Shanghai Neardi Technology Co., Ltd.

Neardi Pi 4-3588: 8K超高速インテリジェンスを解放し,エンタープライズレベルのエッジコンピューティングの新しい時代を推進する

.gtr-container-q2w3e4 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 16px; max-width: 100%; box-sizing: border-box; } .gtr-container-q2w3e4 p { margin: 0 0 16px 0; padding: 0; text-align: left; font-size: 14px; word-break: normal; overflow-wrap: normal; } .gtr-container-q2w3e4 .gtr-heading { font-size: 18px; font-weight: bold; margin: 24px 0 16px 0; color: #0056b3; } .gtr-container-q2w3e4 ul { list-style: none !important; margin: 0 0 16px 0; padding: 0; } .gtr-container-q2w3e4 ul li { position: relative; padding-left: 20px; margin-bottom: 12px; font-size: 14px; text-align: left; list-style: none !important; } .gtr-container-q2w3e4 ul li::before { content: "•" !important; position: absolute !important; left: 0 !important; color: #0056b3; font-size: 18px; line-height: 1; } .gtr-container-q2w3e4 ul li p { margin: 0; padding: 0; display: inline; list-style: none !important; } .gtr-container-q2w3e4 strong { font-weight: bold; } .gtr-container-q2w3e4 img { display: block; margin: 16px 0; height: auto; /* Per instructions, no max-width: 100% or width: auto; to preserve original width attribute */ /* This means images with width="800" will overflow on screens smaller than 800px */ } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-q2w3e4 { padding: 24px; } .gtr-container-q2w3e4 .gtr-heading { margin: 32px 0 20px 0; } } AIoTとエッジコンピューティングの急速な発展の中で 開発者や企業は 核心ハードウェアのパフォーマンス,安定性,スケーラビリティに より高い要求をしています 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. 最高性能:オクタコアアーキテクチャー,フラグシップパワー Neardi Pi 4-3588は Rockchipの旗艦RK3588チップを搭載しており,高度な8nmプロセスを採用し,高性能と極端な電力消費制御を完璧に組み合わせています. 堅牢なプロセッサ: 4コア Cortex-A76 と 4コア Cortex-A55 big.LITTLE アーキテクチャを搭載し,複雑なコンピューティングシナリオを簡単に処理するために動的タスクアロケーションをサポートします. トップレベルのグラフィック処理: ARM Mali-G610 MP4 GPUを統合し,OpenGL ES 3.2やVulkan 1などの主流のグラフィックインターフェースを完全にサポートしています.2高精度の視覚品質のニーズを満たす. AI コンピューティング パワーの急増: 6TOPS までのコンピューティングパワーを持つ統合 NPU を搭載し,INT4/INT8/INT16 混合操作をサポートし,TensorFlow,PyTorch,Caffe などのフレームワークのモデル推論を完璧に加速します. ビジュアルフェイト:Ultimateディスプレイで8Kエンコーディングと解読 Neardi Pi 4-3588は,ビジュアルアプリケーション向けに設計されている. 8K@60fps H.265/VP9 ハードウェア解読と 4K@60fps コーディングをサポートし,HDR 処理と組み合わせ,映画レベルのビジュアル品質を提供します. マルチスクリーン接続:搭載HDMI出力 (最大8K@30fpsまたは4K@120fpsに対応) を搭載し,MIPI-DSIインターフェースを提供し,多スクリーン異質ディスプレイアプリケーションを容易にします. 複数のチャネルでの買収: 3つのMIPI-CSIカメラインターフェースで装備されており,機械ビジョンとマルチカメラ縫合のための堅牢なハードウェア基盤を提供します. 総合的な接続性: 豊富な産業レベルのインターフェース Neardi Pi 4-3588は"エンタープライズ・グレード"のプラットフォームとして,拡張性を妥協せず,ほとんどの産業シナリオをカバーするインターフェースを提供します. 高速貯蔵: 外部NVMeプロトコルM.2キーM (SSD 2242) ストレージ拡張をサポートする. 全ネットワーク通信: デュアルギガビットイーサネットポート,デュアルバンドWiFi 6,Bluetooth 544G/5GモジュールをサポートするためのミニPCIeインターフェイス. 産業プロトコルの完全なカバー: 搭載された CAN FD,RS485,UART,I2C,SPI,その他の一般的に使用される通信インターフェイスがあり,さまざまなセンサーと産業用周辺機器にシームレスに接続できます. 開発者向け: フルスタック・オープンソース,急速な大量生産 Neardi Pi 4-3588は ハードウェアだけでなくエコシステムも備えています 多システムサポート: Android,Buildroot,Debian,Ubuntuのシステムと完全に対応しています. オープンソースコード: ユーザにオープンソースのシステムコード,完全なWIKIドキュメント,カーネルドライバ,フラッシングツールを提供しています. 全面 的 な 支援: Lindi Technologyは,技術コンサルティングからカスタム開発まで徹底的なサポートを提供し,プロトタイプから大量生産までのサイクルを大幅に短縮するのに役立ちます. 工業級の品質: 厳しい環境での安定した動作要件を満たすために,商用級 (−20°C~75°C) と工業級 (−40°C~85°C) のバージョンを提供しています. 幅広い応用シナリオ Neardi Pi 4-3588は,高い性能と信頼性により,以下に広く使用されています. 人工知能 と 視覚:物体認識,機械視覚,セキュリティ監視 スマートディスプレイ: スマートタブレット,商業用ディスプレイ 産業と輸送: 産業制御,エネルギー発電,車内ターミナル,スマートロジスティックス ロックチップRK3588の強力なチップ性能と リンディ・テクノロジーの深遠な業界カスタマイズ経験に 頼り,卓越したパフォーマンスは 全ての細部を精巧に処理することで 得られます.急速な大量生産は成熟した安定した生態系によるものですNeardi Pi 4-3588は正式販売開始しました 完全なSDK,技術ドキュメント,専門家レベルの技術サポートが用意されています

