Shanghai Neardi Technology Co., Ltd.

Từ Logic Thuật toán đến Triển khai trên Chip: Sự Phát triển của Phát hiện Đối tượng YOLO và Thực tiễn của 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; } } Đứng trước ngã rẽ, bạn chỉ cần liếc nhìn thoáng qua là bộ não của bạn sẽ ngay lập tức gán nhãn cho mọi thứ trong tầm nhìn của bạn: chiếc xe buýt màu đỏ đang vào trạm, đứa trẻ trên vỉa hè đang chạy và một chiếc xe tay ga giao đồ ăn đang phóng nhanh trên đường. Phản ứng gần như trực quan này đã từng cực kỳ khó khăn để máy tính học được. Cho đến khi YOLO xuất hiện. Bạn Chỉ Nhìn Một Lần — tại thời điểm một hình ảnh được chụp, việc phân loại và định vị được hoàn thành đồng thời. Nó cho phép phát hiện đối tượng nói lời tạm biệt với việc tìm kiếm tốn kém và, giống như trực giác của con người, thực sự ban cho máy móc bản chất của tư duy theo thời gian thực. "Trực giác" Thị giác: Triết lý Hồi quy của YOLO Trước khi YOLO ra đời, lĩnh vực thị giác máy tính đã bị thống trị bởi kiến trúc hai giai đoạn. Khi đó, để phát hiện một đối tượng, một thuật toán trước tiên phải trích xuất hàng nghìn đề xuất khu vực, sau đó phân loại chúng từng cái một. Thiên tài của YOLO nằm ở chỗ nó đã hoàn toàn lật đổ quy trình "đề xuất-rồi-xác minh" rườm rà này và tái tạo việc phát hiện đối tượng từ một tác vụ phân loại thành một bài toán hồi quy đầu cuối. Khi bạn nhập một hình ảnh vào mạng YOLO, nó cắt đứt nút Gordian bằng cách chia trực tiếp hình ảnh thành một lưới S*S. Mỗi lưới không chỉ là một lát cắt của hình ảnh mà còn là một điểm đặc trưng trong tensor đầu ra của mạng. Dự đoán Tensor Tích hợp: Mỗi lưới dự đoán trực tiếp thông tin tọa độ (x, y, w, h) của nhiều hộp giới hạn, cũng như điểm tin cậy cho biết liệu một đối tượng có hiện diện ở đây hay không. Phân loại và Định vị Song song: Trong khi dự đoán tọa độ, mỗi lưới cũng tính toán một tập hợp các xác suất lớp. Điều này có nghĩa là định vị và phân loại được hoàn thành theo cách hoàn toàn song song trong đầu ra của cùng một lớp của mạng nơ-ron. Ghép nối Đặc trưng Toàn cầu: Nhờ thiết kế đầu cuối của mạng, nó có quyền truy cập vào thông tin toàn cầu của toàn bộ hình ảnh khi đưa ra quyết định. So với các thuật toán truyền thống chỉ tập trung vào các đề xuất khu vực cục bộ, "góc nhìn lớn" như vậy của YOLO cho phép nó xác định nhiễu nền chính xác hơn, khiến nó ít có khả năng phân loại sai các đám mây có hình dạng bất thường thành chim. YOLO trong Tầm nhìn AI Công nghiệp Nhiều người nghĩ AI còn xa vời, nhưng thành thật mà nói, YOLO đã từ lâu "cạnh tranh khốc liệt" ở những góc khuất mà chúng ta không nhìn thấy. Công trường Xây dựng Thông minh: Trong các công trường xây dựng đường hầm đầy bụi hoặc có ánh sáng cực kỳ kém, YOLOv9 thể hiện khả năng trích xuất đặc trưng cực kỳ mạnh mẽ. Phát hiện Tuân thủ Hành vi: Nó không chỉ có thể xác định sự hiện diện hoặc vắng mặt của mũ bảo hiểm và áo phản quang mà còn xác định xem chúng có được mặc đúng cách hay không (ví dụ: dây mũ bảo hiểm có được cài chặt không, hoặc khóa kéo có được kéo hết không) thông qua các đặc điểm chi tiết. Xử lý đồng thời cao: Nó hỗ trợ phát hiện theo thời gian thực quy mô lớn của hơn 50 người trên mỗi khung hình. Kết hợp với công nghệ chụp ảnh hồng ngoại, nó hiện thực hóa bước nhảy vọt từ "giám sát thủ công" sang "cảnh báo sớm tự động 24/7". Quản trị Đô thị: Các tình huống quản lý đô thị và quản trị toàn diện đặt ra các yêu cầu cao về khả năng chống nhiễu của thuật toán. Quản trị Tĩnh: Bằng cách kết hợp so sánh hình ảnh lịch sử và phân đoạn ngữ nghĩa, hệ thống có thể xác định chính xác các cấu trúc bất hợp pháp mới được xây dựng, tích tụ rác thải hoặc chiếm dụng đường để kinh doanh và thậm chí tự động định lượng diện tích và khối lượng vi phạm. An ninh Động: Dựa trên nhận dạng tư thế (OpenPose/YOLO-Pose), hệ thống có thể nắm bắt nhạy bén các hành vi bất thường như "người ngã xuống đất" và liên kết với các hệ thống y tế khẩn cấp. Trong đám đông dày đặc, nó sử dụng thuật toán phân cụm mật độ (DBSCAN) để theo dõi mật độ đám đông theo thời gian thực và ngăn ngừa rủi ro giẫm đạp. Kiểm tra Điện: Hợp nhất Đa phương thức trong các khu vực có rủi ro cao như đường hầm cáp ngầm hoặc tháp truyền tải điện áp cao: Bằng cách kết hợp đám mây điểm lidar và chụp ảnh nhiệt hồng ngoại, nó có thể tiến hành phát hiện không tiếp xúc các hiện tượng nóng bất thường của máy biến áp, dòng rò của bộ chống sét hoặc độ nghiêng của tháp (với độ chính xác 0,1°) từ khoảng cách 30 mét. Phán đoán Lỗi Tự động: Đối với các mối nguy hiểm tiềm ẩn nhỏ như hư hỏng cáp và ăn mòn giá đỡ, độ chính xác nhận dạng vượt quá 92%, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành và bảo trì và đảm bảo an toàn cho nhân viên. Phòng cháy chữa cháy rừng: Đối với việc phát hiện khói và lửa trên diện rộng, có hình dạng bất thường, YOLO thể hiện khả năng phản ứng cực nhanh. Nhận dạng Khói và Lửa Chính xác: Kết hợp các đặc điểm hình ảnh và dữ liệu bức xạ nhiệt, nó có thể phân biệt cháy rừng, lửa trại hoặc đốt đồng ruộng trong vòng 2 giây, với khả năng chống nhiễu cực mạnh đối với bóng mây và thực vật. Nhận thức Tình huống: Tích hợp thông tin địa lý GIS và mô hình rừng ngẫu nhiên, hệ thống không chỉ có thể phát hiện cháy mà còn dự đoán xu hướng lan rộng dựa trên tốc độ gió và địa hình, cung cấp bản đồ trực quan để lập kế hoạch tại chỗ. Tối ưu hóa Sức mạnh Tính toán Tối ưu cho RK3588/RK3576 Thành thật mà nói, việc chuẩn hóa trên card đồ họa chỉ là khởi động. Điều thực sự cho phép YOLO được triển khai và thực hiện là chuyển nó vào các SoC có kích thước chip như RK3588 hoặc RK3576 của Rockchip. Đây không chỉ là một quá trình di chuyển mã đơn giản mà là một "khai thác cực độ" sức mạnh tính toán, băng thông và bộ nhớ. Để đạt được khả năng phát hiện đối tượng ở cấp độ mili giây trên các nền tảng SoC này, các bước sau thường được yêu cầu: "Dịch" Mô hình: NPU (Bộ xử lý thần kinh) của chip có thông số kỹ thuật riêng và không thể giải thích các tệp đào tạo .pt gốc của PyTorch. Sử dụng RKNN-Toolkit2, mô hình được chuyển đổi sang định dạng ONNX, sau đó được tháo rời và tái tạo thành định dạng .rknn mà chip có thể hiểu — xem các toán tử phức tạp được sắp xếp lại thành các đường dẫn tính toán được NPU ưa thích. "Thu gọn" thông qua Nén: Các mô hình FP32 (dấu chấm động 32 bit) gốc có một số lượng lớn các tham số, gây gánh nặng lớn cho băng thông và bộ nhớ của các chip nhúng. Các thuật toán lượng tử hóa nén trọng số và kích hoạt từ 32 bit xuống 8 bit, giảm mức sử dụng bộ nhớ xuống 75%. Điều này không chỉ làm giảm áp lực băng thông DDR mà còn làm giảm hiệu quả mức tiêu thụ điện năng tính toán. Tối ưu hóa "Truyền dữ liệu": Ngay cả khi mô hình đủ nhanh, NPU vẫn sẽ "ngồi không" nếu CPU bận di chuyển luồng video trong bộ nhớ. Để tránh lãng phí dù chỉ một mili giây, công nghệ sao chép bằng không DMA-BUF được sử dụng để cho phép chia sẻ dữ liệu luồng video trong bộ nhớ video giữa ISP, GPU và NPU, loại bỏ hoàn toàn chi phí sao chép CPU. Kết hợp với logic song song để suy luận không đồng bộ, khung hình tiếp theo đã được xếp hàng để xử lý trong khi khung hình hiện