstelle. Führung für Entwickler zur Vermeidung von Fallstricke: Wenn Sie an einem Projekt mit RK3576 arbeiten und Verzögerungen mit USB-Kameras haben, versuchen Sie, die Auflösung oder Bildrate zu senken,oder überprüfen, ob Sie die Hardware-Decodierungseinheit (VPU) anrufen können, um die CPU zu befreienWenn Ihr Projekt "Sofortfeedback" erfordert, verzichten Sie entschieden auf Ethernet und USB und wechseln Sie zurück zur MIPI-Schnittstelle. Spezialindustrie: Verfolgung der ultimativen "Zuverlässigkeit und Fernübertragung" In Fabrikwerkstätten, Minen oder in Fahrzeugen mit hoher Geschwindigkeit können gewöhnliche Schnittstellen kaum einen halben Tag dauern.wie man saubere Signale in lauten elektromagnetischen Umgebungen aufrechterhältUnd wie können Signale sowohl weit als auch schnell übertragen werden? AHD (Analog High Definition): Der "Veteranen-Langstreckenläufer" der industriellen Welt Viele Leute denken, dass "analoge Signale" längst an Museen übergeben werden sollten, aber AHD hat sich in dem digitalen Zeitalter gewaltsam eine Nische geschaffen.Es verwendet Hochfrequenz-Trägertechnologie, um hochauflösende Videosignale in altmodische Koaxialkabel zu quetschen.Außerdem ist es extrem robust. Bei starken Schwingungen und starken Störungen, wie bei Spezialfahrzeugen (wie Baggern, Sammlern und Bussen),komplexe digitale Schnittstellen sind anfällig für Bildschirmfehler durch Lockerung oder elektromagnetische WellenDie Entwicklungsplatine LPA3588 von Neardi ist speziell für solche Szenarien entwickelt und unterstützt bis zu 8 Kanäle von 1080P AHD-Kamera-Eingang.Stellen Sie sich ein Sanitär- oder Logistikfahrzeug vor, das mit 8 Kameras vorne ausgestattet ist., hinten, links, rechts, oben und unten, kann das LPA3588 alle 8 Kanäle von Signalen stabil empfangen und mit der NPU des RK3588 eine vollständige Kollisionsvorhersage durchführen.Das ist wirklich eine Leistung auf dem Niveau der Spezialeinheiten.. LPA3588 Fahrzeugsteuerungs-Host VorteileDie Anforderungen an Kabel sind unglaublich niedrig. Jedes Koaxialkabel kann Signale für 100 bis 200 Meter stabil übertragen.und unter bestimmten Bedingungen noch weiterDarüber hinaus ist die Signalübertragung in Echtzeit und unkomprimiert, ohne die mit Ethernet-Kabeln verbundene Latenzzeit.Für harte Umgebungen mit begrenzten Budgets, die eine Fernüberwachung in Echtzeit erfordern (z. B. Aufnahmen von Baukranen), ist es der unbestrittene Champion. Nachteile: Unterstützt keine "Zwei-Wege-Kommunikation".AHD überträgt hauptsächlich Videosignale unidirektional. Es gibt keine Möglichkeit, durch dieses Kabel komplexe Befehle an die Kamera zu senden (z. B. eine tiefgreifende Parameteranpassung).Außerdem ist die oberste Grenze der Bildqualität durch den analogen Standard eingeschränkt, was es schwierig macht, die Reinheit der digitalen Signale zu erreichen, wobei auf großen Bildschirmen subtile Geräusche sichtbar sind. Anwendungsszenarien: Aufsichtsausstattung in alten Wohngebieten, Rücksicht und Rückbilder für Busse/Lkw und sogar einige kostengünstige Untergrundbetriebsausrüstung. GMSL (Gigabit Multimedia Serial Link) / SerDes: Die "Lebenslinie" des autonomen Fahrens Dies ist derzeit die "Top-Level"-Technologie im Automobilbereich.Während der Hauptsteuerrechner im Kofferraum liegt, mehr als zehn Meter voneinander entfernt und umgeben von Störungen durch verschiedene HochspannungsmotorenMIPI kann nicht so weit reichen, USB ist anfällig für Abstürze und Ethernet hat eine hohe Latenzzeit.Es "verpackt zerbrechliche MIPI-Signale in Eisenblöcke" (Serialization) am Sendeendeende, schickt sie durch robuste abgeschirmte Kabel und "entpackt und stellt" sie dann am Empfangsende an MIPI zurück. GMSL Vision Host Vorteile: Allumfassend und leistungsstark. Es erreicht ein echtes "Four-in-One über ein einziges Kabel": Ein Kabel verarbeitet Video-, Audio-, Zwei-Wege-Steuerungssignale (I2C/UART) und Leistung (PoC) gleichzeitig.Es verfügt über eine extrem hohe Bandbreite (unterstützt 8-Megapixel, 90 fps), mit einer End-to-End-Latenz, die auf der Millisekunden-Ebene gesteuert werden kann, viel niedriger als USB- oder Ethernet-Lösungen und die strengen Standards für die Automobilindustrie erfüllt. Nachteile: teures und geschlossenes Ökosystem. Sein Preis ist oft zehn- bis hundertmal höher als bei USB-Lösungen.und Debugging erfordert in der Regel teure Spezialgeräte. Anwendungsszenarien: Autonome Fahrzeuge auf L2/L3/L4-Ebenen, fortschrittliche chirurgische Roboter und hochwertige mobile Lagerroboter (AGVs).Es ist die einzige Wahl für High-End-Mobilgeräte mit "Lebens-oder-Todes-Situationen" oder "ultra-niedrige Latenz-Echtzeit-Antworten". Es gibt keine "beste" Schnittstelle, sondern nur die für das Szenario am besten geeignete.und die Zähne für GMSL schnallen, wenn es um Automobil- oder High-End-Automatisierungsanwendungen geht.