RK3588の6TOPSボトルネックとNPUコンピューティングパワーに関する真実の詳細な解釈

.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; } } RK3588でエッジAIプロジェクトに取り組んでいるとします。カメラのビデオストリームは、リアルタイムの顔認識と車両検出を実行する必要があり、UI表示、データアップロード、ビジネスロジック処理もサポートする必要があります。フレーム内にオブジェクトが多いとフレームドロップが発生し、大きなモデルがスムーズに実行されず、温度が急上昇することに気づきます。 この時点で、人々は通常こう言います。「あなたのモデルは大きすぎます。RK3588の6TOPSでは足りません。」 しかし、本当に計算能力の不足なのでしょうか？6TOPSのNPUが、4TOPSのモデルを実行する際に、なぜフレームドロップやラグが発生するのか疑問に思ったことはありませんか？その答えは、NPUの計算能力の3つの次元にあります。ピークパフォーマンス（TOPS）、精度（INT8/FP16）、および効率（帯域幅）。さまざまなチップがNPUの仕様を強調しており、主要なパラメータが目立って表示されています。NPU計算能力：X TOPS。例としては、RK3588-6TOPS、RK3576-6TOPS、RK1820-20TOPS、Hi3403V100-10TOPS、Hi3519DV500-2.5TOPS、Jetson Orin Nano-20/40TOPS、Jetson Orin NX-70/100TOPSなどがあります...TOPSとは何ですか？なぜ誰もがそれについて話しているのですか？テラ：10¹²を表します。1秒あたりの演算数：NPUが1秒間に実行できるAI演算の総数を指します。簡単に言うと、1 TOPSは、NPUが1秒間に1兆（10¹²）回の演算を実行できることを意味します。TOPSはどのように計算されますか？ MACユニットの総数が、ニューラルネットワーク計算の核心です。畳み込み層と全結合層では、主な計算は入力データを重みで乗算し、その結果を合計することを含みます。 NPUの設計思想は、非常に大規模な並列MACユニットのアレイを持つことにあります。NPUチップには、数千、さらには数万のMACユニットが含まれている可能性があり、大規模な並列計算を実現するために同時に動作できます。 MACユニットが多ければ多いほど、NPUが1つのクロックサイクルで完了できる計算量も大きくなります。クロック周波数：NPUチップとそのMACユニットが1秒間に動作するサイクル数を決定します（ヘルツ、Hzで測定）。周波数が高いほど、MACアレイは単位時間あたりにより多くの乗算累算演算を実行できます。メーカーがTOPSを発表する際、NPUのピーク動作周波数（つまり、達成可能な最大周波数）を使用します。 MACあたりの演算数：完全なMAC演算には、実際には1回の乗算と1回の加算が含まれます。従来のFLOPS（1秒あたりの浮動小数点演算数）のカウント方法に合わせるために、多くの計算基準では、1回のMAC演算を2つの基本演算（乗算に1回、加算に1回）としてカウントします。精度係数：NPUのMACユニットは、低精度データ（例：INT8）の処理に最適化されています。 INT8とFP32の簡略化された速度向上比：32ビット/8ビット=4であるため、単一のFP32ユニットは、INT8計算に切り替えた場合、理論的には1サイクルで4倍の演算を実行できます。したがって、メーカーのTOPSがINT8に基づいて計算される場合、精度に関連する速度向上比を掛ける必要があります。これが、INT8 TOPSがFP32 TOPSよりもはるかに高くなる理由です。 TOPSはピーク時の理論的な計算能力を測定します。実際のアプリケーションでは、データ伝送、メモリの制約、モデル構造などの要因により、NPUの実際の有効な計算能力は、このピーク値よりも低いことがよくあります。 計算能力は速度に関係し、精度は「細かさ」に関係します。 計算能力はNPUの実行速度を示し、計算精度はNPUの動作の細かさを示します。精度はNPUのパフォーマンスのもう1つの重要な次元であり、計算中に使用されるビット数とデータの表現範囲を決定します。 同じTOPSレベルでは、INT8の実際の計算速度はFP32よりもはるかに高速です。これは、NPUのMACユニットが一度に多くの8ビットデータを処理し、より多くの演算を実行できるためです。メーカーが主張するNPU TOPSは、通常、INT8精度に基づいています。比較を行う際は、同じ精度でTOPSを比較していることを確認してください。 高精度（通常はトレーニングに使用）FP32（単精度浮動小数点、32ビット）：最大の数値範囲と精度を提供します。従来のGPUおよびPC計算で一般的に使用されます。モデルは、精度を確保するために、通常、トレーニングフェーズ中にFP32を採用します。 FP16/BF16（半精度浮動小数点、16ビット）：データ量を半分に減らしながら、一定の精度を維持し、計算の高速化とメモリの節約を可能にします。低精度（通常は推論に使用） INT8（8ビット整数）：現在、エッジ側のNPUの推論パフォーマンスを評価するための業界標準です。モデルの重みと活性化値を高精度（例：FP32）から8ビット整数に変換するプロセスは、量子化と呼ばれます。 INT4（低ビット幅）：消費電力とレイテンシに対する非常に高い要件に対応し、モデルの精度損失を制御するためのより高い要求を課します。 NPUの実際のパフォーマンスを理解するには？ NPUが20 TOPS（INT8）を主張しているのを見たら、次のことを理解する必要があります。 ピーク計算能力は1秒あたり20兆回の演算です。 この計算能力は、8ビット整数（INT8）精度で測定されます。これは、主にAI推論（画像認識、音声処理など）に使用され、トレーニングには使用されないことを意味します。 最終的なパフォーマンスはアプリケーションによって異なります。実際のユーザーエクスペリエンス（顔認証の速度、リアルタイム翻訳のレイテンシなど）は、NPUのTOPSだけでなく、次の要素にも依存します。 モデル量子化の品質：量子化されたINT8モデルが十分な精度を維持しているかどうか。メモリ帯域幅：データの入出力の速度。 ソフトウェアスタックとドライバ：チップメーカーがモデル展開のために提供するツールチェーンとドライバの最適化レベル。NPUの計算能力（TOPS）は、その速度を示す指標であり、計算精度（例：INT8）は、その効率と適用性の鍵となります。エンドユーザー向けのデバイスの場合、メーカーは、許容できる精度損失を維持しながら、INT8 TOPSを最大化し、低電力で高効率のAI推論パフォーマンスを実現することを目指しています。