tại vẫn đang trải qua các phép toán tích chập. Sự phối hợp liền mạch này là điều cho phép các luồng video theo thời gian thực chạy trơn tru trên chip. Phiên bản YOLO nào là "Lựa chọn hàng đầu" của bạn? Khi triển khai trên các thiết bị nhúng, việc lựa chọn phiên bản không chỉ đơn giản là "đuổi theo phiên bản mới nhất"; thay vào đó, nó đòi hỏi sự cân bằng giữa chi phí sức mạnh tính toán, khả năng tương thích của toán tử và các yêu cầu về độ chính xác của các tác vụ cụ thể. Chuẩn mực Kỹ thuật: YOLOv5 Là phiên bản có hệ sinh thái trưởng thành nhất, YOLOv5 tự hào có độ ổn định và phạm vi triển khai cực kỳ cao trong lĩnh vực công nghiệp. Tính năng kỹ thuật: Áp dụng cơ chế dựa trên Neo với kiến trúc linh hoạt (có sẵn ở nhiều quy mô từ Nano đến Huge). Ưu điểm triển khai: Chuỗi công cụ RKNN của Rockchip cung cấp sự hỗ trợ toàn diện nhất cho nó với khả năng tương thích toán tử tuyệt vời, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu để theo đuổi việc triển khai dự án nhanh chóng và độ ổn định cao. Kiến trúc Toàn diện: YOLOv8 YOLOv8 giới thiệu cơ chế Không neo, đạt được kiến trúc thống nhất để phát hiện, phân đoạn và ước tính tư thế (Pose). Tính năng kỹ thuật: Sử dụng mô-đun C2f để tăng cường luồng đặc trưng và cải thiện độ chính xác hồi quy thông qua một Đầu tách rời. Ưu điểm triển khai: Nó đạt được sự cân bằng tuyệt vời giữa độ chính xác và tốc độ khi xử lý song song đa tác vụ (ví dụ: phát hiện đối tượng đồng thời và trích xuất điểm chính của con người), khiến nó trở thành giải pháp chủ đạo trên các SoC hiệu năng cao như RK3588 hiện nay. Bước nhảy vọt về hiệu suất đầu cuối: YOLOv10 YOLOv10 đã đạt được tiến bộ đột phá trong việc giải quyết nút thắt cổ chai sau xử lý trong phát hiện theo thời gian thực. Tính năng kỹ thuật: Giới thiệu chiến lược Không triệt tiêu tối đa (NMS-free), loại bỏ tính không xác định trong độ trễ suy luận thông qua thiết kế căn chỉnh phù hợp một-nhiều và một-một. Ưu điểm triển khai: Ở rìa, NMS thường chiếm một phần đáng kể thời gian tiêu thụ CPU. YOLOv10 hoàn toàn giải quyết được sự mất mát hiệu suất này, cho phép quá trình suy luận thể hiện độ ổn định tuyến tính tốt hơn trên phần cứng SoC. Tiến hóa độ chính xác cao: YOLOv11 và VajraV1 Chúng đại diện cho các lần lặp lại công nghệ mới nhất cho các tình huống phức tạp, tập trung vào việc nắm bắt các đặc điểm chi tiết. Tính năng kỹ thuật: YOLOv11 tối ưu hóa các cơ chế chú ý nhẹ (C3k2/C2PSA), trong khi VajraV1 được tùy chỉnh sâu cho các thiết bị cạnh trên cơ sở này. Bằng cách mở rộng các phép toán tích chập cốt lõi và áp dụng thiết kế hướng dẫn xếp hạng thấp, nó cải thiện đáng kể độ mạnh mẽ trong môi trường phức tạp. Ưu điểm triển khai: Nó có những lợi thế riêng biệt trong việc phát hiện đối tượng dày đặc, các tình huống che khuất và nhận thức tư thế có độ chính xác cao (ví dụ: chi tiết về việc đội mũ bảo hiểm an toàn, nhận dạng hành động chi tiết), đại diện cho giới hạn trên cao nhất về độ chính xác phát hiện có thể đạt được bởi gia đình YOLO trên các thiết bị nhúng cho đến nay. Sự phát triển của các thuật toán đã hạ thấp ngưỡng nhận thức, trong khi sự phổ biến của chip đã mở rộng ranh giới của trí thông minh.

Ngừng lựa chọn mù quáng! Hướng dẫn cuối cùng về lựa chọn giao diện máy ảnh: Từ MIPI đến GMSL

.gtr-container-k7p2x9 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 1em; box-sizing: border-box; overflow-wrap: break-word; } .gtr-container-k7p2x9 p { font-size: 14px; margin-bottom: 1em; text-align: left !important; color: #333; } .gtr-container-k7p2x9 strong { font-weight: bold; color: #222; } .gtr-container-k7p2x9 .gtr-title-main-k7p2x9 { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 2em; margin-bottom: 1em; color: #0056b3; text-align: left; } .gtr-container-k7p2x9 .gtr-title-sub-k7p2x9 { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 0.8em; color: #333; text-align: left; } .gtr-container-k7p2x9 .gtr-image-wrapper-k7p2x9 { margin-top: 1.5em; margin-bottom: 1.5em; text-align: center; } .gtr-container-k7p2x9 .gtr-image-wrapper-k7p2x9 img { max-width: 100%; height: auto; display: inline-block; vertical-align: middle; } .gtr-container-k7p2x9 .gtr-callout-k7p2x9 { padding: 1em; margin-top: 1.5em; margin-bottom: 1.5em; border-left: 4px solid #007bff; background-color: #f0f8ff; color: #333; font-size: 14px; text-align: left; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-k7p2x9 { max-width: 960px; margin: 0 auto; padding: 2em; } } Thành thật mà nói, đối với những người bạn làm việc trên các dự án nhúng hoặc AI, khi họ nhìn thấy một bảng đầy các giao diện máy ảnh có hình dạng kỳ lạ lần đầu tiên, suy nghĩ bên trong của họ có lẽ là:"Họ chỉ là để truyền hình ảnh. Họ có thực sự cần phải đa dạng như vậy?Một số đi kèm với các dây cáp phẳng màu sắc, một số trông giống như các dây cáp đồng trục cũ trong thang máy, và một số thậm chí còn có một cáp Ethernet được gắn.Đây không phải là các nhà sản xuất cố tình làm cho mọi thứ khó khănSự lựa chọn giao diện về cơ bản là một sự đánh đổi giữa bốn yếu tố: băng thông, khoảng cách, độ trễ và chi phí.Chúng ta sẽ không lãng phí thời gian trên thuật ngữ sách giáo khoa ngày hôm nay. Hãy đi thẳng vào vấn đề và nói về cách các giao diện này thực sự hoạt động.. Sự đánh đổi giữa tốc độ tối đa và tiêu thụ năng lượng: Tại sao chip điện thoại di động chỉ hỗ trợ MIPI? DVP (Digital Video Port): Người cựu chiến binh đã nghỉ hưu DVP giống như một "đường phố cạnh nhau" kiểu cũ, bao gồm 8 đến 16 đường dữ liệu, cộng với đường đồng hồ và đường tín hiệu đồng bộ hóa.nơi dữ liệu được truyền theo một cách có trật tự giống như một sự hình thành của những người diễu hành trong hàng. Ưu điểm: Lợi thế lớn nhất của nó nằm ở sự đơn giản và thẳng thắn. Nó truyền tín hiệu mức thô mà không cần logic mã hóa và giải mã phức tạp. Một trình điều khiển đơn giản là đủ để làm cho nó hoạt động,và ngay cả các bộ điều khiển vi mô cấp thấp cũng có thể dễ dàng xử lý nó. Nhược điểmVới nhiều đường dây được sắp xếp song song, khi tốc độ truyền tăng lên (tức là tần số tăng lên), nó có thể được sử dụng trong các hệ thống truyền thông.crossstalk nghiêm trọng và thời gian lệch sẽ xảy ra giữa các đường dâyMột khi tần số tăng lên, màn hình sẽ được lấp đầy với tiếng ồn giống như bông tuyết. Do đó, nó có một băng thông rất hẹp và về cơ bản đã lỗi thời trong thời đại độ nét cao. Các kịch bản ứng dụng: Ngày nay, DVP về cơ bản đã trở lại vai trò thứ cấp, chủ yếu được sử dụng trong máy quét mã vạch, đồ chơi có điểm số thấp hoặc các kịch bản thu thập dữ liệu cảm biến đơn giản.Nếu dự án của bạn chỉ cần quét mã QR, DVP vẫn là lựa chọn hiệu quả nhất về chi phí. MIPI CSI: "Thủ lĩnh của điện tử tiêu dùng" xứng đáng Tại sao điện thoại di động có thể quay video 4K hoặc thậm chí 8K? Tất cả nhờ MIPI. Nó áp dụng chế độ truyền chênh lệch dao động thấp của MIPI D-PHY / C-PHY.Bạn có thể nghĩ về nó như là "một loại tín hiệu khác biệt tinh tế hơn LVDS nhưng hiệu quả hơn"Nó không còn giống như một đội hình thông thường, mà là các nhóm "lực lượng đặc biệt tinh nhuệ" được phối hợp chặt chẽ xoay quanh nhau.Nó tự hào về