Neardi Pi 4-3588: Entfesseln von 8K Ultra-Schneller Intelligenz, Ermächtigung der neuen Ära des Enterprise-Grade Edge Computing

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The Neardi Pi 4-3588 development board makes its official debut — it is not only an open-source hardware platform but also a powerful engine for you to transform cutting-edge algorithms into mass-produced products. Spitzenleistung: Octa-Core-Architektur, Flaggschiffleistung Der Neardi Pi 4-3588 ist mit dem Flaggschiff-RK3588-Chip von Rockchip ausgestattet, der einen fortschrittlichen 8nm-Prozess übernimmt, der hohe Leistung perfekt mit extremer Stromverbrauchskontrolle verbindet. Robuster Prozessor: Es verfügt über eine Quad-Core-Cortex-A76 und Quad-Core-Cortex-A55 big.LITTLE-Architektur, die eine dynamische Aufgabenallokation unterstützt, um komplexe Computerszenarien einfach zu bewältigen. Hochwertige Grafikverarbeitung: Es integriert die ARM Mali-G610 MP4-GPU und unterstützt vollständig Mainstream-Grafik-Schnittstellen wie OpenGL ES 3.2 und Vulkan 1.2, die den Anforderungen an eine hochaufgeklärte Bildqualität gerecht werden. Aufsteigende KI-Rechenleistung: Es verfügt über eine integrierte NPU mit bis zu 6TOPS Rechenleistung, unterstützt INT4/INT8/INT16 gemischte Operationen und beschleunigt perfekt die Modelleinleitung von Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Caffe. Visual Feast: 8K-Codierung und -Decodierung mit Ultimate Display Der Neardi Pi 4-3588 ist für visuelle Anwendungen konzipiert. Er unterstützt 8K@60fps H.265/VP9 Hardware-Decodierung und 4K@60fps-Codierung, kombiniert mit HDR-Verarbeitung, bietet Kino-Ebene visuelle Qualität. Multi-Screen-Verbindung: Es verfügt über eine integrierte HDMI-Ausgabe (unterstützt bis zu 8K@30fps oder 4K@120fps) und bietet eine MIPI-DSI-Schnittstelle, die heterogene Anwendungen für mehrere Bildschirme erleichtert. Mehrkanalübernahme: Es ist mit drei MIPI-CSI-Kamera-Schnittstellen ausgestattet, die eine solide Hardwarebasis für die Bildverarbeitung und das Multi-Kamera-Stiching bieten. Umfassende Vernetzung: Reichhaltige Schnittstellen in industrieller Qualität Als "Enterprise-Grade"-Plattform macht der Neardi Pi 4-3588 keine Kompromisse bei der Skalierbarkeit, da er Schnittstellen bietet, die die überwiegende Mehrheit der industriellen Szenarien abdecken: Hochgeschwindigkeitsspeicher: Es unterstützt eine externe NVMe-Protokoll M.2 Key M (SSD 2242) Speichererweiterung. Kommunikation im gesamten NetzwerkEs verfügt über zwei Gigabit Ethernet-Anschlüsse, Dual-Band WiFi 6, Bluetooth 5.4, und eine reservierte Mini-PCIe-Schnittstelle zur Unterstützung von 4G/5G-Modulen. Vollständige Abdeckung des Industrieprotokolls: Es verfügt über integrierte CAN FD, RS485, UART, I2C, SPI und andere häufig verwendete Kommunikationsschnittstellen, die nahtlos mit verschiedenen Sensoren und industriellen Peripheriegeräten verbunden sind. Entwicklerfreundlich: Full-Stack Open Source, schnelle Massenproduktion Die Neardi Pi 4-3588 bietet nicht nur Hardware, sondern auch ein Ökosystem: Unterstützung für mehrere Systeme: Es passt perfekt zu Android, Buildroot, Debian und Ubuntu-Systemen. Open-Source-Code: Es bietet Benutzern Open-Source-Systemcode, vollständige WIKI-Dokumentation, Kernel-Treiber und Blinkwerkzeuge. Umfassende Unterstützung: Lindi Technology bietet eine umfassende Unterstützung von der technischen Beratung bis zur kundenspezifischen Entwicklung und hilft Ihnen, den Zyklus vom Prototyp bis zur Serienproduktion erheblich zu verkürzen. Industriequalität: Es bietet kommerzielle (-20°C~75°C) und industrielle (-40°C~85°C) Ausführungen an, um den Anforderungen an einen stabilen Betrieb in rauen Umgebungen gerecht zu werden. Weite Palette von Anwendungsszenarien Dank seiner hohen Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit wurde der Neardi Pi 4-3588 in folgenden Bereichen eingesetzt: Künstliche Intelligenz und Vision: Objekterkennung, Bildverarbeitung, Überwachung. Ein intelligentes Display: Smart Tablets, kommerzielle Bildschirme. Industrie und Verkehr: industrielle Steuerung, Energie, Fahrzeugterminals, intelligente Logistik. Aufgrund der leistungsstarken Chipleistung von Rockchip RK3588 und der umfassenden Erfahrung von Lindi Technology bei der Anpassung an die Bedürfnisse der Industrie, entsteht die hervorragende Leistung durch die Verfeinerung jedes Einzelnen.Eine schnelle Massenproduktion kommt von einer ausgereiften und stabilen ÖkosystemunterstützungDer Neardi Pi 4-3588 ist jetzt offiziell erhältlich, mit einem kompletten SDK, technischer Dokumentation und technischem Support auf Expertenniveau.

Eine eingehende Interpretation des 6TOPS-Engpasses des RK3588 und die Wahrheit über die NPU-Rechenleistung

.gtr-container-7f3e9a { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 15px; box-sizing: border-box; overflow-wrap: break-word; word-break: normal; } .gtr-container-7f3e9a .gtr-heading-main { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-7f3e9a .gtr-heading-sub { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 0.8em; color: #007bff; text-align: left; } .gtr-container-7f3e9a p { font-size: 14px; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; } .gtr-container-7f3e9a strong { font-weight: bold; } .gtr-container-7f3e9a ul, .gtr-container-7f3e9a ol { list-style: none !important; padding-left: 25px; margin-bottom: 1em; } .gtr-container-7f3e9a li { position: relative; margin-bottom: 0.5em; font-size: 14px; text-align: left; list-style: none !important; } .gtr-container-7f3e9a ul li::before { content: "•" !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #007bff; font-size: 1.2em; line-height: 1.6; } .gtr-container-7f3e9a ul ul li::before { content: "◦" !important; color: #007bff; } .gtr-container-7f3e9a ol { counter-reset: list-item; } .gtr-container-7f3e9a ol li { counter-increment: none; list-style: none !important; } .gtr-container-7f3e9a ol li::before { content: counter(list-item) "." !