国内産のAIチップの革新と突破: エッジ・ターミナル時代の機会と課題

.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; } } 大型のAIモデルの爆発後 コンピューティングはもはやクラウドに限定されなくなり ますます多くのインテリジェントなアルゴリズムが エッジデバイスでローカルで実行されていますスマート カメラ は 人 の 形状 や 行動 を 認識 する自動車内端末がリアルタイムで運転を監視し 産業用カメラが欠陥を自動で検出し ロボット掃除機がオフラインで標的を特定していますそして,最も強いホーム-代替戦場国内SoCベンダーに マルチメディアとAI処理の窓を与えます エッジAI市場:最も急速に成長し,最も密集したAI戦場 厳密に言えば,エッジAI市場はエッジ・ターミナルとエッジ・サーバーのセグメントに分かれています.エッジ・サーバーは積もり重くて高価で,高度なコンピューティングで,スマートパークとファクトリー・エッジ・ノードにサービスを提供しています.エッジ・ターミナル (この記事の焦点) は質量・容量環境を感知し,現場でのビデオ/音声処理を行い,エッジAI機能を提供し,ハードウェアを強化します. エッジ・ターミナルとしてカウントされるデバイスは? スマートカメラ (IPC,スマートドアベル,ダッシュカメラ),インダストリアルビジョンカメラとQCターミナル,車内モジュール (AVM,DMS,DVR,ADASアシスト),セルフサービス小売店スマートホームデバイス (スピーカー,掃除機,家電の制御) とスマートシティのエッジノードはすべてローカルで処理を実行する必要があります. エッジ-AIチップの2つの技術経路: SoC統合対離散AI加速器 エッジAIチップは2つの経路をたどります 低コストで低電力フルインテリジェンスのための内蔵NPUを持つ SoC または多モデルで重荷のプロフェッショナルな推論のためのコンピューティングを追加する離散 AIアクセラレータです SoC (System on Chip) は,CPU,GPU,AI,ビデオ,オーディオ,および周辺機器を1つのダイに統合している.内蔵NPUは業界で合意され,最も採用されているエッジAIアプローチとなっています. ロックチップ RK3576,汎用エッジAI SoC: 8コアCPU (4×A72 + 4×A53); 6-TOPS NPU (INT4/8/16, FP16); Mali-G52 GPU; 8-Kデコード, 4-Kエンコード; 多カメラ,多ディスプレイアウト (DSI) のためのマルチ MIPI-CSI,産業用タブレットやAIカメラ 自動車のDVR ロボットビジョン HiSilicon Hi3403V100はAI-ISP (画像強化+AI共同最適化) を組み合わせています. ISPと緊密に統合されたクアッドA55と10TOPSNPUのプロビジョンSoC. 高仕様 ISPはバックライトと低照明で優れています.マルチ 4K ビデオ I/O; 検出/追跡のための高い展開効率. CPU,GPU,NPUと離散アクセラレータに効率的にタスクを分割する方法 GPU/CPUの事前処理,NPU/アクセラレータの推論,CPUの後の処理は,主要なパフォーマンス課題です.そこでAI加速器が誕生しました, 推論に専念し,PCIe経由でメインSoCに接続される.SoCはシステムスケジューリング,ビデオ,グラフィック,UIを処理し,アクセラレータはモデルを実行し,AIコンピューティングを供給する. Rockchip RK1820,高性能エッジAIのためのNPUコプロセッサ,第2脳として機能する. 20-TOPS NPU,スタンドアロンモデル実行,INT8/16/FP16;PCIe経由でRK3576/3588とペアを組んで,より高い推論を行う. 自宅のAIチップの位置付け: 選んで勝る 仕様を積み重ねるのではなく エッジAIではTOPS CPUコアや プロセスノードが重要ですが 生き残りは正しい道を選ぶことにかかっています ロックチップ:最も幅広いポートフォリオで 強力なエコシステム 総見AIプラットフォーム ロックチップの目標は 最も速いチップではなく 最も豊かな生態系です完全なコンピューティング・レッダー:ライトカメラ用RV1103/1106;セキュリティデフォルト用RV1126/1109;ミッド/ハイ端末用RK3576;フラッグシップエッジ用RK3588;次世代ハイコンピューティングコア用RK3688.この行列は,低電力IPCから工業ゲートウェイまで,自家製の機器の普遍的な基盤です.ARメガネ ロボット 教育用箱 自動車用DMS/CMSテクノロジーの優位性:バランスのとれたマルチメディア+ISP+AI;強力なコーデック,ISP,成熟したRKNNツールチェーン.戦略は1点での突破ではなく,全シーンカバーです. オールウィナー:超軽量AI +超低電力IoT 大型モデルではなく 大規模なIoTや 消費者向けデバイスです位置:低電力,高容量,コスト敏感. スマートスピーカー (豊富なI2S/PDM/マイクサポート),ライトエッジAIカメラ,小型機器制御,TTS/音声端末. V853/V831:超軽量AI SoC.Rシリーズコントロール MCU-SoC オールウィナーは100万ユニットのシナリオを追いかける アムロジック マルチメディアキング AIのボーナス OTTボックスとスマートテレビ SoCの世界的リーダー位置:ホームメディアハブ + 消費者のスマートデバイス.AIは強化器です. 主要な強みはビデオ解読,HDR,A/Vシンクロ,TV/OTTエコシステムです. スマートプロジェクター,会議バー,家庭用エンターテインメントのAIO. フルハン: セキュリティ・ビジョンの専門家 ほぼ完全に監視カメラだポジション:セキュリティ専用のSoC. 強み:強力なISP,強力な圧縮,厳格なコスト管理,Hikvision/Dahuaエコシステムとの緊密な連携.旗艦:FH8856,FH8852.フルハンは 巨大な監視レーンに深く掘り込み安定性とコストを勝ち取ります エンジェニック:超低電力 +超軽量AI MIPSベースで ウェアラブルで スマートホームポジション: 羽毛のような重量のあるスマートデバイス,小さなパッケージ. アプリ:スマートドアベル,軽量IPC,子供用時計,マイクロエッジノード. 特質: 最低の電力,高い統合,小さな足跡.光視の推論のためのAISoCシリーズ. リアル エッジ-AI ニーズ: トップスではなく インターフェースマトリックス + シナリオフィット 2年間はTOPS3,6,12が話題になりました.より大きな数字がより良いチップに等しい場合.コアコンピテンスは決して原始TOPSではありません.それは"インタフェースマトリックス+シナリオフィット"です. 監視カメラ,産業用カメラ,スマートドアベル,車両のDMS/ADASでは,重要なのは: 十分なカメラポート (MIPI-CSI,DVP),どのくらいのビデオストリーム?リアルタイムエンコード (H.264/H.265/8K/4K),ISP 調節品質産業用DTU,スマートゲートウェイ,ロボット,エネルギーシナリオ,周辺機器はTOPSを上回る:ダブルGbE/2.5G/RGMII/SGMII,RS232/485/CAN/UART,Wi-Fi/BT,4G/5Gモジュール,複数のUSB/SPI/I2C.スマートコントロールパネルでAR/VR,スマートPOS,優先順位がディスプレイポート (MIPI-DSI,HDMI,eDP) への移行,マルチスクリーンサポート,UIパフォーマンス (GPU/グラフィック),AIがスターではなく,ヘルパーです. 自動車用アフターマーケットのキーワード:衝撃耐性,電圧変動,-40~85°C,eMC使用寿命,DMS/OMS/ADASのためのマルチCSI,msレベルのビデオレイテンシー エッジAIは自家製のチップにとって 最良のトラックです 機会はTOPSを積み重ねることからではなく 現場を知って需要を納めることから来ています家庭用チップが自らを証明するステージになります.