khả năng chống nhiễu cực kỳ mạnh mẽ và hiệu quả truyền dữ liệu cực kỳ caoVí dụ, tất cả các mô hình của các bảng phát triển Neardi thông thường của chúng tôi về cơ bản được trang bị giao diện máy ảnh MIPI như tiêu chuẩn. LKB3576 Hội đồng phát triển Ưu điểm: băng thông cực cao kết hợp với mức tiêu thụ năng lượng cực thấp. nó có thể truyền một khối lượng dữ liệu đáng kinh ngạc với mức mất điện tối thiểu. quan trọng hơn,nó giao diện trực tiếp với ISP (Image Signal Processor) bên trong SoCĐiều này có nghĩa là ngay khi hình ảnh đến, ISP có thể ngay lập tức tiếp quản các nhiệm vụ xử lý (chỉ phân loại màu sắc, thoáng sắc, sắc nét) mà không liên quan đến CPU. Nhược điểm: Nó thực sự tinh tế. khoảng cách truyền thông thường không thể vượt quá 30 cm; tín hiệu sẽ bị mất nếu các dấu vết PCB được định tuyến ngay cả một chút quá xa.MIPI debugging là một cơn ác mộng cho tất cả các nhà phát triển bạn cần phải xử lý phức tạp D-PHY hoặc C-PHY logic lớp vật lý, và cũng tối ưu hóa các file tham số chất lượng hình ảnh kéo tóc. Các kịch bản ứng dụng: Đây là giao diện cốt lõi cho điện thoại di động, máy tính bảng và hộp AI nhúng (RK3576/Raspberry Pi).MIPI thường là sự lựa chọn chuyên nghiệp và hiệu quả nhất cho các kịch bản kết nối trực tiếp trên máy bay. Mẹo chuyên nghiệp: Trong quá trình thiết kế trên tàu, bạn sẽ thấy rằng máy ảnh MIPI thường được kết nối thông qua các cáp FPC mỏng.Không bao giờ đánh giá thấp các cáp như vậy Ứng dụng độ bền gấp và thiết kế chống nhiễu điện từ (EMI) trực tiếp quyết định sự ổn định của luồng video của bạn. Bạn nên làm gì khi máy ảnh cách máy chủ hơn 5 mét? USB (Protocol UVC): "Bướm xã hội" linh hoạt Máy ảnh USB dựa trên giao thức UVC (USB Video Class), cho phép đầu ra hình ảnh plug-and-play.và lớp hệ thống đã hoàn thành điều chỉnh trình điều khiển UVCNgay cả khi bạn không có một mô-đun MIPI đắt tiền, bạn có thể trực tiếp kết nối máy ảnh USB với bảng Neardi và vẫn chạy các thuật toán trơn tru. Máy tính thông minh LPB3588 Ưu điểm: Plug-and-play (không cần trình điều khiển) là tính năng giết người lớn nhất của nó.làm cho nó một giải cứu cuộc sống cho các nhà phát triểnHơn nữa, nó có chi phí cực kỳ thấp, bạn có thể sử dụng bất kỳ máy ảnh nào được mua dễ dàng từ một cửa hàng địa phương. Nhược điểm: Sự tiện lợi của nó đến với chi phí của các nguồn CPU. Dữ liệu hình ảnh thô được truyền qua USB là quá lớn; USB 2.0 đơn giản không thể xử lý nó.máy ảnh sẽ đầu tiên nén các khung bằng cách sử dụng MJPEG hoặc H.264 nội bộ. Kết quả là, CPU của bạn phải phân bổ một phần đáng kể của sức mạnh tính toán của nó để giải nén. Nhiều người mới bắt đầu phàn nàn rằng chạy các mô hình YOLO là quá chậmCPU đã được căng từ giải mã khung trước khi nó thậm chí bắt đầu suy luận mô hìnhNếu SoC hỗ trợ giải mã phần cứng VPU và các trình điều khiển tương ứng được cấu hình đúng, tải CPU từ máy ảnh USB có thể được giảm đáng kể,nhưng thời gian trễ tổng thể vẫn không thể phù hợp với MIPINgoài ra, quá trình nén và giải nén giới thiệu một độ trễ nhận thấy dao động từ hàng chục đến hàng trăm mili giây. Các kịch bản ứng dụng: Hội nghị video, camera máy tính bên ngoài, trình diễn thuật toán trong phòng thí nghiệm và kiểm tra chất lượng công nghiệp đơn giản.Nếu yêu cầu hiệu suất thời gian thực của bạn không cực kỳ nghiêm ngặt và máy chủ có sức mạnh tính toán dư thừa, USB là một lựa chọn hoàn toàn khả thi. RJ45 (cổng Ethernet): "Cá nền" của việc triển khai đường dài Khi một máy ảnh cần được lắp đặt trên trần nhà của một quán cà phê hoặc thậm chí ở một ngã tư đường cách xa vài km, một cáp Ethernet gần như là sự lựa chọn phổ biến và trưởng thành nhất.Để đáp ứng sự cạnh tranh cao như vậy, nhu cầu giám sát từ xa, các nhà sản xuất phần cứng đã không tiết kiệm nỗ lực trong cấu hình giao diện.Hãy lấy ví dụ về máy tính thông minh LPM3588 của Neardi, được thiết kế riêng cho thị trường NVR (Rekorder Video Network), nó tự hào về các cấu hình cực kỳ mạnh mẽ: nó hỗ trợ tối đa 5 cổng Gigabit Ethernet (1000M) và 1 cổng Fast Ethernet (100M).Thiết kế này chỉ đơn giản là được xây dựng để "cho ăn" nhiều camera mạng độ nét cao; ngay cả khi 6 kênh hoặc nhiều hơn của các luồng video độ nét cao đến cùng một lúc, băng thông Gigabit có thể dễ dàng xử lý chúng mà không có bất kỳ nút thắt nào. LPM3588 NVR Computer Ưu điểm: Khoảng cách truyền cực kỳ dài (loại 100 mét), có thể được mở rộng vô thời hạn thông qua các công tắc.Thú vị nhất trong số các nhà phát triển là hỗ trợ PoE của nó. Một cáp Ethernet xử lý cả nguồn điện và truyền dữ liệu.Thiết kế nhiều cổng như của LPM3588 loại bỏ nhu cầu về một công tắc bên ngoài, đơn giản hóa đáng kể sự phức tạp của hệ thống NVR. Nhược điểm: tương đối cao độ trễ. bởi vì hình ảnh phải đi qua nén, mạng gói, truyền, và sau đó giải nén. so với hiệu suất thời gian thực gốc của MIPI,Camera Ethernet có tốc độ phản hồi chậm hơn một chút. Các kịch bản ứng dụng: giám sát an ninh, thành phố thông minh, thống kê lưu lượng người trong các quán cà phê / siêu thị và mạng lưới từ xa xuyên khu vực.hầu hết các camera được lắp đặt trên tường hoặc cột tiện ích sử dụng giao diện này. Hướng dẫn tránh cạm bẫy của nhà phát triển: Nếu bạn đang làm việc trên một dự án với RK3576 và gặp sự chậm trễ với máy ảnh USB, hãy thử giảm độ phân giải hoặc tỷ lệ khung hình,hoặc kiểm tra nếu bạn có thể gọi đơn vị giải mã phần cứng (VPU) để giải phóng CPUNếu dự án của bạn đòi hỏi "thông tin phản hồi ngay lập tức", quyết định từ bỏ Ethernet và USB, và chuyển trở lại giao diện MIPI. Ngành công nghiệp đặc biệt: theo đuổi "sự tin cậy và truyền tải đường dài" tối đa Trong các xưởng sản xuất, mỏ, hoặc xe di chuyển tốc độ cao, giao diện thông thường chỉ có thể tồn tại nửa ngày.cách duy trì tín hiệu sạch trong môi trường điện từ ồn àoVà làm thế nào để truyền tín hiệu cả xa và nhanh? AHD (Analog High Definition): "Đại cựu chạy bộ đường dài" của thế giới công nghiệp Nhiều người nghĩ rằng "những tín hiệu tương tự" đáng lẽ phải được chuyển đến các bảo tàng từ lâu, nhưng AHD đã buộc phải tạo ra một vị trí trong thời đại kỹ thuật số.Nó sử dụng công nghệ mang tần số cao để ép các tín hiệu video độ nét cao vào các cáp đồng trục cũHơn nữa, nó cực kỳ gồ ghề. trong môi trường rung động cao, can thiệp mạnh như xe đặc biệt (như máy đào, xe tải và xe buýt),giao diện kỹ thuật số phức tạp dễ bị trục trặc màn hình do lỏng hoặc sóng điện từBảng phát triển LPA3588 của Neardi được thiết kế đặc biệt cho các kịch bản như vậy, hỗ trợ tối đa 8 kênh đầu vào máy ảnh 1080P AHD.Hãy tưởng tượng một xe vệ sinh hoặc hậu cần được trang bị 8 camera ở phía trước, phía sau, trái, phải, trên cùng và dưới cùng, LPA3588 có thể ổn định nhận tất cả 8 kênh tín hiệu, và với NPU của RK3588, thực hiện dự đoán chống va chạm toàn diện.Đây thực sự là "lực lượng đặc biệt" trình độ hiệu suất. LPA3588 Máy chủ điều khiển xe Ưu điểm: mạnh mẽ, giá cả phải chăng, và đường truyền dài. yêu cầu của nó cho cáp là vô cùng thấpvà thậm chí còn xa hơn trong điều kiện cụ thểNgoài ra, truyền tín hiệu của nó là thời gian thực và không nén, mà không có độ trễ liên quan đến cáp Ethernet.