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #007bff; width: 20px; text-align: right; margin-left: -25px; line-height: 1.6; } .gtr-container-7f3e9a img { margin-bottom: 1.5em; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-7f3e9a { max-width: 960px; margin: 0 auto; padding: 20px; } .gtr-container-7f3e9a .gtr-heading-main { font-size: 20px; } .gtr-container-7f3e9a .gtr-heading-sub { font-size: 18px; } } Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einem Edge-KI-Projekt mit dem RK3588: Der Kameravideostream muss Echtzeit-Gesichtserkennung und Fahrzeugerkennung durchführen und gleichzeitig UI-Anzeige, Daten-Upload und Geschäftslogikverarbeitung unterstützen. Sie bemerken: Frame-Drops treten auf, wenn sich viele Objekte im Frame befinden, große Modelle laufen nicht reibungslos und die Temperatur steigt stark an. An diesem Punkt sagen die Leute normalerweise: "Ihr Modell ist zu groß—die 6TOPS des RK3588 reichen nicht aus." Aber ist es wirklich ein Mangel an Rechenleistung? Haben Sie sich jemals gefragt: Warum kommt es bei der Ausführung eines 4TOPS-Modells immer noch zu Frame-Drops und Verzögerungen, obwohl ein 6TOPS-NPU vorhanden ist? Die Antwort liegt in drei Dimensionen der NPU-Rechenleistung: Spitzenleistung (TOPS), Präzision (INT8/FP16) und Effizienz (Bandbreite). Sie werden feststellen, dass verschiedene Chips ihre NPU-Spezifikationen hervorheben, wobei ein Kernparameter prominent angezeigt wird: NPU-Rechenleistung: X TOPS. Beispiele hierfür sind RK3588-6TOPS, RK3576-6TOPS, RK1820-20TOPS, Hi3403V100-10TOPS, Hi3519DV500-2.5TOPS, Jetson Orin Nano-20/40TOPS, Jetson Orin NX-70/100TOPS usw. Was ist TOPS? Warum reden alle darüber? Tera: Steht für 10¹². Operationen pro Sekunde: Bezieht sich auf die Gesamtzahl der KI-Operationen, die der NPU in einer Sekunde ausführen kann. Vereinfacht ausgedrückt bedeutet 1 TOPS, dass der NPU 1 Billion (10¹²) Operationen pro Sekunde ausführen kann. Wie wird TOPS berechnet? Die Gesamtzahl der MAC-Einheiten ist der Kern der neuronalen Netzwerkberechnung. In Faltungsebenen und vollständig verbundenen Ebenen beinhaltet die Hauptberechnung die Multiplikation von Eingangsdaten mit Gewichten und anschließende Summierung der Ergebnisse. Die Designphilosophie eines NPU besteht darin, ein extrem großes Array paralleler MAC-Einheiten zu haben. Ein NPU-Chip kann Tausende oder sogar Zehntausende von MAC-Einheiten enthalten, die gleichzeitig arbeiten können, um groß angelegte Parallelberechnungen zu erreichen. Je mehr MAC-Einheiten vorhanden sind, desto größer ist die Rechenmenge, die der NPU in einem einzigen Taktzyklus ausführen kann. Taktfrequenz: Bestimmt die Anzahl der Zyklen, die der NPU-Chip und seine MAC-Einheiten pro Sekunde ausführen (gemessen in Hertz, Hz). Eine höhere Frequenz ermöglicht es dem MAC-Array, mehr Multiplikations- und Akkumulationsoperationen pro Zeiteinheit durchzuführen. Wenn Hersteller TOPS ankündigen, verwenden sie die maximale Betriebsfrequenz des NPU (d. h. die maximal erreichbare Frequenz). Operationen pro MAC: Eine vollständige MAC-Operation beinhaltet tatsächlich eine Multiplikation und eine Addition. Um sich an der traditionellen FLOPS-Zählweise (Floating-Point Operations Per Second) zu orientieren, zählen viele Rechenstandards eine MAC-Operation als 2 Basisoperationen (1 für Multiplikation und 1 für Addition). Präzisionsfaktor: Die MAC-Einheiten eines NPU sind für die Verarbeitung von Daten mit geringer Präzision (z. B. INT8) optimiert. Vereinfachtes Beschleunigungsverhältnis von INT8 gegenüber FP32: Da 32 Bit / 8 Bit = 4 ist, kann eine einzelne FP32-Einheit theoretisch viermal so viele Operationen in einem Zyklus ausführen, wenn auf INT8-Berechnung umgeschaltet wird. Wenn also die TOPS eines Herstellers auf INT8 basieren, muss sie mit einem präzisionsbezogenen Beschleunigungsverhältnis multipliziert werden. Aus diesem Grund ist INT8 TOPS viel höher als FP32 TOPS. TOPS misst die theoretische Spitzenrechenleistung. In praktischen Anwendungen ist die tatsächliche effektive Rechenleistung eines NPU aufgrund von Faktoren wie Datenübertragung, Speicherbeschränkungen und Modellstruktur oft geringer als dieser Spitzenwert. Rechenleistung ist Geschwindigkeit; Präzision ist "Feinheit". Rechenleistung sagt uns, wie schnell ein NPU läuft, während Rechenpräzision uns sagt, wie fein er arbeitet. Präzision ist eine weitere Schlüsseldimension der NPU-Leistung, die die Anzahl der verwendeten Bits und den Darstellungsbereich der Daten während der Berechnung bestimmt. Auf derselben TOPS-Ebene ist die tatsächliche Rechengeschwindigkeit von INT8 viel höher als die von FP32. Dies liegt daran, dass die MAC-Einheiten des NPU mehr 8-Bit-Daten gleichzeitig verarbeiten und mehr Operationen ausführen können. Die von Herstellern beanspruchten NPU-TOPS basieren in der Regel auf INT8-Präzision. Stellen Sie beim Vergleichen sicher, dass Sie TOPS unter derselben Präzision vergleichen. Hohe Präzision (typischerweise für das Training verwendet) FP32 (Single-Precision Floating-Point, 32-Bit): Bietet den größten numerischen Bereich und die größte Präzision. Wird häufig in traditionellen GPU- und PC-Berechnungen verwendet. Modelle verwenden typischerweise FP32 während der Trainingsphase, um die Genauigkeit sicherzustellen. FP16/BF16 (Half-Precision Floating-Point, 16-Bit): Reduziert das Datenvolumen um die Hälfte und behält gleichzeitig ein gewisses Maß an Präzision bei, was schnellere Berechnungen und Speicherersparnisse ermöglicht. Geringe Präzision (typischerweise für Inferenz verwendet) INT8 (8-Bit-Ganzzahl): Derzeit der Industriestandard für die Bewertung der Inferenzleistung von Edge-seitigen NPUs. Der Prozess der Konvertierung von Modellgewichten und Aktivierungswerten von hoher Präzision (z. B. FP32) in 8-Bit-Ganzzahlen wird als Quantisierung bezeichnet. INT4 (Lower Bit-Width): Bietet eine weitere Komprimierung, die sich für Szenarien mit extrem hohen Anforderungen an Stromverbrauch und Latenz eignet, aber höhere Anforderungen an die Steuerung des Modellpräzisionsverlusts stellt. Wie man die tatsächliche Leistung eines NPU versteht? Wenn Sie einen NPU mit 20 TOPS (INT8) sehen, müssen Sie Folgendes verstehen: Die Spitzenrechenleistung beträgt 20 Billionen Operationen pro Sekunde. Diese Rechenleistung wird unter 8-Bit-Ganzzahlpräzision (INT8) gemessen. Dies bedeutet, dass sie hauptsächlich für KI-Inferenz (z. B. Bilderkennung, Sprachverarbeitung usw.) verwendet wird, nicht für das Training. Die endgültige Leistung hängt von der Anwendung ab: Die tatsächliche Benutzererfahrung (z. B. Geschwindigkeit beim Entsperren per Gesichtserkennung, Latenz bei der Echtzeitübersetzung) hängt nicht nur von den TOPS des NPU ab, sondern auch von: Modellquantisierungsqualität: Ob das quantisierte INT8-Modell eine ausreichende Genauigkeit beibehält. Speicherbandbreite: Die Geschwindigkeit der Dateneingabe und -ausgabe. Software-Stack und Treiber: Der Optimierungsgrad der vom Chiphersteller für die Modellbereitstellung bereitgestellten Toolchain und Treiber. Die Rechenleistung (TOPS) eines NPU ist ein Indikator für seine Geschwindigkeit, während die Rechenpräzision (z. B. INT8) der Schlüssel zu seiner Effizienz und Anwendbarkeit ist. Für Geräte, die Endbenutzern zugewandt sind, zielen Hersteller im Allgemeinen darauf ab, INT8 TOPS zu maximieren und gleichzeitig akzeptable Präzisionsverluste aufrechtzuerhalten, um eine KI-Inferenzleistung mit geringem Stromverbrauch und hoher Effizienz zu erzielen.