Wi-Fiプロトコルの進化を網羅したガイド—Wi-Fi 6でパフォーマンスの頂点へ！

.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; } } 初期のダイヤルアップ接続から、今日のすべてが相互接続された時代まで、私たちの速度と安定性の追求は決して止まりませんでした。すべてのWi-Fiプロトコルの革新は、私たちのスマートライフにおける大きな飛躍を意味します。これらのプロトコルはすべて、IEEE 802.11規格ファミリーに由来し、802.11bから今日のWi-Fi 4/5/6へと進化しています。 初期の開発とパフォーマンスの飛躍：802.11b/gから802.11axへ 802.11b – 2.4 GHz帯、最大11 Mbps。基盤を築き、Wi-Fiを一般市場にもたらしました。 802.11a – 5 GHz帯、最大54 Mbps。OFDMを初めて採用しましたが、5 GHzの機器は不足していたため、普及しませんでした。 802.11g – 2.4 GHz帯、最大54 Mbps。両方の長所を組み合わせました。2.4 GHzでOFDMを使用して高速化し、802.11bとの後方互換性を維持しました。 802.11n (Wi-Fi 4) – 2.4 & 5 GHz帯、最大600 Mbps (4×4 MIMO、40 MHz)。MIMOを導入し、100 Mbの壁を破り、デュアルバンドサポートを追加しました。 802.11ac (Wi-Fi 5) – 5 GHz帯のみ、最大6.9 Gbps (8×8 MIMO、160 MHz)。MU-MIMO (DL)を導入し、チャネルを広げ、帯域幅を向上させました。 802.11ax (Wi-Fi 6) – 2.4 & 5 GHz帯、最大9.6 Gbps (8×8 MIMO、160 MHz、1024-QAM)。高効率（容量）、低遅延、低消費電力、強力な干渉防止を提供します。 MIMO (802.11n): 以前は、データは単一のチャネルで送信されていました。MIMOは、複数のアンテナを使用してデータを同時に送受信し、並列マルチチャネル送信を可能にし、データレートとカバレッジを大幅に向上させます。 MU-MIMO (DL) (802.11ac): 初めて、ルーターが複数の端末デバイスに同時に（ダウンリンク）データを送信できるようになり、マルチデバイスシナリオでのネットワーク効率が効果的に向上しました。Wi-Fi 5：DL MU-MIMOのみをサポート。Wi-Fi 6：アップリンクとダウンリンクの両方に拡張。 Wi-Fi 6：効率性と安定性の頂点 Wi-Fi 6 (802.11ax)は、単なる速度向上以上のものです。それは、混雑、遅延、電力消費に対処し、次世代IoTの基盤を築く効率性の革命です。MU-MIMOは「高スループット、大容量パケットデータストリーム」を処理し、OFDMAは「マルチデバイス、小容量パケットシナリオ」を処理します。 OFDMA (直交周波数分割多元接続): 原理：従来のWi-Fiは一度に1つのデバイスのみにサービスを提供します。OFDMAは、チャネルを複数のRUに分割し、複数のデバイスに同時にデータを配信できます。単一のデータチャネルを多くの小さなサブキャリア（リソースユニット）に分割し、同時に複数の異なるデバイスに小さなパケットを転送します。利点：特にデータ量が少なくデバイスが多いIoTシナリオにおいて、遅延を大幅に削減し、最大4倍の効率を向上させます。 UL/DL MU-MIMO (アップリンク/ダウンリンクマルチユーザーMIMO): Wi-Fi 5はダウンリンク（ルーターからデバイスへ）のみをサポートします。Wi-Fi 6は双方向MU-MIMOを追加し、デバイスがルーターに同時に送信できるようになり、キューイング遅延を排除します。 TWT (ターゲットウェイクタイム): 原理：ルーターは各デバイスとの次の通信時間をネゴシエーションします。デバイスは、スケジュールされたウィンドウ外でディープスリープに入ることができます。利点：バッテリー消費を大幅に削減し、IoTデバイスのバッテリー寿命を2〜10倍延長します。 BSS Coloring & Spatial Reuse: BSSパケットに「カラータグ」を追加することにより、システムは近隣のネットワークからの干渉をインテリジェントに識別して無視し、密集した住宅環境での安定性と干渉防止能力を大幅に向上させます。 パフォーマンスとデュアルモード統合：FD7352S Wi-Fi 6ソリューション NeardiのFD7352Sモジュールは、最新のWi-Fi 6 Wave 2プロトコルに基づいて構築されており、すべての高度なテクノロジーを統合しています。高性能で高信頼性のIoT製品に最適です。 2T2Rアーキテクチャ 2T2R MIMO：FD7352Sは、2つの送信（2T）アンテナと2つの受信（2R）アンテナを使用して、高性能な送信を実現します。理論上の速度：2.4 GHz – 572.4 Mbps、5 GHz – 1.2 Gbps。測定スループットは最大550 Mbps。変調：1024-QAMは、シンボルあたりのデータを多く詰め込み、スムーズで安定したHDビデオストリームを保証します。 Wi-Fi 6 & BT 5.4の完全な共存 FD7352Sは、Wi-Fi 6モジュールであるだけでなく、802.11ax + Bluetooth 5.4デュアルモードコンボでもあります。共存メカニズム：2.4 GHz帯では、Wi-FiとBluetoothが干渉することがよくあります。FD7352Sのハードウェアレベルのアービトレーションは、Wi-FiデータとBluetoothオーディオ/制御パケットをインテリジェントにスケジュールし、両方を安定させます。高速Bluetoothペアリングと高品質Wi-Fiビデオに最適です。Bluetooth 5.4：最新のBT v5.4をサポートし、BR/EDR/LE 1M/LE 2M/LE LRとの後方互換性があり、信頼性の高い、低消費電力、長距離センサー接続を提供します。 高集積インターフェース SDIO 3.0（高速データ）+ HS-UART（制御）+ PCM（HDオーディオ）をサポートし、幅広い互換性を確保しています。優れた2T2Rパフォーマンス、UL/DL OFDMA効率、TWT低電力動作、Bluetooth 5.4デュアルモード共存により、FD7352Sは次世代スマート製品向けのワンストップソリューションを提供します。