Đối với môi trường khắc nghiệt với ngân sách hạn chế đòi hỏi giám sát thời gian thực từ xa (chẳng hạn như cảnh quay từ cần cẩu xây dựng), nó là nhà vô địch không thể tranh cãi. Nhược điểm: Không hỗ trợ "giao tiếp hai chiều".AHD chủ yếu truyền tín hiệu video một chiều không có cách nào để gửi các lệnh phức tạp đến máy ảnh (như điều chỉnh tham số sâu) thông qua cáp nàyHơn nữa, giới hạn trên của chất lượng hình ảnh bị hạn chế bởi tiêu chuẩn tương tự, làm cho việc đạt được độ tinh khiết của tín hiệu kỹ thuật số trở nên khó khăn, với tiếng ồn tinh tế có thể nhìn thấy trên màn hình lớn. Các kịch bản ứng dụng: Cải tiến hệ thống giám sát trong các khu dân cư cũ, hình ảnh nhìn lại và quay ngược cho xe buýt / xe tải, và thậm chí một số thiết bị vận hành dưới lòng đất giá rẻ. GMSL (Gigabit Multimedia Serial Link) / SerDes: "Lòng sống" của lái xe tự động Đây hiện là công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực ô tô. Hãy tưởng tượng một chiếc xe tự lái với camera gắn ở phía trước,trong khi máy tính điều khiển chính là trong thân xe cách nhau hơn mười mét và được bao quanh bởi sự can thiệp từ các động cơ cao áp khác nhau. MIPI không thể đạt được điều đó, USB dễ bị hỏng, và Ethernet có độ trễ cao. Do đó, công nghệ SerDes (Serializer / Deserializer) đã xuất hiện.nó "các gói tín hiệu MIPI mong manh vào các khối sắt" (serialization) ở đầu phát, gửi chúng qua các cáp bảo vệ mạnh mẽ, và sau đó "bỏ ra và khôi phục" chúng cho MIPI ở đầu nhận. GMSL Vision Host Ưu điểm: Toàn diện và hiệu suất cao. Nó đạt được "bốn trong một trên một cáp": một cáp xử lý video, âm thanh, tín hiệu điều khiển hai chiều (I2C / UART) và điện (PoC) đồng thời.Nó tự hào băng thông cực cao (hỗ trợ 8-megapixel, 90fps), với độ trễ từ đầu đến cuối có thể điều khiển ở mức độ milliseconds thấp hơn nhiều so với các giải pháp USB hoặc Ethernet và tuân thủ các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về ô tô. Nhược điểm: Hệ sinh thái đắt tiền và khép kín. Giá của nó thường gấp mười đến một trăm lần so với các giải pháp USB. Các nhà phát triển thông thường khó có thể có được hướng dẫn giao thức đầy đủ của nó,và gỡ lỗi thường đòi hỏi thiết bị chuyên dụng đắt tiền. Các kịch bản ứng dụng: Xe tự lái ở cấp độ L2/L3/L4, robot phẫu thuật tiên tiến và robot kho di động cao cấp (AGV).Nó là sự lựa chọn duy nhất cho các thiết bị di động cao cấp liên quan đến "những tình huống sống hoặc chết" hoặc "những phản ứng thời gian thực cực thấp". Không có giao diện "tốt nhất" chỉ phù hợp nhất với kịch bản. Sử dụng USB cho các bản demo trong phòng thí nghiệm, MIPI cho các sản phẩm hiệu suất cao, RJ45 cho giám sát từ xa,và nghiền răng của bạn cho GMSL khi nói đến các ứng dụng tự động hóa ô tô hoặc cao cấp.

Neardi Pi 4-3588: Giải phóng trí thông minh siêu nhanh 8K, tạo sức mạnh cho kỷ nguyên mới của máy tính cạnh cấp doanh nghiệp

.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; } } Trong bối cảnh AIoT và điện toán biên đang phát triển nhanh chóng hiện nay, các nhà phát triển và doanh nghiệp đang đặt ra những yêu cầu cao hơn về hiệu suất, độ ổn định và khả năng mở rộng của phần cứng cốt lõi. Bo mạch phát triển Neardi Pi 4-3588 chính thức ra mắt — nó không chỉ là một nền tảng phần cứng mã nguồn mở mà còn là một công cụ mạnh mẽ để bạn chuyển đổi các thuật toán tiên tiến thành các sản phẩm được sản xuất hàng loạt. Hiệu Suất Đỉnh Cao: Kiến Trúc Đa Lõi, Sức Mạnh Hàng Đầu Neardi Pi 4-3588 được trang bị chip RK3588 hàng đầu của Rockchip, sử dụng quy trình 8nm tiên tiến, kết hợp hoàn hảo hiệu suất cao với khả năng kiểm soát tiêu thụ điện năng cực cao. Bộ Xử Lý Mạnh Mẽ: Nó có kiến trúc big.LITTLE với bộ xử lý lõi tứ Cortex-A76 và lõi tứ Cortex-A55, hỗ trợ phân bổ tác vụ động để dễ dàng xử lý các tình huống tính toán phức tạp. Xử Lý Đồ Họa Hàng Đầu: Nó tích hợp GPU ARM Mali-G610 MP4, hỗ trợ đầy đủ các giao diện đồ họa chính như OpenGL ES 3.2 và Vulkan 1.2, đáp ứng nhu cầu về chất lượng hình ảnh có độ chính xác cao. Sức Mạnh Tính Toán AI Vượt Trội: Nó có NPU tích hợp với sức mạnh tính toán lên đến 6TOPS, hỗ trợ các phép toán hỗn hợp INT4/INT8/INT16, hoàn toàn tăng tốc suy luận mô hình của các framework như TensorFlow, PyTorch và Caffe. Bữa Tiệc Thị Giác: Giải Mã và Mã Hóa 8K với Màn Hình Tối Ưu Neardi Pi 4-3588 được thiết kế cho các ứng dụng hình ảnh. Nó hỗ trợ giải mã phần cứng 8K@60fps H.265/VP9 và mã hóa 4K@60fps, kết hợp với xử lý HDR, mang lại chất lượng hình ảnh ở cấp độ điện ảnh. Kết Nối Đa Màn Hình: Nó có đầu ra HDMI tích hợp (hỗ trợ lên đến 8K@30fps hoặc 4K@120fps) và cung cấp giao diện MIPI-DSI, tạo điều kiện cho các ứng dụng hiển thị không đồng nhất đa màn hình. Thu Thập Đa Kênh: Nó được trang bị ba giao diện camera MIPI-CSI, cung cấp nền tảng phần cứng vững chắc cho thị giác máy tính và ghép nối đa camera. Kết Nối Toàn Diện: Giao Diện Đa Dạng Cấp Công Nghiệp Là một nền tảng "cấp doanh nghiệp", Neardi Pi 4-3588 không ảnh hưởng đến khả năng mở rộng, cung cấp các giao diện bao gồm phần lớn các tình huống công nghiệp: Lưu Trữ Tốc Độ Cao: Nó hỗ trợ mở rộng bộ nhớ NVMe protocol M.2 Key M (SSD 2242) bên ngoài. Giao Tiếp Đầy Đủ Mạng: Nó có hai cổng Ethernet gigabit, Wi-Fi 6 băng tần kép, Bluetooth 5.4 và giao diện mini-PCIe dự phòng để hỗ trợ các mô-đun 4G/5G. Bao Phủ Đầy Đủ Giao Thức Công Nghiệp: Nó có CAN FD, RS485, UART, I2C, SPI và các giao diện giao tiếp khác thường được sử dụng, kết nối liền mạch với các cảm biến và thiết bị ngoại vi công nghiệp khác nhau. Thân Thiện Với Nhà Phát Triển: Mã Nguồn Mở Toàn Diện, Sản Xuất Hàng Loạt Nhanh Chóng Chúng tôi hiểu đầy đủ tầm quan trọng của chu kỳ phát triển. Neardi Pi 4-3588 không chỉ cung cấp phần cứng mà còn là một hệ sinh thái: Hỗ Trợ Đa Hệ Thống: Nó hoàn toàn phù hợp với các hệ thống Android, Buildroot, Debian và Ubuntu. Mã Nguồn Mở: Nó cung cấp cho người dùng mã hệ thống mã nguồn mở, tài liệu WIKI hoàn chỉnh, trình điều khiển kernel và công cụ flash. Hỗ Trợ Toàn Diện: Công nghệ Lindi cung cấp hỗ trợ chuyên sâu từ tư vấn kỹ thuật đến phát triển tùy chỉnh, giúp bạn rút ngắn đáng kể chu kỳ từ nguyên mẫu đến sản xuất hàng loạt. Chất Lượng Cấp Công Nghiệp: Nó cung cấp các phiên bản cấp thương mại (-20℃~75℃) và cấp công nghiệp (-40℃~85℃) để đáp ứng các yêu cầu hoạt động ổn định trong môi trường khắc nghiệt. Phạm Vi Ứng Dụng Rộng Rãi Nhờ hiệu suất và độ tin cậy cao, Neardi Pi 4-3588 đã được ứng dụng rộng rãi trong: Trí Tuệ Nhân Tạo và Thị Giác: Nhận dạng đối tượng, thị giác máy tính, giám sát an ninh. Màn Hình Thông Minh: Máy tính bảng thông minh, màn hình hiển thị thương mại. Công Nghiệp và Giao Thông Vận Tải: Điều khiển công nghiệp, năng lượng điện, thiết bị đầu cuối trên xe, hậu cần thông minh. Dựa trên hiệu suất chip mạnh mẽ của Rockchip RK3588 và kinh nghiệm tùy chỉnh chuyên sâu trong ngành của Công nghệ Lindi, hiệu suất tuyệt vời đến từ sự tinh tế của mọi chi tiết; sản xuất hàng loạt nhanh chóng đến từ sự hỗ trợ hệ sinh thái ổn định và trưởng thành. Neardi Pi 4-3588 hiện đã chính thức được bán, với SDK hoàn chỉnh, tài liệu kỹ thuật và hỗ trợ kỹ thuật ở cấp độ chuyên gia đã sẵn sàng.