Innovation und Durchbruch von heimischen KI-Chips: Chancen und Herausforderungen im Edge-Terminal-Zeitalter

.gtr-container-ai-insights-7f3d { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 16px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; overflow-x: hidden; } .gtr-container-ai-insights-7f3d p { font-size: 14px; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; word-break: normal; overflow-wrap: normal; } .gtr-container-ai-insights-7f3d .gtr-title-main { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-ai-insights-7f3d .gtr-title-sub { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 0.8em; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-ai-insights-7f3d .gtr-image-wrapper-7f3d { margin: 2em 0; text-align: center; } .gtr-container-ai-insights-7f3d img { max-width: 100%; height: auto; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-ai-insights-7f3d { padding: 24px 40px; max-width: 960px; margin: 0 auto; } .gtr-container-ai-insights-7f3d p { margin-bottom: 1.2em; } .gtr-container-ai-insights-7f3d .gtr-title-main { font-size: 24px; margin-top: 2.5em; margin-bottom: 1.2em; } .gtr-container-ai-insights-7f3d .gtr-title-sub { font-size: 20px; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; } } Nach der Explosion großer KI-Modelle ist der Rechenbetrieb nicht mehr auf die Cloud beschränkt; immer intelligentere Algorithmen laufen jetzt lokal auf Edge-Geräten.Intelligente Kameras erkennen menschliche Formen und Verhaltensweisen, Fahrzeugterminals überwachen das Fahren in Echtzeit, industrielle Kameras erkennen Fehler automatisch und Robotersauger identifizieren Ziele offline.und stärkste Heimat-Ersatz Schlachtfeld, was den inländischen SoC-Anbietern ein Fenster in der Multimedia- und KI-Verarbeitung bietet. Edge-AI-Markt: Das am schnellsten wachsende und dichteste KI-Schlachtfeld Streng genommen teilt sich der Edge-AI-Markt in Edge-Terminal- und Edge-Server-Segmente.Edge-Terminals (in diesem Artikel) sind MassenvolumenSie erfassen die Umgebung und verarbeiten Video/Stimme vor Ort, liefern Edge-AI-Funktionen und unterstützen die Hardware. Welche Geräte zählen als Edge-Terminals? intelligente Kameras (IPC, intelligente Türglocken, Dashcams), Kameraen für die industrielle Vision und QC-Terminals, Fahrzeugmodule (AVM, DMS, DVR, ADAS-Assist),Einzelhandelskioske mit Selbstbedienung, Smart-Home-Geräte (Lautsprecher, Staubsauger, Appliance-Steuerungen) und Smart-City-Edge-Knoten müssen alle die Verarbeitung lokal durchführen. Zwei technische Wege für Edge-AI-Chips: SoC-Integration vs. diskreter KI-Beschleuniger Edge-AI-Chips folgen zwei Wegen: einem SoC mit integrierter NPU für kostengünstige, leistungsarme Vollintelligenz oder einem diskreten KI-Beschleuniger, der Rechenleistung für mehrmodelleigene, belastete professionelle Schlussfolgerungen hinzufügt. SoC (System on Chip) integriert CPU, GPU, KI, Video, Audio und Peripheriegeräte in einem Werkzeug. Rockchip RK3576, ein Allzweck-Edge-AI-SoC: 8-Kern-CPU (4×A72 + 4×A53); 6-TOPS-NPU (INT4/8/16, FP16); Mali-G52 GPU; 8-K-Decodierung, 4-K-Codierung; Multi-MIPI-CSI für mehrere Kameras, mehrere Displays (DSI),Ziel sind industrielle Tablets, KI-Kameras, Fahrzeug-DVR, Roboter-Vision. HiSilicon Hi3403V100 verbindet AI-ISP (Bildverbesserung + AI-Ko-Optimierung). Ein Pro-Vision-SoC mit Quad A55, 10-TOPS NPU eng mit ISP zusammengeführt. High-Spec-ISP zeichnet sich bei Hintergrundbeleuchtung und schlechten Lichtern aus;Multi 4-K Video E/A■ hohe Einsatzeffizienz für Erkennung/Verfolgung. Wie Aufgaben effizient auf CPU, GPU, NPU und diskreten Beschleuniger aufgeteilt werden können?Vorverarbeitung auf GPU/CPU, Schlussfolgerung auf NPU/Beschleuniger, Nachverarbeitung auf CPU?ist die wichtigste Leistungschwierigkeit.So wurden KI-Beschleuniger geboren.SoC verwaltet Systemplanung, Video, Grafik, Benutzeroberfläche; Accelerator führt Modelle aus und liefert KI-Rechenleistung. Rockchip RK1820, ein NPU-Coprozessor für eine leistungsstarke Edge-KI, fungiert als “zweites Gehirn.” 20-TOPS-NPU, eigenständige Modelldurchführung, INT8/16/FP16;Paare mit RK3576/3588 über PCIe für eine höhere Inferenz. Heimische KI-Chip-Positionierung: Gewinnen Sie durch die richtige Spur, nicht durch das Stapeln von Spezifikationen In Edge AI sind TOPS, CPU-Kerne und Prozessknoten wichtig, aber das Überleben hängt von der Wahl der richtigen Spur ab. Rockchip: Das umfassendste Portfolio und das stärkste Ökosystem Das Ziel von Rockchip ist nicht der schnellste Chip, sondern das reichste Ökosystem.Vollständige Rechenleiter: RV1103/1106 für leichte Kameras; RV1126/1109 für Sicherheitsstandard; RK3576 für mittlere / hohe Endgeräte; RK3588 für Flaggschiff-Edge; RK3688 für High-Computing-Core der nächsten Generation.Diese Matrix ist die universelle Basis für einheimische Geräte von IPC mit geringer Leistung bis hin zu industriellen Gateways, AR-Brillen, Roboter, Bildungsboxen, Fahrzeug-DMS/CMS.Technischer Vorteil: ausgewogene Multimedia + ISP + KI; starke Codecs, ISP und ausgereifte RKNN-Tool-Kette. Allwinner: Ultra-Light KI + Ultra-Low-Power IoT Nicht für große Modelle, sondern für massive IoT- und Konsumgeräte.Position: geringe Leistung, hohes Volumen, kostensensibel. Smart-Lautsprecher (reiche I2S/PDM/Mic-Unterstützung), leichte AI-Kameras, kleine Gerätesteuerung, TTS/Sprachterminals. V853/V831: ultraleichte AI-SoC.R-SerieAllwinner verfolgt Szenarien mit 10 Millionen Einheiten, nicht TOPS. Amlogic: Multimedia King, KI als Bonus Weltweit führend in OTT-Boxen und Smart-TV-SoCs.Position: Home Media Hub + Consumer Smart Device. KI ist ein Verstärker; Kernstärken sind Videodekodierung, HDR, A/V-Synchronisierung, TV/OTT-Ökosystem.AIO für Heimunterhaltung. Fullhan, Sicherheits-Vision-Spezialist Fast ausschließlich Überwachungskameras.Position: sicherheitsspezifisches SoC. Stärken: starker ISP, starke Komprimierung, strenge Kostenkontrolle, enge Ausrichtung auf Hikvision/Dahua-Ökosysteme. Flaggschiffe: FH8856, FH8852.Fullhan gräbt tief in die einzige riesige Überwachungsbahn., die Stabilität und die Kosten gewinnen. Ingenic: Ultra-Niedrigleistung + Ultra-Leichte KI MIPS-basierte, tragbare und Smart-Home.Position: leichte Smart Devices, winzige Pakete. Anwendungen: intelligente Türglocken, leichte IPC, Kinderuhren, Micro-Edge-Knoten. Merkmale: geringste Leistung, hohe Integration, geringer Fußabdruck.AISoC-Reihe für Lichtsichtnachweise. Wirkliche Bedürfnisse von Edge-AI: Nicht mehr TOPS, sondern “Interface Matrix + Szenario Fit” Zwei Jahre lang ging es nur um TOPS3, 6, 12 als ob größere Zahlen bessere Chips bedeuten. Bei Überwachungskameras, Industriekameras, intelligenten Türglocken, Fahrzeug-DMS/ADAS zählt: genügend Kameraanschlüsse? (MIPI-CSI, DVP), wie viele Videostreams? Echtzeit-Codierung? (H.264/H.265/8K/4K),ISP-TuningqualitätIn der industriellen DTU, Smart Gateway, Robotern, Energie-Szenarien, Peripheriegeräten übertreffen TOPS: doppelte GbE/2.5G/RGMII/SGMII, RS232/485/CAN/UART, Wi-Fi/BT, 4G/5G-Module, mehrere USB/SPI/I2C.In intelligenten Steuerungen, Aftermarket-Auto-Displays, AR/VR, Smart POS, Prioritätenverschiebung auf Display-Ports (MIPI-DSI, HDMI, eDP), Unterstützung von mehreren Bildschirmen, Benutzeroberflächenleistung (GPU/Grafik), mit KI als Helfer, nicht als Star. Schlüsselwörter für den Aftermarket im Automobilbereich: Stoßbeständigkeit, Spannungswechsel, ‐40-85 °C, eMMC-Lebensdauer, Multi-CSI für DMS/OMS/ADAS, Video-Latenz auf ms-Ebene. Edge AI ist die beste Spur für heimische Chips; die Gelegenheit kommt nicht aus dem Stapeln von TOPS, sondern aus dem Wissen um die Szene und der Nachfrage.und Heimgeräte werden die Bühne sein, in der sich inländische Chips bewährt.