権威ある分析 | なぜますます多くのコアモジュールがボード・ツー・ボード（B2B）接続を選択するのか？

.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; /* メインタイトル用の控えめなインダストリアルブルー */ } .gtr-container-x7y2z9-title-sub { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 1.2em; margin-bottom: 0.8em; text-align: left; color: #007bff; /* サブタイトル用の少し明るいブルー */ } .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; /* 列が均等に分配されるようにする */ min-width: 600px; /* コンテンツが広い場合に、小さい画面でテーブルがスクロール可能になるようにする */ } .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; /* ヘッダー用の薄いグレーの背景 */ color: #333; } .gtr-container-x7y2z9 tr:nth-child(even) { background-color: #f9f9f9; /* ゼブラストライプ */ } .gtr-container-x7y2z9 img { height: auto; /* 画像が比例して拡大縮小できるようにする */ display: block; /* 適切な間隔のために画像をブロックレベルにする */ margin: 1.5em 0; /* 画像の周りに垂直方向の間隔を追加する */ } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-x7y2z9 { padding: 25px; max-width: 960px; /* 読みやすさのために、より大きな画面で幅を制限する */ margin: 0 auto; /* コンポーネントを中央に配置する */ } .gtr-container-x7y2z9 table { min-width: auto; /* より大きな画面では最小幅を削除する */ table-layout: auto; /* テーブルが列幅を自然に調整できるようにする */ } } コアモジュールの設計において、接続方法は見過ごされがちですが、システムの構造的安定性、信号の完全性、および保守性を決定します。過去数年間で、コアモジュール、開発ボード、さらにはデバイス全体のメイン制御システムでさえ、ボードツーボード接続へと進化し始めています。なぜますます多くのメーカーがこのソリューションに切り替えているのでしょうか？本当に優れているのでしょうか？本日は、構造設計から量産実践までを徹底的に解説します。 主流の相互接続の完全分析：誰がそれらを使用し、その長所と短所は何か？ 高性能コンピューティング、高インターフェース密度SoCシステムでは、ボードツーボードコネクタが、信号の完全性と機械的信頼性のバランスを取るための最適なソリューションとなっています。 相互接続 一般的な用途 利点 欠点 LCC 小型フォームファクタモジュール 低コスト、はんだ付けが容易 取り外し不可、長期的な信頼性が低い エッジカード 高速ホットプラグアプリケーション 信頼性の高い接触、成熟した量産プロセス 厳しい機械的制約、PCBアウトラインの制限 FPCフレキシブルケーブル 超薄型または折りたたみ可能なデバイス 柔軟なルーティング、薄型プロファイル 弱いEMIシールド、限られた機械的安定性 ボードツーボードコネクタ 産業用マザーボード、AIコンピューティングモジュール 高密度嵌合、堅牢、フィールドサービス可能 わずかに高いコスト、厳しい配置許容差 ボードツーボードコネクタを選ぶ理由？主な強みの内訳 高密度信号伝送：高速SoC向けに設計。 RK3588やRK3576などの高性能SoCが主流になるにつれて、モジュールからキャリアへの信号伝送はもはや「数十行」のタスクではなく、100本以上の高速チャネルの問題となっています。ボードツーボードコネクタは、40〜120本の高速信号を容易に提供し、インピーダンス制御を維持し、優れた信号完全性（SI）性能を維持します。 LKB3576キャリアボードは、4つのPanasonic AXK5F80537YGボードツーボードコネクタ（80ポジション、0.5 mmピッチ）を採用し、4つのM2ネジで固定されています。 FPCまたはLCCキャステレーションホールと比較して、ボードツーボードコネクタは以下を提供します:- 特に2〜5 Gbpsで、信号損失が少ない;- 適切に接地されたピンツーピン絶縁による、より強力なEMIシールド;- 制御可能な嵌合許容差 - ±0.05 mm以内の精密なピンとソケットのアライメント。 AIマザーボード、産業用ゲートウェイ、車載ヘッドユニット、マシンビジョンホストはすべて、複数の同時MIPI、USB 3.0、PCIe、およびギガビットイーサネットリンクを実行します。ボードツーボード相互接続は、これらの高速信号の安定性と均一性を、他のどの代替手段よりも良く維持します。 優れた機械的堅牢性と耐振動性 自動車および産業環境では、長時間の振動と熱サイクルにより、相互接続が容易に緩みます。これらの環境のFPCフレキシブルケーブルは、多くの場合、EMIピックアップ、信号ドリフト、または断続的な接触に悩まされます。 金属ピンと圧入ソケットで構築されたボードツーボードコネクタは、3つの機械的利点を提供します: - 高い耐振動性：60〜80 Nの挿入力は、繰り返しの衝撃と振動に耐えます- 金メッキ接点：数千回の熱サイクルにわたって低抵抗パスを維持- 剛性のある取り付け：オプションのネジと位置決めポストにより、嵌合ペアをシャーシに固定し、微小な動きを排除 より速い組み立てとフィールドサービス：量産を合理化 生産ラインのエンジニアにとって、ボードツーボードの最大の魅力は、はんだ付け不要+再利用可能な嵌合です。- コアモジュールは数秒でプラグインおよびプルアウトできます。リフローは不要です。- ボードが故障した場合、トップモジュールを交換します - キャリアはシャーシに残ります。- SMTコストと生涯サービスコストを削減します。- 高温サイクルがないため、熱応力による損傷はありません。- 組み立て/分解のスループットが3〜5倍に向上します。- より大きなアライメントウィンドウにより、半自動挿入が可能になり、通常の取り扱い許容差が許容されます。 高いスペース効率：コンパクトな設計に最適化 組み込みデバイスがより小型で薄型化に向かうにつれて、ボードツーボードコネクタは垂直スタックを可能にし、2つのPCBがほぼ対面して配置され、体積効率を最大化します。 - モジュールの厚さは2〜6 mmに減少- より短い内部トレースにより、よりクリーンな信号パスが得られます- より整然としたエンクロージャにより、熱拡散とシールド設計が容易になります 製品ケーススタディ - LKD3576開発ボード SoC：RK3576、オクタコア64ビット（4 * A72 + 4 * A53）、ARM Mali-G52 MC3 GPU、6 TOPS NPUコーデック：4K60 fps H.264/AVCデコード、8K30 fpsまたは4K120 fps H.265/HEVCデコード; 4K60 fps H.264/H.265エンコードメモリ：RAMはLPDDR4/4X/5をサポート、ROMはeMMC 5.1をサポート; オプション4 GB + 32 GB、8 GB + 64 GB、16 GB + 128 GBOSサポート：Android、Ubuntu、Buildroot、Debian、openEuler、Kylin相互接続：4つの80ピン、0.5 mmピッチ、2 mm高さ; ソケットAXK5F80537YG、ヘッダーAXK6F80347YG、Panasonicボードツーボードコネクタ ボードツーボード接続：容易な組み立てとメンテナンス、産業グレードの豊富なインターフェース、マルチタイプ拡張サポート、耐振動および耐干渉設計、安定した長期運用、車載制御、AIエッジコンピューティング端末、および産業用スマートゲートウェイに適しています。 ボードツーボード接続は、組み込みハードウェア設計における新しい標準となりつつあり、性能、信頼性、および保守性のバランスの取れたソリューションを提供しています。

3TOPS エッジコンピューティングベンチマーク | Rockchip RV1126 シリーズ完全分析

.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; 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AIコンピューティングはメインSoCだけではない！RK3588システムにおけるRK1820の真の役割を明確に