Giải thích chuyên sâu về nút thắt 6TOPS của RK3588 và sự thật về sức mạnh tính toán NPU

.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; } } Hãy tưởng tượng bạn đang làm việc trên một dự án AI biên với RK3588: luồng video camera cần thực hiện nhận dạng khuôn mặt và phát hiện phương tiện theo thời gian thực, đồng thời hỗ trợ hiển thị giao diện người dùng, tải dữ liệu lên và xử lý logic nghiệp vụ. Bạn nhận thấy: hiện tượng rớt khung hình xảy ra khi có nhiều đối tượng trong khung hình, các mô hình lớn không chạy mượt mà và nhiệt độ tăng cao. Tại thời điểm này, mọi người thường nói: "Mô hình của bạn quá lớn—6TOPS của RK3588 là không đủ." Nhưng liệu đó có thực sự là do thiếu sức mạnh tính toán? Bạn đã bao giờ tự hỏi: Tại sao một NPU 6TOPS vẫn gặp phải tình trạng rớt khung hình và lag khi chạy một mô hình 4TOPS? Câu trả lời nằm ở ba khía cạnh của sức mạnh tính toán NPU: Hiệu suất đỉnh (TOPS), Độ chính xác (INT8/FP16), và Hiệu quả (Băng thông). Bạn sẽ thấy rằng các chip khác nhau nhấn mạnh các thông số kỹ thuật NPU của chúng, với một thông số cốt lõi được hiển thị nổi bật: Sức mạnh tính toán NPU: X TOPS. Các ví dụ bao gồm RK3588-6TOPS, RK3576-6TOPS, RK1820-20TOPS, Hi3403V100-10TOPS, Hi3519DV500-2.5TOPS, Jetson Orin Nano-20/40TOPS, Jetson Orin NX-70/100TOPS, v.v... TOPS là gì? Tại sao mọi người lại nói về nó? Tera: Đại diện cho 10¹². Phép tính trên giây: Đề cập đến tổng số phép tính AI mà NPU có thể thực hiện trong một giây. Nói một cách đơn giản, 1 TOPS có nghĩa là NPU có thể thực hiện 1 nghìn tỷ (10¹²) phép tính mỗi giây. TOPS được tính toán như thế nào? Tổng số Đơn vị MAC là cốt lõi của tính toán mạng nơ-ron. Trong các lớp tích chập và các lớp kết nối đầy đủ, phép tính chính liên quan đến việc nhân dữ liệu đầu vào với trọng số và sau đó cộng các kết quả. Triết lý thiết kế của một NPU nằm ở việc có một mảng cực lớn các đơn vị MAC song song. Một chip NPU có thể chứa hàng nghìn hoặc thậm chí hàng chục nghìn đơn vị MAC, có thể hoạt động đồng thời để đạt được tính toán song song quy mô lớn. Càng có nhiều đơn vị MAC, lượng tính toán mà NPU có thể hoàn thành trong một chu kỳ đồng hồ càng lớn. Tần số xung nhịp: Xác định số chu kỳ mà chip NPU và các đơn vị MAC của nó hoạt động mỗi giây (đo bằng Hertz, Hz). Tần số cao hơn cho phép mảng MAC thực hiện nhiều phép toán nhân-tích lũy hơn trên một đơn vị thời gian. Khi các nhà sản xuất công bố TOPS, họ sử dụng tần số hoạt động đỉnh của NPU (tức là tần số tối đa có thể đạt được). Phép tính trên mỗi MAC: Một phép toán MAC hoàn chỉnh thực sự bao gồm một phép nhân và một phép cộng. Để phù hợp với phương pháp đếm FLOPS (Phép toán dấu phẩy động trên giây) truyền thống, nhiều tiêu chuẩn tính toán tính một phép toán MAC là 2 phép toán cơ bản (1 cho phép nhân và 1 cho phép cộng). Hệ số độ chính xác: Các đơn vị MAC của một NPU được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu có độ chính xác thấp (ví dụ: INT8). Tỷ lệ tăng tốc đơn giản của INT8 so với FP32: Vì 32 bit / 8 bit = 4, một đơn vị FP32 duy nhất về mặt lý thuyết có thể thực hiện gấp 4 lần số phép toán trong một chu kỳ khi chuyển sang tính toán INT8. Do đó, nếu TOPS của nhà sản xuất được tính toán dựa trên INT8, nó cần được nhân với tỷ lệ tăng tốc liên quan đến độ chính xác. Đây là lý do tại sao INT8 TOPS cao hơn nhiều so với FP32 TOPS. TOPS đo lường sức mạnh tính toán lý thuyết đỉnh. Trong các ứng dụng thực tế, do các yếu tố như truyền dữ liệu, hạn chế bộ nhớ và cấu trúc mô hình, sức mạnh tính toán hiệu quả thực tế của một NPU thường thấp hơn giá trị đỉnh này. Sức mạnh tính toán là về tốc độ; độ chính xác là về "độ mịn." Sức mạnh tính toán cho chúng ta biết NPU chạy nhanh như thế nào, trong khi độ chính xác tính toán cho chúng ta biết nó hoạt động tinh tế như thế nào. Độ chính xác là một khía cạnh quan trọng khác của hiệu suất NPU, xác định số bit được sử dụng và phạm vi biểu diễn của dữ liệu trong quá trình tính toán. Ở cùng một mức TOPS, tốc độ tính toán thực tế của INT8 nhanh hơn nhiều so với FP32. Điều này là do các đơn vị MAC của NPU có thể xử lý nhiều dữ liệu 8 bit hơn cùng một lúc và thực hiện nhiều phép toán hơn. TOPS của NPU mà các nhà sản xuất tuyên bố thường dựa trên độ chính xác INT8. Khi so sánh, hãy đảm bảo rằng bạn đang so sánh TOPS với cùng một độ chính xác. Độ chính xác cao (Thường được sử dụng để huấn luyện) FP32 (Dấu phẩy động chính xác đơn, 32 bit): Cung cấp phạm vi số và độ chính xác lớn nhất. Thường được sử dụng trong GPU và tính toán PC truyền thống. Các mô hình thường áp dụng FP32 trong giai đoạn huấn luyện để đảm bảo độ chính xác. FP16/BF16 (Dấu phẩy động bán chính xác, 16 bit): Giảm một nửa dung lượng dữ liệu trong khi vẫn duy trì một mức độ chính xác nhất định, cho phép tính toán nhanh hơn và tiết kiệm bộ nhớ. Độ chính xác thấp (Thường được sử dụng để suy luận) INT8 (Số nguyên 8 bit): Hiện là tiêu chuẩn công nghiệp để đánh giá hiệu suất suy luận của các NPU ở phía biên. Quá trình chuyển đổi trọng số mô hình và giá trị kích hoạt từ độ chính xác cao (ví dụ: FP32) thành số nguyên 8 bit được gọi là Lượng tử hóa. INT4 (Độ rộng bit thấp hơn): Có tính năng nén hơn nữa, phù hợp với các tình huống có yêu cầu cực kỳ cao về mức tiêu thụ điện năng và độ trễ, nhưng áp đặt các yêu cầu cao hơn về việc kiểm soát mất độ chính xác của mô hình. Làm thế nào để hiểu hiệu suất thực tế của một NPU? Khi bạn thấy một NPU tuyên bố 20 TOPS (INT8), bạn cần hiểu: Sức mạnh tính toán đỉnh là 20 nghìn tỷ phép toán mỗi giây. Sức mạnh tính toán này được đo dưới độ chính xác số nguyên 8 bit (INT8). Điều này có nghĩa là nó chủ yếu được sử dụng để suy luận AI (chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói, v.v.), không phải huấn luyện. Hiệu suất cuối cùng phụ thuộc vào ứng dụng: Trải nghiệm người dùng thực tế (chẳng hạn như tốc độ mở khóa bằng khuôn mặt, độ trễ dịch theo thời gian thực) không chỉ dựa vào TOPS của NPU mà còn vào: Chất lượng lượng tử hóa mô hình: Liệu mô hình INT8 được lượng tử hóa có duy trì đủ độ chính xác hay không. Băng thông bộ nhớ: Tốc độ nhập và xuất dữ liệu. Ngăn xếp phần mềm và trình điều khiển: Mức độ tối ưu hóa của chuỗi công cụ và trình điều khiển do nhà sản xuất chip cung cấp để triển khai mô hình. Sức mạnh tính toán (TOPS) của NPU là một chỉ số về tốc độ của nó, trong khi độ chính xác tính toán (ví dụ: INT8) là chìa khóa cho hiệu quả và khả năng ứng dụng của nó. Đối với các thiết bị hướng đến người dùng cuối, các nhà sản xuất thường hướng đến việc tối đa hóa INT8 TOPS trong khi vẫn duy trì mức mất độ chính xác có thể chấp nhận được, để đạt được hiệu suất suy luận AI hiệu quả cao và tiêu thụ điện năng thấp.