All-in-One-Leitfaden zur Entwicklung des Wi-Fi-Protokolls – Erreichen Sie den Leistungsgipfel mit Wi-Fi 6!

.gtr-container-w7x8y9 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 20px; max-width: 100%; box-sizing: border-box; } .gtr-container-w7x8y9 p { font-size: 14px; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; word-break: normal; overflow-wrap: normal; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-heading-main { font-size: 18px; font-weight: bold; color: #0056b3; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; text-align: left; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-heading-sub { font-size: 16px; font-weight: bold; color: #0056b3; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 0.8em; text-align: left; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-protocol-item { margin-bottom: 1em; padding-left: 15px; position: relative; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-protocol-item::before { content: "•"; color: #0056b3; position: absolute; left: 0; font-size: 1.2em; line-height: 1; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-protocol-item strong { font-weight: bold; color: #333; font-size: 14px; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-tech-explanation { margin-bottom: 1.5em; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-tech-explanation strong { font-weight: bold; color: #333; font-size: 14px; display: block; margin-bottom: 0.5em; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-feature-block { margin-bottom: 1.5em; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-feature-block .gtr-feature-title { font-size: 14px; font-weight: bold; color: #333; margin-bottom: 0.5em; text-align: left; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-image-wrapper { margin-top: 2em; margin-bottom: 2em; text-align: center; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-w7x8y9 { padding: 30px 50px; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-heading-main { font-size: 20px; } .gtr-container-w7x8y9 .gtr-heading-sub { font-size: 18px; } } Von den frühesten Wählverbindungen bis hin zur heutigen, allumfassend vernetzten Ära hat unser Streben nach Geschwindigkeit und Stabilität nie aufgehört. Jede Wi-Fi-Protokollinnovation markiert einen riesigen Sprung in unserem intelligenten Leben. Diese Protokolle stammen alle aus der IEEE 802.11-Familie von Standards und entwickeln sich von 802.11b bis zum heutigen Wi-Fi 4/5/6. Frühe Entwicklung und Leistungssprünge: von 802.11b/g zu 802.11ax 802.11b – 2,4-GHz-Band, 11 Mbit/s Spitzenrate; legte den Grundstein und brachte Wi-Fi auf den Massenmarkt. 802.11a – 5-GHz-Band, 54 Mbit/s Spitze; erster, der OFDM einsetzte, aber 5-GHz-Geräte waren rar, daher setzte es sich nie durch. 802.11g – 2,4-GHz-Band, 54 Mbit/s Spitze; vereinte das Beste aus beiden Welten – verwendete OFDM im 2,4-GHz-Band für höhere Geschwindigkeit und blieb gleichzeitig abwärtskompatibel mit 802.11b. 802.11n (Wi-Fi 4) – 2,4- und 5-GHz-Bänder, 600 Mbit/s Spitze (4×4 MIMO, 40 MHz); führte MIMO ein, durchbrach die 100-Mbit-Barriere und fügte Dualband-Unterstützung hinzu. 802.11ac (Wi-Fi 5) – Nur 5-GHz-Band, 6,9 Gbit/s Spitze (8×8 MIMO, 160 MHz); führte MU-MIMO (DL) ein, erweiterte Kanäle und erhöhte die Bandbreite. 802.11ax (Wi-Fi 6) – 2,4- und 5-GHz-Bänder, 9,6 Gbit/s Spitze (8×8 MIMO, 160 MHz, 1024-QAM); bietet hohe Effizienz (Kapazität), geringe Latenz, geringen Stromverbrauch und starke Störfestigkeit. MIMO (802.11n): Zuvor wurden Daten über einen einzigen Kanal übertragen. MIMO verwendet mehrere Antennen, um Daten gleichzeitig zu senden und zu empfangen, wodurch eine parallele Mehrkanalübertragung ermöglicht und die Datenraten und die Reichweite erheblich erhöht werden. MU-MIMO (DL) (802.11ac): Ermöglicht es einem Router erstmals, Daten gleichzeitig an mehrere Endgeräte zu senden (Downlink), wodurch die Netzwerkeffizienz in Szenarien mit mehreren Geräten effektiv verbessert wird. Wi-Fi 5: unterstützt nur DL MU-MIMO; Wi-Fi 6: erweitert sich auf Uplink und Downlink. Wi-Fi 6: der Inbegriff von Effizienz und Stabilität Wi-Fi 6 (802.11ax) ist mehr als nur eine Geschwindigkeitssteigerung – es ist eine Effizienzrevolution, die Staus, Latenz und Stromverbrauch angeht und die Grundlage für IoT der nächsten Generation legt. MU-MIMO verarbeitet „High-Throughput-Datenströme mit großen Paketen“; OFDMA verarbeitet „Szenarien mit mehreren Geräten und kleinen Paketen“. OFDMA (Orthogonal Frequency-Division Multiple Access): Prinzip: Traditionelles Wi-Fi bedient immer nur ein Gerät gleichzeitig; OFDMA teilt den Kanal in mehrere RUs auf und kann Daten gleichzeitig an mehrere Geräte liefern. Es teilt einen einzelnen Datenkanal in viele kleine Unterträger (Ressourceneinheiten) auf und transportiert kleine Pakete gleichzeitig an mehrere verschiedene Geräte. Vorteil: Reduziert die Latenz erheblich, insbesondere in IoT-Szenarien mit kleinen Datenmengen, aber vielen Geräten, wodurch die Effizienz um bis zu 4× verbessert wird. UL/DL MU-MIMO (Uplink/Downlink Multi-User MIMO): Wi-Fi 5 unterstützt nur Downlink (Router-zu-Gerät); Wi-Fi 6 fügt bidirektionales MU-MIMO hinzu, sodass Geräte gleichzeitig an den Router senden und Wartezeiten eliminieren können. TWT (Target Wake Time): Prinzip: Der Router verhandelt die nächste Kommunikationszeit mit jedem Gerät; das Gerät kann außerhalb des geplanten Fensters in den Tiefschlaf gehen.Vorteil: Reduziert den Batterieverbrauch erheblich und verlängert die Akkulaufzeit von IoT-Geräten um 2–10. BSS Coloring & Spatial Reuse: Durch das Hinzufügen eines „Farbtags“ zu BSS-Paketen identifiziert und ignoriert das System intelligent Störungen von benachbarten Netzwerken, wodurch die Stabilität und die Störfestigkeit in dicht besiedelten Wohngebieten erheblich verbessert werden. Leistung & Dual-Mode-Integration: FD7352S Wi-Fi 6-Lösung Das FD7352S-Modul von Neardi basiert auf dem neuesten Wi-Fi 6 Wave 2-Protokoll und integriert alle fortschrittlichen Technologien – eine ideale Wahl für Hochleistungs- und hochzuverlässige IoT-Produkte. 