.gtr-container-7f8d9e { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 16px; box-sizing: border-box; } .gtr-container-7f8d9e p { font-size: 14px; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; } .gtr-container-7f8d9e .gtr-heading-level2 { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; color: #0056b3; } .gtr-container-7f8d9e .gtr-section-title { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 0.8em; color: #0056b3; } .gtr-container-7f8d9e .gtr-table-wrapper { overflow-x: auto; margin-bottom: 1.5em; } .gtr-container-7f8d9e table { width: 100%; border-collapse: collapse !important; border-spacing: 0 !important; margin-bottom: 1.5em; border: 1px solid #ccc !important; } .gtr-container-7f8d9e th, .gtr-container-7f8d9e td { padding: 8px 12px !important; border: 1px solid #ccc !important; text-align: left !important; vertical-align: top !important; font-size: 14px !important; } .gtr-container-7f8d9e th { font-weight: bold !important; 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width: 20px; text-align: right; } /* PC layout */ @media (min-width: 768px) { .gtr-container-7f8d9e { padding: 24px; } .gtr-container-7f8d9e .gtr-heading-level2 { font-size: 20px; } .gtr-container-7f8d9e .gtr-section-title { font-size: 18px; } .gtr-container-7f8d9e table { width: auto; min-width: 100%; } } なぜ、ますます多くのエッジデバイスがNPUやコプロセッサについて語るのでしょうか？RK3588はすでに強力な6 TOPS（INT8）SoCですが、マルチタスク推論、モデル並列処理、ビデオAI分析などの複雑なシーンでは、単一チップの計算能力には限界があります。RK1820は、まさにその負荷を引き受け、メインSoCの「計算不安」を解消するために作られました。エッジAI機器では、ホストプロセッサはもはや単独で戦うことはありません。AIタスクが従来のCPU/NPUのスケジューリング能力を超えると、コプロセッサは静かに登場し、インテリジェントなワークロードの一部を引き受けます。 コプロセッサRK1820 RK1820は、AI推論と計算拡張のために特別に設計されたコプロセッサです。RK3588やRK3576などのホストSoCと柔軟にペアリングし、PCIeまたはUSBインターフェースを介して効率的に通信します。 能力カテゴリ 主なパラメータと機能 プロセッサアーキテクチャ 3×64ビットRISC-Vコア、各コアあたり32 KB L1 Iキャッシュ+32 KB L1 Dキャッシュ、128 KB共有L2キャッシュ、RISC-V H/F/D精度FPU メモリ 2.5 GBオンチップ高帯域幅DRAM + 512 KB SRAM、eMMC 4.51（HS200）、SD 3.0、SPI Flashの外部サポート コーデック JPEGエンコード：16×16～65520×65520、YUV400/420/422/444; JPEGデコード：48×48～65520×65520、複数のYUV/RGB形式 NPU 20 TOPS INT8; 混合精度INT4/INT8/INT16/FP8/FP16/BF16; フレームワーク：TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe; Qwen2.5-3B（INT4）67トークン/秒、YOLOv8n（INT8）125 FPS 通信 PCIe 2.1（2レーン、2.5/5 Gbps）、USB 3.0（5 Gbps、PCIeと共有） 主な機能 エッジAI推論（検出/分類/LLM）、RISC-V汎用計算、2Dグラフィックスアクセラレーション（スケール/回転）、AES/SM4セキュリティ システムアーキテクチャの観点から見た役割分担：誰が何をしているのか？ RK3588 + RK1820システムでは、AIタスクパイプラインは4層アーキテクチャに分解されます。