Đổi mới và đột phá của chip AI nội địa: Cơ hội và thách thức trong kỷ nguyên đầu cuối

.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; } } Sau sự bùng nổ của các mô hình AI lớn, tính toán không còn bị giới hạn trong đám mây; ngày càng có nhiều thuật toán thông minh hơn hiện đang chạy cục bộ trên các thiết bị cạnh.Máy ảnh thông minh nhận dạng hình dạng và hành vi của con người, các thiết bị đầu cuối trong xe theo dõi lái xe trong thời gian thực, máy ảnh công nghiệp tự phát hiện các khiếm khuyết, và máy hút bụi robot xác định mục tiêu ngoại tuyến.và chiến trường thay thế nhà mạnh nhất, cung cấp cho các nhà cung cấp SoC trong nước một cửa sổ trong xử lý đa phương tiện và AI. Thị trường AI cạnh: Chiến trường AI phát triển nhanh nhất, dày đặc nhất Nói một cách nghiêm ngặt, thị trường AI cạnh được chia thành các phân khúc đầu cuối và máy chủ cạnh.Các thiết bị đầu cuối (trọng tâm của bài viết này) là khối lượng khối lượngChúng cảm nhận môi trường và xử lý video / giọng nói tại chỗ, cung cấp các chức năng AI cạnh và tăng cường phần cứng. Các thiết bị nào được tính là thiết bị đầu cuối cạnh? Máy ảnh thông minh (IPC, chuông cửa thông minh, máy quay bảng điều khiển), máy ảnh thị giác công nghiệp và thiết bị đầu cuối QC, mô-đun trên xe (AVM, DMS, DVR, hỗ trợ ADAS),cửa hàng bán lẻ tự phục vụ, các thiết bị nhà thông minh (nói, hút bụi, điều khiển thiết bị), và các nút cạnh thành phố thông minh Hai con đường kỹ thuật cho chip AI Edge: tích hợp SoC so với Accelerator AI riêng biệt Các chip AI Edge theo hai con đường: một SoC với NPU tích hợp cho thông minh đầy đủ chi phí thấp, năng lượng thấp, hoặc một máy gia tốc AI riêng biệt thêm tính toán cho nhiều mô hình, suy luận chuyên nghiệp nặng. SoC (System on Chip) tích hợp CPU, GPU, AI, video, âm thanh và các thiết bị ngoại vi trong một cái chết. Rockchip RK3576, một SoC AI cạnh chung: CPU 8-core (4×A72 + 4×A53); NPU 6-TOPS (INT4/8/16, FP16); Mali-G52 GPU; giải mã 8-K, mã hóa 4-K; đa MIPI-CSI cho đa camera, đa màn hình (DSI),Mục tiêu là máy tính bảng công nghiệp, máy ảnh AI, DVR xe, robot thị giác. HiSilicon Hi3403V100 kết hợp AI-ISP (cải thiện hình ảnh + tối ưu hóa hợp tác AI). Một SoC thị giác chuyên nghiệp với quad A55, 10-TOPS NPU hợp nhất chặt chẽ với ISP. ISP thông số kỹ thuật cao vượt trội trong ánh sáng hậu và ánh sáng yếu;I/O video đa 4K; hiệu quả triển khai cao cho phát hiện / theo dõi. Làm thế nào để phân chia nhiệm vụ hiệu quả giữa CPU, GPU, NPU và gia tốc rời rạc? xử lý trước trên GPU / CPU, suy luận trên NPU / gia tốc, xử lý sau trên CPU? là thách thức hiệu suất chính.Do đó, các máy gia tốc AI được sinh ra., dành riêng cho suy luận và được kết nối với SoC chính thông qua PCIe. SoC xử lý lập trình hệ thống, video, đồ họa, UI; máy gia tốc chạy các mô hình và cung cấp tính toán AI. Rockchip RK1820, một bộ đồng xử lý NPU cho AI cạnh hiệu suất cao, đóng vai trò là bộ não thứ hai. NPU 20-TOPS, thực hiện mô hình độc lập, INT8/16/FP16;cặp với RK3576/3588 thông qua PCIe để suy luận cao hơn. Định vị chip AI nội địa: Chiến thắng bằng cách chọn đúng đường đi, chứ không phải xếp chồng thông số kỹ thuật Trong AI cạnh, TOPS, lõi CPU, và các nút quá trình quan trọng, nhưng sự sống còn phụ thuộc vào việc chọn đúng đường. Rockchip: Cổ phiếu rộng nhất, hệ sinh thái mạnh mẽ nhất Mục tiêu của Rockchip không phải là chip nhanh nhất mà là hệ sinh thái phong phú nhất.Thang tính đầy đủ: RV1103/1106 cho máy ảnh ánh sáng; RV1126/1109 cho mặc định bảo mật; RK3576 cho các thiết bị đầu cuối trung bình / cao; RK3588 cho cạnh hàng đầu; RK3688 cho lõi tính toán cao thế hệ tiếp theo.Ma trận này là cơ sở phổ quát cho thiết bị nội địa từ IPC năng lượng thấp đến cổng công nghiệp, kính AR, robot, hộp giáo dục, DMS/CMS xe.Điểm tiên tiến của công nghệ: đa phương tiện cân bằng + ISP + AI; codec mạnh mẽ, ISP và chuỗi công cụ RKNN trưởng thành. Người chiến thắng: AI cực nhẹ + IoT cực thấp năng lượng Không phải cho các mô hình lớn mà cho các thiết bị IoT và thiết bị tiêu dùng lớn.Vị trí: năng lượng thấp, khối lượng lớn, nhạy cảm với chi phí. loa thông minh (hỗ trợ I2S / PDM / mic phong phú), camera AI cạnh nhẹ, điều khiển thiết bị nhỏ, thiết bị đầu cuối TTS / giọng nói. V853/V831: SoC AI cực nhẹ.R-seriesAllwinner theo đuổi các kịch bản 10 triệu đơn vị, không phải TOPS. Amlogic: Multimedia King, AI như Bonus Lãnh đạo toàn cầu trong các hộp OTT và SoC TV thông minh.Vị trí: trung tâm truyền thông gia đình + thiết bị thông minh của người tiêu dùng. AI là một bộ tăng cường; điểm mạnh cốt lõi là giải mã video, HDR, đồng bộ A / V, hệ sinh thái TV / OTT.AIO giải trí gia đình. Fullhan, chuyên gia về tầm nhìn an ninh Gần như chỉ có camera giám sát.Vị trí: SoC chuyên về bảo mật. Điểm mạnh: ISP mạnh mẽ, nén mạnh mẽ, kiểm soát chi phí chặt chẽ, phù hợp chặt chẽ với hệ sinh thái Hikvision / Dahua.Fullhan đào sâu vào một đường đua giám sát khổng lồ, giành chiến thắng trên sự ổn định và chi phí. Ingenic: Ultra-Low-Power + Ultra-Light AI Dựa trên MIPS, thiết bị đeo và nhà thông minh.Vị trí: thiết bị thông minh có trọng lượng lông, gói nhỏ. Ứng dụng: chuông cửa thông minh, IPC nhẹ, đồng hồ trẻ em, nút cạnh vi mô. Đặc điểm: năng lượng thấp nhất, tích hợp cao, dấu chân nhỏ.Dòng AISoC để suy luận về thị giác ánh sáng. Nhu cầu thực sự của AI Edge: Không còn TOPS, nhưng ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ Trong hai năm, tất cả các cuộc nói chuyện đều là TOPS 3, 6, 12 như nếu số lớn hơn bằng chip tốt hơn. Trong camera an ninh, camera công nghiệp, chuông cửa thông minh, DMS / ADAS xe, điều quan trọng là: đủ cổng camera? (MIPI-CSI, DVP), bao nhiêu luồng video? mã hóa thời gian thực? (H.264/H.265/8K/4K),Chất lượng điều chỉnh ISPTrong DTU công nghiệp, cổng thông minh, robot, kịch bản năng lượng, thiết bị ngoại vi vượt qua TOPS: hai GbE / 2.5G / RGMII / SGMII, RS232 / 485 / CAN / UART, Wi-Fi / BT, 4G / 5G mô-đun, nhiều USB / SPI / I2C.Trong bảng điều khiển thông minh, màn hình sau thị trường xe hơi, AR / VR, POS thông minh, chuyển ưu tiên sang các cổng hiển thị (MIPI-DSI, HDMI, eDP), hỗ trợ nhiều màn hình, hiệu suất UI (GPU / đồ họa), với AI là trợ lý, không phải ngôi sao. Từ khóa phụ kiện ô tô: chống va chạm, biến động điện áp, -40-85 °C, tuổi thọ eMMC, nhiều CSI cho DMS / OMS / ADAS, độ trễ video ở mức ms. Edge AI là con đường tốt nhất cho các chip nội địa; cơ hội không đến từ việc xếp hàng TOPS mà từ việc biết cảnh và đóng đinh nhu cầu.và thiết bị gia đình sẽ là giai đoạn mà chip trong nước chứng minh mình.