2T2R-Architektur 2T2R MIMO: FD7352S verwendet zwei Sendeantennen (2T) und zwei Empfangsantennen (2R) für Hochleistungsübertragung.Theoretische Raten: 2,4 GHz – 572,4 Mbit/s, 5 GHz – 1,2 Gbit/s; gemessener Durchsatz bis zu 550 Mbit/s.Modulation: 1024-QAM packt mehr Daten pro Symbol und sorgt so für reibungslose, stabile HD-Videostreams. Wi-Fi 6 & BT 5.4 Perfekte Koexistenz FD7352S ist nicht nur ein Wi-Fi 6-Modul, sondern auch ein 802.11ax + Bluetooth 5.4 Dual-Mode-Kombi.Koexistenzmechanismus: Im 2,4-GHz-Band stören sich Wi-Fi und Bluetooth oft gegenseitig. Die Hardware-basierte Arbitrierung von FD7352S plant intelligent Wi-Fi-Daten- und Bluetooth-Audio-/Steuerungspakete und hält beide stabil – ideal für schnelles Bluetooth-Pairing und hochwertige Wi-Fi-Videos.Bluetooth 5.4: Unterstützt das neueste BT v5.4, abwärtskompatibel mit BR/EDR/LE 1M/LE 2M/LE LR und bietet zuverlässige, energiesparende und weitreichende Sensorverbindungen. Hochintegrierte Schnittstellen Unterstützt SDIO 3.0 (High-Speed-Daten) + HS-UART (Steuerung) + PCM (HD-Audio) und gewährleistet so eine breite Kompatibilität.Mit herausragender 2T2R-Leistung, UL/DL-OFDMA-Effizienz, TWT-Stromsparmodus und Bluetooth 5.4-Dual-Mode-Koexistenz bietet FD7352S eine Komplettlösung für intelligente Produkte der nächsten Generation.

Autoritative Analyse | Warum immer mehr Kernmodule Board-to-Board (B2B)-Verbindungen wählen?

.gtr-container-x7y2z9 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 15px; box-sizing: border-box; } .gtr-container-x7y2z9 p { font-size: 14px; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; } .gtr-container-x7y2z9-title-main { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 1em; text-align: left; color: #0056b3; /* Ein dezentes Industrieblau für Haupttitel */ } .gtr-container-x7y2z9-title-sub { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 1.2em; margin-bottom: 0.8em; text-align: left; color: #007bff; /* Ein etwas helleres Blau für Untertitel */ } .gtr-container-x7y2z9 .gtr-table-wrapper { overflow-x: auto; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 1.5em; } .gtr-container-x7y2z9 table { width: 100%; border-collapse: collapse !important; border-spacing: 0 !important; margin: 0 !important; padding: 0 !important; table-layout: fixed; /* Stellt sicher, dass die Spalten gleichmäßig verteilt sind */ min-width: 600px; /* Stellt sicher, dass die Tabelle auf kleinen Bildschirmen scrollbar ist, wenn der Inhalt breit ist */ } .gtr-container-x7y2z9 th, .gtr-container-x7y2z9 td { border: 1px solid #ccc !important; padding: 10px !important; text-align: left !important; vertical-align: top !important; font-size: 14px !important; word-break: normal !important; overflow-wrap: normal !important; } .gtr-container-x7y2z9 th { font-weight: bold !important; background-color: #f0f0f0; /* Hellgrauer Hintergrund für Überschriften */ color: #333; } .gtr-container-x7y2z9 tr:nth-child(even) { background-color: #f9f9f9; /* Zebra-Streifen */ } .gtr-container-x7y2z9 img { height: auto; /* Ermöglicht die proportionale Skalierung von Bildern */ display: block; /* Stellt sicher, dass Bilder Block-Level sind, um eine ordnungsgemäße Abstände zu gewährleisten */ margin: 1.5em 0; /* Fügt vertikalen Abstand um Bilder hinzu */ } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-x7y2z9 { padding: 25px; max-width: 960px; /* Beschränkt die Breite auf größeren Bildschirmen für bessere Lesbarkeit */ margin: 0 auto; /* Zentriert die Komponente */ } .gtr-container-x7y2z9 table { min-width: auto; /* Entfernt die Mindestbreite auf größeren Bildschirmen */ table-layout: auto; /* Ermöglicht der Tabelle, die Spaltenbreiten auf natürliche Weise anzupassen */ } } Bei der Konstruktion eines Kernmoduls wird die Verbindungsmethode oft übersehen, obwohl sie die strukturelle Stabilität, die Signalintegrität und die Wartbarkeit des gesamten Systems bestimmt. In den letzten Jahren hat sich eine wachsende Anzahl von Kernmodulen, Entwicklungsboards und sogar die Hauptsteuersysteme ganzer Geräte in Richtung Board-to-Board-Verbindungen entwickelt. Warum wechseln immer mehr Hersteller zu dieser Lösung? Ist sie wirklich überlegen? Heute werden wir alles von der Konstruktion bis zur Massenproduktionspraxis gründlich erklären. Vollständige Analyse der gängigen Verbindungen: Wer sie verwendet und was ihre Vor- und Nachteile sind? In High-Compute-, High-Interface-Density-SoC-Systemen sind Board-to-Board-Steckverbinder zur bevorzugten Lösung geworden, die Signalintegrität und mechanische Zuverlässigkeit in Einklang bringt. Verbindung Typische Verwendung Vorteile Nachteile LCC Module mit kleinem Formfaktor Geringe Kosten, leicht zu löten Nicht entfernbar, schlechte Langzeitverlässlichkeit Edge-Card High-Speed-Hot-Plug-Anwendungen Zuverlässiger Kontakt, ausgereiftes Volumenverfahren Strenge mechanische Einschränkungen, eingeschränkte PCB-Kontur FPC-Flexkabel Ultradünne oder faltbare Geräte Flexible Führung, dünnes Profil Schwache EMI-Abschirmung, begrenzte mechanische Stabilität Board-to-Board-Steckverbinder Industrielle Motherboards, AI-Compute-Module High-Density-Steckung, robust, vor Ort wartbar Etwas höhere Kosten, enge Platzierungstoleranz Warum Board-to-Board-Steckverbinder wählen? Aufschlüsselung der wichtigsten Stärken High-Density-Signaltransport: Entwickelt für geschwindigkeitsorientierte SoCs. Mit Hochleistungs-SoCs wie dem RK3588 und RK3576, die Mainstream werden, ist die Modul-zu-Träger-Signalisierung keine Aufgabe mehr von "ein paar Dutzend Zeilen" - es ist ein Problem von über hundert Hochgeschwindigkeitskanälen. Board-to-Board-Steckverbinder liefern problemlos 40–120 Pins mit Hochgeschwindigkeitssignalen und behalten gleichzeitig eine enge Impedanzkontrolle und eine hervorragende Signalintegritätsleistung (SI) bei. Die LKB3576-Trägerplatine verwendet vier Panasonic AXK5F80537YG