アプリケーション→ミドルウェア→コプロセッサ実行→制御とプレゼンテーション。RK3588ホスト：タスクスケジューリング、データ前処理、結果出力を行い、ワークフロー全体を管理します。RK1820コプロセッサ：高計算AI推論に特化し、PCIe経由でホストに接続し、「軽制御+重計算」の協調モデルを形成します。 ステージ アクター アクション アプリリクエスト RK3588 アプリ層から発行されたAIタスク呼び出し（認識/検出） ディスパッチ RK3588ディスパッチャ コプロセッサにオフロードするかどうかを決定 推論 RK1820 ディープラーニングモデルの計算を実行 リターン RK1820→RK3588 推論結果を返送; ホストが表示またはロジックを続行 1. アプリケーション層：AIタスクの「イニシエーター」 アプリケーション層は、すべてのAIタスクが始まる場所です。ユーザーの要件（画像分析、オブジェクト検出、エッジ側のLLM Q&Aなど）をシステム実行可能なタスクコマンドに変換し、標準化されたAPIを介してミドルウェア層に渡します。この層はすべてRK3588ホストによって処理され、ユーザーインタラクション、ビジネスロジック、および周辺データを管理します。 タスク受信：カメラ、タッチパネル、イーサネット、UARTなどを介してユーザーコマンドを取得します。 スマートセキュリティ：ビデオフレーム内の人物を検出 産業検査：製品の表面欠陥を特定 エッジLLM：音声入力をテキストに変換し、Q&Aタスクを形成 コマンドの標準化：構造化されていない入力を構造化されたタスクパラメータに変換 ビジョンタスク：入力解像度、モデルバージョン、出力要件 LLMタスク：入力トークン、モデルバージョン、最大出力長 2. ミドルウェア層：AIタスクの「ディスパッチャ」 ミドルウェア層は協調ハブです。各タスクを判断し、リソースを割り当て、データを前処理し、バスのトラフィックを管理します。タスクをホストで実行するか、コプロセッサにオフロードするかを決定します。RK3588のみ; RK1820はPCIe構成や割り込み管理には関与しません。ホストからディスパッチされた推論ジョブを実行するだけです。 タスクの分類とスケジューリング ローカル処理：低計算またはレイテンシクリティカルなタスク（画像スケーリング、軽量AI推論）は、RK3588 CPU/NPU/RGAによって処理されます。 RK1820へのオフロード：高計算タスク（YOLOv8マルチクラス検出、LLM推論、セマンティックセグメンテーション）はRK1820に送信されます。RK1820が引き継ぐと、ホストCPU/NPUは他の作業のために解放されます。 データの前処理 ビジョン：トリミング、ノイズ除去、正規化、チャネルの並べ替え。 テキスト：トークン化、パディング、エンコード。 バス通信制御 PCIeまたはUSB3経由でリンクを確立。 データ転送はDMAを使用し、CPUの介入はありません。 推論制御コマンドを発行：NPUの起動、精度の設定、完了割り込みの発生。 3. コプロセッサ実行層：AIタスクの「計算エンジン」 この層は推論コアであり、RK1820コプロセッサによって独占的に駆動され、高計算AI推論に特化しています。RK1820アクティブ; RK3588は推論を妨害せず、結果を待つだけです。タイムアウトまたは例外は、PCIeリセットコマンドを介してRK3588によって処理されます。 タスクの受信と準備 RK3588からディスパッチされたデータ、モデルの重み、コマンドを受信し、それらをローカルの高帯域幅DRAMに書き込み、モデルをロードし、NPUを構成します。 NPU推論計算 オブジェクト検出（YOLOv8n）：conv→BN→activate→pool→ポストプロセスNMS。 LLM推論（Qwen2.5 3B）：入力トークンのプリフィル→トークンごとの生成のデコード。 推論の最適化：オペレーターの融合、重みの圧縮。 結果のリターン 検出のバウンディングボックス座標、クラスID、および信頼度スコアを返します。 LLMのトークン配列を返します。 4. 制御とプレゼンテーション層：AIタスクの「出力者」 この層は、すべてのAIタスクの終点です。RK1820からの生の推論結果を視覚的またはビジネス対応の出力に変換し、ループを閉じます。RK3588アクティブ; RK1820は生の推論データのみを提供します。 結果の後処理 座標を元の画像サイズにマッピングします。 トークンを自然言語にデコードします。 産業検査における欠陥をカウントします。 システム制御とフィードバック出力 スマートセキュリティ：検出オーバーレイ付きのビデオを表示し、アラームをトリガーします。 産業検査：不良品を拒否するためのコマンドライン。 エッジLLM：テキスト+音声アナウンスを表示。 相乗効果の価値：より速いだけでなく、よりスマートに ステージ アクター アクション アプリリクエスト RK3588 アプリ層から発行されたAIタスク呼び出し（認識/検出） ディスパッチ RK3588ディスパッチャ コプロセッサにオフロードするかどうかを決定 推論 RK1820 ディープラーニングモデルの計算を実行 リターン RK1820→RK3588 推論結果を返送; ホストが表示またはロジックを続行 簡単に言うと、RK3588はショーを運営し、すべてを順調に進め、RK1820は生の計算バーストを提供します。これらが組み合わさることで、エッジAIデバイスは「よりスマートに、より速く、手間なく」なります。RK1820のニュースとSDKのアップデート、新しいチュートリアル、すぐに実行できるデモについては、フォローしてください。