Hướng dẫn Toàn diện về Sự phát triển của Giao thức Wi-Fi—Đạt đến Đỉnh cao Hiệu suất với 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; } } Từ những kết nối quay số đầu tiên cho đến kỷ nguyên kết nối mọi thứ ngày nay, việc chúng ta theo đuổi tốc độ và sự ổn định chưa bao giờ dừng lại. Mỗi sự đổi mới về giao thức Wi-Fi đánh dấu một bước nhảy vọt trong cuộc sống thông minh của chúng ta. Tất cả các giao thức này đều bắt nguồn từ họ tiêu chuẩn IEEE 802.11, phát triển từ 802.11b đến Wi-Fi 4/5/6 ngày nay. Sự phát triển ban đầu và những bước nhảy vọt về hiệu suất: từ 802.11b/g đến 802.11ax 802.11b – Băng tần 2.4 GHz, tốc độ đỉnh 11 Mbps; đặt nền móng và đưa Wi-Fi đến với thị trường đại chúng. 802.11a – Băng tần 5 GHz, đỉnh 54 Mbps; lần đầu tiên áp dụng OFDM, nhưng thiết bị 5 GHz còn khan hiếm, vì vậy nó không bao giờ trở nên phổ biến. 802.11g – Băng tần 2.4 GHz, đỉnh 54 Mbps; kết hợp những gì tốt nhất của cả hai—sử dụng OFDM trong 2.4 GHz để có tốc độ cao hơn trong khi vẫn tương thích ngược với 802.11b. 802.11n (Wi-Fi 4) – Băng tần 2.4 & 5 GHz, đỉnh 600 Mbps (4×4 MIMO, 40 MHz); giới thiệu MIMO, phá vỡ rào cản 100 Mb và thêm hỗ trợ băng tần kép. 802.11ac (Wi-Fi 5) – Chỉ băng tần 5 GHz, đỉnh 6.9 Gbps (8×8 MIMO, 160 MHz); mang đến MU-MIMO (DL), mở rộng kênh và tăng băng thông. 802.11ax (Wi-Fi 6) – Băng tần 2.4 & 5 GHz, đỉnh 9.6 Gbps (8×8 MIMO, 160 MHz, 1024-QAM); mang lại hiệu quả cao (dung lượng), độ trễ thấp, tiêu thụ điện năng thấp và khả năng chống nhiễu mạnh. MIMO (802.11n): Trước đây, dữ liệu được truyền qua một kênh duy nhất. MIMO sử dụng nhiều ăng-ten để truyền và nhận dữ liệu đồng thời, cho phép truyền đa kênh song song và tăng đáng kể tốc độ dữ liệu và vùng phủ sóng. MU-MIMO (DL) (802.11ac): Lần đầu tiên, nó cho phép bộ định tuyến gửi dữ liệu đến nhiều thiết bị đầu cuối cùng một lúc (liên kết xuống), cải thiện hiệu quả mạng trong các tình huống đa thiết bị. Wi-Fi 5: chỉ hỗ trợ DL MU-MIMO; Wi-Fi 6: mở rộng cho cả liên kết lên và liên kết xuống. Wi-Fi 6: đỉnh cao của hiệu quả và sự ổn định Wi-Fi 6 (802.11ax) không chỉ là tăng tốc độ—đó là một cuộc cách mạng về hiệu quả giải quyết tình trạng tắc nghẽn, độ trễ và tiêu hao điện năng, đặt nền móng cho IoT thế hệ tiếp theo. MU-MIMO xử lý “luồng dữ liệu lớn, thông lượng cao”; OFDMA xử lý “các tình huống đa thiết bị, gói nhỏ.” OFDMA (Truy cập đa phân chia theo tần số trực giao): Nguyên tắc: Wi-Fi truyền thống chỉ phục vụ một thiết bị tại một thời điểm; OFDMA chia kênh thành nhiều RU và có thể phân phối dữ liệu đến một số thiết bị cùng một lúc. Nó chia một kênh dữ liệu thành nhiều sóng mang phụ nhỏ (đơn vị tài nguyên) và truyền các gói nhỏ đến nhiều thiết bị khác nhau cùng một lúc. Ưu điểm: Giảm đáng kể độ trễ, đặc biệt là trong các tình huống IoT với khối lượng dữ liệu nhỏ nhưng nhiều thiết bị, cải thiện hiệu quả lên đến 4×. UL/DL MU-MIMO (MIMO đa người dùng liên kết lên/liên kết xuống): Wi-Fi 5 chỉ hỗ trợ liên kết xuống (bộ định tuyến-thiết bị); Wi-Fi 6 bổ sung MU-MIMO hai chiều, cho phép các thiết bị truyền đến bộ định tuyến đồng thời và loại bỏ độ trễ xếp hàng. TWT (Thời gian đánh thức mục tiêu): Nguyên tắc: Bộ định tuyến thương lượng thời gian liên lạc tiếp theo với từng thiết bị; thiết bị có thể chuyển sang trạng thái ngủ sâu bên ngoài cửa sổ đã lên lịch. Ưu điểm: Giảm đáng kể mức tiêu hao pin, kéo dài thời lượng pin của thiết bị IoT từ 2–10. Tô màu BSS & Tái sử dụng không gian: Bằng cách thêm một “thẻ màu” vào các gói BSS, hệ thống sẽ nhận dạng và bỏ qua một cách thông minh sự nhiễu từ các mạng lân cận, cải thiện đáng kể độ ổn định và khả năng chống nhiễu trong môi trường dân cư dày đặc. Hiệu suất & Tích hợp chế độ kép: Giải pháp Wi-Fi 6 FD7352S Mô-đun FD7352S của Neardi được xây dựng trên giao thức Wi-Fi 6 Wave 2 mới nhất và tích hợp tất cả các công nghệ tiên tiến—một lựa chọn lý tưởng cho các sản phẩm IoT hiệu suất cao, độ tin cậy cao. Kiến trúc 2T2R 2T2R MIMO: FD7352S sử dụng hai ăng-ten phát (2T) và hai ăng-ten thu (2R) để truyền hiệu suất cao.Tốc độ lý thuyết: 2.4 GHz – 572.4 Mbps, 5 GHz – 1.2 Gbps; thông lượng đo được lên đến 550 Mbps.Điều chế: 1024-QAM đóng gói nhiều dữ liệu hơn trên mỗi ký hiệu, đảm bảo luồng video HD mượt mà, ổn định. Wi-Fi 6 & BT 5.4 Tồn tại song song hoàn hảo FD7352S không chỉ là một mô-đun Wi-Fi 6 mà còn là một combo chế độ kép 802.11ax + Bluetooth 5.4.Cơ chế cùng tồn tại: Trong băng tần 2.4 GHz, Wi-Fi và Bluetooth thường gây nhiễu. Trọng tài cấp phần cứng của FD7352S lên lịch thông minh dữ liệu Wi-Fi và các gói âm thanh/điều khiển Bluetooth, giữ cho cả hai ổn định—lý tưởng cho việc ghép nối Bluetooth nhanh cộng với video Wi-Fi chất lượng cao.Bluetooth 5.4: Hỗ trợ BT v5.4 mới nhất, tương thích ngược với BR/EDR/LE 1M/LE 2M/LE LR, cung cấp kết nối cảm biến đáng tin cậy, tiêu thụ ít điện năng, phạm vi xa. Giao diện tích hợp cao Hỗ trợ SDIO 3.0 (dữ liệu tốc độ cao) + HS-UART (điều khiển) + PCM (âm thanh HD), đảm bảo khả năng tương thích rộng.Với hiệu suất 2T2R vượt trội, hiệu quả UL/DL OFDMA, hoạt động công suất thấp TWT và sự cùng tồn tại chế độ kép Bluetooth 5.4, FD7352S cung cấp giải pháp một cửa cho các sản phẩm thông minh thế hệ tiếp theo.

Phân tích chuyên sâu | Tại sao ngày càng có nhiều mô-đun cốt lõi chọn kết nối Board-to-Board (B2B)?