Board-to-Board-Steckverbinder – 80-polig, 0,5 mm Raster – die mit vier M2-Schrauben befestigt sind. Im Vergleich zu FPC- oder LCC-Kastellierungen bieten Board-to-Board-Steckverbinder:- Geringere Signalverluste, insbesondere bei 2–5 Gbit/s;- Stärkere EMI-Abschirmung durch gut geerdete Pin-to-Pin-Isolierung;- Kontrollierbare Stecktoleranz – präzise Pin-und-Buchsen-Ausrichtung innerhalb von ±0,05 mm. AI-Motherboards, industrielle Gateways, Automotive-Headunits und Machine-Vision-Hosts betreiben alle mehrere gleichzeitige MIPI-, USB 3.0-, PCIe- und Gigabit-Ethernet-Verbindungen; Board-to-Board-Verbindungen erhalten die Stabilität und Gleichmäßigkeit dieser Hochgeschwindigkeitssignale besser als jede Alternative. Überlegene mechanische Robustheit und Vibrationsfestigkeit In Automobil- und Industrieumgebungen lockern anhaltende Vibrationen und thermische Zyklen die Verbindungen leicht. FPC-Flexkabel in diesen Umgebungen leiden oft unter EMI-Aufnahme, Signaldrift oder intermittierenden Kontakten. Board-to-Board-Steckverbinder, die mit Metallstiften und Press-Fit-Buchsen gebaut wurden, bieten drei mechanische Vorteile: - Hohe Vibrationsimmunität: 60–80 N Einfügekraft übersteht wiederholte Stöße und Erschütterungen- Vergoldete Kontakte: erhalten über Tausende von thermischen Zyklen niederohmige Pfade- Starre Montage: Optionale Schrauben und Ortungsstifte verriegeln das gesteckte Paar am Gehäuse und eliminieren Mikrobewegungen Schnellere Montage und Vor-Ort-Service: Straffung der Volumenproduktion Für Produktionslinien-Ingenieure ist der größte Vorteil von Board-to-Board das lötfreie + wiederverwendbare Stecken.- Kernmodule werden in Sekundenschnelle eingesteckt und herausgezogen; kein Reflow erforderlich.- Wenn eine Platine ausfällt, tauschen Sie das obere Modul aus – der Träger verbleibt im Gehäuse.- Reduziert die SMT-Kosten und die Lebensdauerkosten.- Keine Hochtemperaturzyklen, also keine Hitzebelastungsschäden.- Der Durchsatz bei Montage/Demontage steigt um das 3–5-fache.- Ein größeres Ausrichtungsfenster ermöglicht eine halbautomatische Einführung, wodurch normale Handhabungstoleranzen verziehen werden. Hohe Raumeffizienz: Optimiert für kompakte Designs Da Embedded-Geräte auf kleinere und dünnere Formfaktoren drängen, ermöglichen Board-to-Board-Steckverbinder einen vertikalen Stapel: Zwei PCBs sitzen fast von Angesicht zu Angesicht und maximieren so die volumetrische Effizienz. - Die Moduldicke sinkt auf 2–6 mm- Kürzere interne Leiterbahnen ergeben sauberere Signalpfade- Ein aufgeräumteres Gehäuse erleichtert die Wärmeausbreitung und das Abschirmungsdesign Produkt-Fallstudie – LKD3576-Entwicklungsboard SoC: RK3576, Octa-Core 64-Bit (4*A72 + 4*A53), ARM Mali-G52 MC3 GPU, 6 TOPS NPUCodec: 4K60 fps H.264/AVC-Dekodierung, 8K30 fps oder 4K120 fps H.265/HEVC-Dekodierung; 4K60 fps H.264/H.265-CodierungSpeicher: RAM unterstützt LPDDR4/4X/5, ROM unterstützt eMMC 5.1; Optionen 4 GB+32 GB, 8 GB+64 GB, 16 GB+128 GBOS-Unterstützung: Android, Ubuntu, Buildroot, Debian, openEuler, KylinVerbindung: vier 80-polig, 0,5 mm Raster, 2 mm Höhe; Buchse AXK5F80537YG, Header AXK6F80347YG, Panasonic Board-to-Board-Steckverbinder Board-to-Board-Verbindung: einfache Montage und Wartung, industrielle reichhaltige Schnittstellen, Multi-Typ-Erweiterungsunterstützung, Anti-Vibrations- und Anti-Interferenz-Design, stabiler Langzeitbetrieb, geeignet für In-Vehicle-Steuerung, AI-Edge-Computing-Terminals und industrielle Smart-Gateways. Board-to-Board-Verbindungen werden zum neuen Standard im Embedded-Hardware-Design und bieten eine ausgewogene Lösung zwischen Leistung, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit.

3TOPS Edge Computing Benchmark | Rockchip RV1126 Serie Vollständige Analyse

.gtr-container-x7y3z1 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 20px; max-width: 1200px; margin: 0 auto; box-sizing: border-box; } .gtr-container-x7y3z1 p { font-size: 14px; margin-bottom: 16px; text-align: left; word-break: normal; overflow-wrap: normal; } .gtr-container-x7y3z1 .gtr-section-title { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-x7y3z1 .gtr-subsection-title { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 20px; margin-bottom: 10px; color: #007bff; text-align: left; } .gtr-container-x7y3z1 ul, .gtr-container-x7y3z1 ol { list-style: none !important; margin: 0 0 16px 0; padding: 0; } .gtr-container-x7y3z1 ul li, .gtr-container-x7y3z1 ol li { position: relative; padding-left: 25px; margin-bottom: 8px; font-size: 14px; text-align: left; list-style: none !important; } .gtr-container-x7y3z1 ul li::before { content: "•" !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #007bff; font-size: 16px; line-height: 1.6; } .gtr-container-x7y3z1 ol li::before { content: counter(list-item) "." !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #007bff; font-weight: bold; font-size: 14px; line-height: 1.6; width: 20px; text-align: right; } .gtr-container-x7y3z1 strong { font-weight: bold; color: #0056b3; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-x7y3z1 { padding: 30px 40px; } .gtr-container-x7y3z1 .gtr-section-title { font-size: 20px; margin-top: 40px; margin-bottom: 20px; } .gtr-container-x7y3z1 .gtr-subsection-title { font-size: 18px; margin-top: 25px; margin-bottom: 12px; } .gtr-container-x7y3z1 p, .gtr-container-x7y3z1 ul li, .gtr-container-x7y3z1 ol li { font-size: 14px; } } Rockchip hat ein umfassendes Portfolio an visuellen Computing-Chips aufgebaut, das von 0,5T bis 6T reicht und alles von einfachen intelligenten Kameras bis hin zu fortschrittlichen industriellen Visionssystemen abdeckt. Ein herausragendes Merkmal in dieser Produktreihe ist die RV1126-Serie, insbesondere die RV1126B und RV1126B-P. Diese Varianten werden in großem Umfang in der intelligenten Sicherheit (IPC, intelligente Türklingeln, Dashcams), der industriellen Bildverarbeitung (Fabrikkameras, Inspektionsausrüstung), intelligenten Automobil- und Heimanwendungen, intelligenten Städten und Edge-AI-Szenarien eingesetzt. Der RV1126B mit seiner Rechenleistung von 3TOPS, der angepassten AI-ISP-Architektur, dem dynamischen Stitching, der Stabilisierung, der erweiterten Codierung und der Hardware-Sicherheit bietet Hochleistungslösungen, die AIoT-Geräte von bloßem "Sehen" zu echtem "Verstehen" erweitern. Der RV1126B-P ist eine kosten- und paketoptimierte Variante des RV1126B, die die volle Kernrechenleistung (CPU/GPU/VPU/NPU) beibehält, gleichzeitig aber die Pins reduziert, USB 3.0 entfernt und Hilfsschnittstellen (CAM_CLK/SARADC) reduziert, um die Kosten zu senken. Er zielt auf Anwendungen mit geringem Speicher und geringer Bandbreite wie Dashcams und DMS-Geräte ab. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören: Pin-zu-Pin-Kompatibilität: Direkter Ersatz für RV1126 ohne Hardware-Neukonstruktion erforderlich Gleiche Kernleistung: Äquivalente Rechen-, ISP- und KI-Fähigkeiten wie RV1126B Nahtlose Upgrades: Minimale Softwareänderungen erforderlich, damit bestehende Produkte auf Basis des RV1126 die Leistung des RV1126B erreichen Dies macht den RV1126B-P zu einem idealen Drop-in-Upgrade für Hersteller, die Produkte mit minimalem F&E-Aufwand verbessern möchten. Der RV1126B, der auf einer Quad-Core-Cortex-A53 (1,5 GHz)-Architektur basiert, integriert Rockchips hauseigene 3TOPS NPU. Er unterstützt die Quantisierung mit gemischter Präzision W4A16/W8A16 und die Transformer-optimierte Beschleunigung, wodurch eine effiziente On-Device-Ausführung großer Modelle und multimodaler Modelle mit bis zu 2B Parametern ermöglicht wird. Für die Bildgebung verfügt er über eine dedizierte AI-ISP-Engine mit AI-Remosaic-Technologie für "Tag- und Nacht-adaptive Bildgebung", die eine klare Bildgebung unter extrem schlechten Lichtverhältnissen (0,01 Lux) erreicht. Dies behebt Probleme mit Nachtrauschen und sorgt in Kombination mit der digitalen 6-DOF-Stabilisierung und dem dynamischen Stitching mit Dual-/Quadruple-Kamera für stabile und Weitwinkelbilder, selbst bei Bewegung. Auf Systemebene reduziert die AOV3.0-Architektur des RV1126B mit geringem Stromverbrauch die Standby-Leistung auf 1 mW. Sie unterstützt 24/7-Weckfunktionen bei Anomalien (z. B. Bellen, Glasbruch, Schüsse) und gleicht so Energieeinsparungen mit Echtzeitwarnungen aus. Die integrierte Super Encoding Engine reduziert die Bitrate um 50 % ohne Klarheitsverlust und senkt so die Übertragungs- und Speicherkosten. Für die Sicherheit bietet er SM2/SM3/SM4-Verschlüsselung, TrustZone-Isolierung und ein Schlüsselverwaltungssystem, das einen End-to-End-Schutz von der Datenerfassung bis zur Inferenz bietet. Prozessorarchitektur RV1126B und RV1126B-P: Kernkonfiguration: Quad-Core ARM Cortex-A53, 64-Bit-Architektur, unterstützt den ARM v8-A-Befehlssatz. Cache-Spezifikation: 32KB L1 I-Cache + 32KB L1 D-Cache pro Kern, mit einem gemeinsam genutzten 512KB L2-Cache. Erweiterte Funktionen: Integrierte Neon Advanced SIMD und FPU, unterstützt die TrustZone-Technologie. RV1126: Kernkonfiguration: Quad-Core ARM Cortex-A7, 32-Bit-Architektur, unterstützt den ARM v7-A-Befehlssatz, mit integriertem Neon Advanced SIMD und FPU. Cache-Spezifikation: 32KB L1 I-Cache + 32KB L1 D-Cache pro Kern, mit einem gemeinsam genutzten 512KB Unified L2-Cache. NPU-Leistung RV1126B und RV1126B-P: Rechenleistung: 3,0 TOPs INT8 (Sparse-Optimierung unterstützt), kompatibel mit INT4/INT8/INT16/FP16-Operationen. Framework-Unterstützung: TensorFlow, Caffe, Tflite, Pytorch, Onnx NN, Android NN usw. RV1126: Rechenleistung und Präzision: 2,0 TOPs mit INT8/INT16-Hybridoperationen, unterstützt 8/16-Bit-Integer-Faltung. Framework-Kompatibilität: TensorFlow, TF-lite, Pytorch, Caffe, ONNX, MXNet, Keras, Darknet usw., mit OpenVX API-Unterstützung. ISP-Funktionen RV1126B & RV1126B-P: 2D-Grafik-Engine (RGA) Unterstützte Datenformate: Eingabe: ARGB/RGB/YUV-Serienformate (einschließlich TILE4X4-Verpackung) Ausgabe: ARGB/RGB/YUV420/422 und andere 8-Bit-Formate Kernfunktionen: Skalierung: 1/16× bis 16× nicht-ganzzahlige Skalierung (Downsampling mit Mittelwertbildung/bilinearer Filterung, Upsampling mit bikubischer Filterung) Rotation: 0/90/180/270 Grad mit Spiegelung Zusätzlich: Alphamischung, Farbfüllung, OSD-Overlay Auflösungsgrenzen: Max. Eingabe: 8192×8192 Max. Ausgabe: 4096×4096 Video-Codierung und -Decodierung Sowohl RV1126 als auch RV1126B unterstützen die H.265/H.264-Video-Codierung und -Decodierung und ermöglichen so eine effiziente Komprimierung, Speicherung und Übertragung von 4K-UHD-Videos. Der RV1126B unterstützt insbesondere die Multi-Stream-Codierung mit einer integrierten intelligenten Codierungs-Engine für Ultra-HD-Codierung mit bis zu 8 MP bei 45 FPS. Er verfügt außerdem über eine dynamische Bitratenanpassung, die die Bitrate im Vergleich zum herkömmlichen CBR-Modus um bis zu 50 % reduziert. Sowohl der RV1126B als auch der RV1126 bieten eine Vielzahl von Audio-, Speicher- und Peripherieschnittstellen und unterstützen leistungsstarken externen DRAM, um die grundlegenden Multimedia- und Peripherieerweiterungsanforderungen zu erfüllen. RV1126B und RV1126 integrieren systemweite Funktionsmodule wie RTC, POR, RMI Ethernet PHY und Audiocodecs. Der RV1126 unterstützt 12Kbit One-Time Programmable (OTP)-Speicher für eindeutige Identifizierung und sichere Speicherung. Der RV1126B führt AI-ISP ein, das mit der NPU zusammenarbeiten kann, während der RV1126 kein AI-ISP unterstützt. RV1126B und RV1126B-P unterstützen Dual-Channel-CANFD, wodurch sie sich für Automobil- und Industriesteuerungsanwendungen eignen. Der RV1126B unterstützt USB 3.0, während der RV1126B-P und der RV1126 nur USB 2.0 unterstützen. Die RV1126B-Serie mit ihrer 3TOPS-KI-Leistung und AI-ISP-Architektur wird in verschiedenen Branchen eingesetzt und ist weit verbreitet in IPCs, intelligenten Türklingeln und AI-PTZ-Kameras. Seine hohe Integration und die geringe Leistungsaufnahme verbessern die Videoaufzeichnung zur intelligenten Analyse.