ARM建築医療内視鏡ソリューション RK3399 ベース

エンドスコップは広く使われている医療機器である.ARMアーキテクチャのプロセッサは,低消費電力,高い安定性,豊富な機能拡張性により好まれている.ARM プラットフォームに基づく医療内視鏡が主流になっていますScenSmartは,RockchipのRK3399プラットフォームに基づいて設計された医療内視鏡ソリューションを リリースしました.業界顧客は,製品定義をニーズに応じて調整し,迅速に実装することが便利です.   ARMアーキテクチャのプロセッサは,非常に高い安定性を持つ埋め込みデバイスで主に使用され,医療,軍事,産業分野でも広く使用されています.RK3399は,Rockchipの最も初期の産業用プラットフォームの一つです.機能的な拡張インターフェースが豊富で,様々なビデオ信号をサポートし,ネットワークとデータ通信の豊富なインターフェースデザインを持っています.シーンの要求に応じて顧客に拡張するために便利ですRK3399プラットフォームは高度に統合されたハードウェアプラットフォームを構築するために使用され,製品のコストを効果的に制御し,大規模生産を達成することができます.   RK3399には豊富なソフトウェア備蓄があり,AndroidとLinuxシステムをサポートできます. RK3399は非常に成熟したプラットフォームなので,豊富なソフトウェア備蓄を持っています.ソフトウェア開発の効率を向上させるのに便利ですRK3399は,産業用アプリケーション向けに専用のSoCとして,長年にわたり適用されており,そのSDKは非常に成熟しており,高い安定性要求のある産業用アプリケーションに適しています.. ARMチップとして,RK3399はモバイルデバイスでも使用可能で,内蔵リチウム電池とオンボードディスプレイが搭載されているため,モバイルワークステーションとしても使用できます.オンボード画面に加えて,RK3399は,RK3399の機能性も確認できます.HDMI を通して外部ディスプレイに接続することもできます複数のスクリーンで異なるディスプレイと同じディスプレイ機能をサポートし,ニーズに応じて調整することができます.   現在,RK3399プラットフォームに基づく医療内視鏡は大量生産されており,設計計画は非常に成熟しています.NeardyはRK3399プラットフォームでのプロジェクト実施に豊富な経験を持っています.顧客ニーズに応じて設計を調整することができます医療用内視鏡に加えて,産業用内視鏡などの製品にも使用できます.エンドスコップのプロジェクト要件がある場合RK3399プラットフォームを利用して実施を検討できます.このプラットフォームは無料の技術評価サービスを提供できます.