.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; /* A subtle industrial blue for main titles */ } .gtr-container-x7y2z9-title-sub { font-size: 16px; font-weight: bold; margin-top: 1.2em; margin-bottom: 0.8em; text-align: left; color: #007bff; /* A slightly lighter blue for sub-titles */ } .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; /* Ensures columns are evenly distributed */ min-width: 600px; /* Ensure table is scrollable on small screens if content is wide */ } .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; /* Light gray background for headers */ color: #333; } .gtr-container-x7y2z9 tr:nth-child(even) { background-color: #f9f9f9; /* Zebra striping */ } .gtr-container-x7y2z9 img { height: auto; /* Allow images to scale proportionally */ display: block; /* Ensure images are block-level for proper spacing */ margin: 1.5em 0; /* Add vertical spacing around images */ } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-x7y2z9 { padding: 25px; max-width: 960px; /* Constrain width on larger screens for readability */ margin: 0 auto; /* Center the component */ } .gtr-container-x7y2z9 table { min-width: auto; /* Remove min-width on larger screens */ table-layout: auto; /* Allow table to adjust column widths naturally */ } } Trong thiết kế của một mô-đun lõi, phương pháp kết nối thường bị bỏ qua, tuy nhiên nó quyết định sự ổn định cấu trúc, tính toàn vẹn tín hiệu và khả năng bảo trì của toàn bộ hệ thống. Trong vài năm qua, ngày càng có nhiều mô-đun lõi, bảng phát triển và thậm chí cả hệ thống điều khiển chính của toàn bộ thiết bị đã bắt đầu phát triển theo hướng kết nối board-to-board. Tại sao ngày càng có nhiều nhà sản xuất chuyển sang giải pháp này? Nó có thực sự vượt trội không? Hôm nay, chúng ta sẽ giải thích kỹ lưỡng mọi thứ, từ thiết kế cấu trúc đến thực tế sản xuất hàng loạt. Phân tích đầy đủ về các kết nối chính: ai sử dụng chúng và ưu nhược điểm của chúng là gì? Trong các hệ thống SoC có mật độ giao diện và tính toán cao, đầu nối board-to-board đã trở thành giải pháp được ưa chuộng, cân bằng tính toàn vẹn tín hiệu với độ tin cậy cơ học. Kết nối Ứng dụng điển hình Ưu điểm Nhược điểm LCC mô-đun dạng nhỏ chi phí thấp, dễ hàn không thể tháo rời, độ tin cậy lâu dài kém edge-card ứng dụng cắm nóng tốc độ cao tiếp xúc đáng tin cậy, quy trình khối lượng trưởng thành hạn chế cơ học nghiêm trọng, đường viền PCB bị hạn chế cáp mềm FPC thiết bị siêu mỏng hoặc có thể gập lại định tuyến linh hoạt, cấu hình mỏng chắn EMI yếu, độ ổn định cơ học hạn chế đầu nối board-to-board bo mạch chủ công nghiệp, mô-đun tính toán AI ghép nối mật độ cao, chắc chắn, có thể bảo trì tại hiện trường chi phí hơi cao hơn, dung sai đặt vị trí chặt chẽ Tại sao nên chọn đầu nối Board-to-Board? Phân tích các điểm mạnh chính Vận chuyển tín hiệu mật độ cao: Được thiết kế cho các SoC cần tốc độ. Với các SoC hiệu năng cao như RK3588 và RK3576 đang trở thành xu hướng chủ đạo, việc báo hiệu mô-đun-đến-bảng mang không còn là một tác vụ "vài chục dòng" nữa—đó là một vấn đề kênh tốc độ cao hơn một trăm. Đầu nối board-to-board dễ dàng cung cấp 40–120 chân tín hiệu tốc độ cao trong khi vẫn duy trì khả năng kiểm soát trở kháng chặt chẽ và hiệu suất toàn vẹn tín hiệu (SI) tuyệt vời. Bo mạch chủ LKB3576 sử dụng bốn đầu nối board-to-board Panasonic AXK5F80537YG—80 vị trí, khoảng cách 0,5 mm—được cố định bằng bốn vít M2. So với các lỗ castellated FPC hoặc LCC, đầu nối board-to-board mang lại:- Giảm tổn thất tín hiệu, đặc biệt ở tốc độ 2–5 Gbps;- Chắn EMI mạnh hơn thông qua cách ly chân-đến-chân được nối đất tốt;- Dung sai ghép nối có thể kiểm soát—căn chỉnh chân và ổ cắm chính xác trong khoảng ±0,05 mm. Bo mạch chủ AI, cổng công nghiệp, bộ phận đầu ô tô và máy chủ thị giác máy đều chạy nhiều liên kết MIPI, USB 3.0, PCIe và Gigabit-Ethernet đồng thời; kết nối board-to-board duy trì sự ổn định và đồng nhất của các tín hiệu tốc độ cao này tốt hơn bất kỳ giải pháp thay thế nào. Độ bền cơ học vượt trội và khả năng chống rung Trong môi trường ô tô và công nghiệp, rung động kéo dài và chu kỳ nhiệt dễ dàng làm lỏng các kết nối. Cáp mềm FPC trong các môi trường này thường bị nhiễu EMI, trôi tín hiệu hoặc tiếp xúc không liên tục. Đầu nối board-to-board, được chế tạo bằng chân kim loại và ổ cắm ép, mang lại ba cạnh cơ học: - Khả năng chống rung cao: Lực chèn 60–80 N tồn tại sau nhiều lần va đập và rung lắc- Tiếp điểm mạ vàng: duy trì các đường dẫn điện trở thấp trong hàng nghìn chu kỳ nhiệt- Gắn kết cứng nhắc: vít và chốt định vị tùy chọn khóa cặp đã ghép nối vào khung, loại bỏ chuyển động vi mô Lắp ráp & bảo trì tại hiện trường nhanh hơn: hợp lý hóa sản xuất hàng loạt Đối với các kỹ sư dây chuyền sản xuất, điểm thu hút lớn nhất của board-to-board là ghép nối không cần hàn + có thể tái sử dụng.- Các mô-đun lõi cắm vào và rút ra trong vài giây; không cần hàn lại.- Khi một bảng bị lỗi, hãy hoán đổi mô-đun trên cùng—bảng chủ vẫn ở trong khung.- Cắt giảm chi phí SMT và chi phí dịch vụ trọn đời.- Không có chu kỳ nhiệt độ cao, do đó không có hư hỏng do ứng suất nhiệt.- Thông lượng lắp ráp / tháo gỡ tăng 3–5*.- Cửa sổ căn chỉnh lớn hơn cho phép chèn bán tự động, bỏ qua dung sai xử lý thông thường. Hiệu quả không gian cao: được tối ưu hóa cho các thiết kế nhỏ gọn Khi các thiết bị nhúng hướng tới các yếu tố hình thức nhỏ hơn và mỏng hơn, đầu nối board-to-board cho phép xếp chồng theo chiều dọc: hai PCB nằm gần như đối diện nhau, tối đa hóa hiệu quả thể tích. - Độ dày mô-đun giảm xuống 2–6 mm- Các đường dẫn bên trong ngắn hơn mang lại các đường dẫn tín hiệu sạch hơn- Một vỏ bọc gọn gàng hơn giúp dễ dàng tản nhiệt và thiết kế che chắn Nghiên cứu điển hình về sản phẩm – Bảng phát triển LKD3576 SoC: RK3576, 64-bit lõi tám (4*A72 + 4*A53), GPU ARM Mali-G52 MC3, 6 TOPS NPUCodec: Giải mã 4K60 fps H.264/AVC, giải mã 8K30 fps hoặc 4K120 fps H.265/HEVC; mã hóa 4K60 fps H.264/H.265Bộ nhớ: RAM hỗ trợ LPDDR4/4X/5, ROM hỗ trợ eMMC 5.1; các tùy chọn 4 GB+32 GB, 8 GB+64 GB, 16 GB+128 GBHỗ trợ hệ điều hành: Android, Ubuntu, Buildroot, Debian, openEuler, KylinKết nối: bốn chân 80 chân, khoảng cách 0,5 mm, chiều cao 2 mm; ổ cắm AXK5F80537YG, đầu cắm AXK6F80347YG, đầu nối board-to-board Panasonic Kết nối board-to-board: dễ lắp ráp và bảo trì, giao diện phong phú cấp công nghiệp, hỗ trợ mở rộng đa loại, thiết kế chống rung và chống nhiễu, hoạt động ổn định lâu dài, phù hợp với điều khiển trên xe, thiết bị đầu cuối điện toán biên AI và cổng thông minh công nghiệp. Kết nối board-to-board đang trở thành tiêu chuẩn mới trong thiết kế phần cứng nhúng, cung cấp một giải pháp cân bằng giữa hiệu suất, độ tin cậy và khả năng bảo trì.

Đánh giá hiệu năng điện toán biên 3TOPS | Phân tích đầy đủ dòng Rockchip RV1126

.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 đã thiết lập một danh mục chip điện toán hình ảnh toàn diện, trải dài từ 0.5T đến 6T, bao gồm mọi thứ từ camera thông minh cơ bản đến các hệ thống thị giác công nghiệp tiên tiến. Một điểm nổi bật trong dòng sản phẩm này là dòng RV1126, đặc biệt là RV1126B và RV1126B-P. Các biến thể này được sử dụng rộng rãi trong an ninh thông minh (IPC, chuông cửa thông minh, camera hành trình), thị giác công nghiệp (camera nhà máy, thiết bị kiểm tra), ứng dụng ô tô và gia đình thông minh, thành phố thông minh và các tình huống AI ở biên. RV1126B, với sức mạnh tính toán 3TOPS, kiến trúc AI-ISP tùy chỉnh, khâu động, ổn định, mã hóa nâng cao và bảo mật cấp phần cứng, cung cấp các giải pháp hiệu suất cao giúp tăng cường các thiết bị AIoT từ việc chỉ "nhìn thấy" đến thực sự "hiểu được." RV1126B-P là một biến thể được tối ưu hóa về chi phí và gói của RV1126B, giữ lại toàn bộ sức mạnh tính toán cốt lõi (CPU/GPU/VPU/NPU) trong khi giảm chân, loại bỏ USB 3.0 và cắt giảm các giao diện phụ (CAM_CLK/SARADC) để giảm chi phí. Nó nhắm mục tiêu đến các ứng dụng có băng thông thấp, lưu trữ thấp như camera hành trình và thiết bị DMS. Các ưu điểm chính bao gồm: Khả năng tương thích Pin-to-Pin: Thay thế trực tiếp cho RV1126 mà không cần thiết kế lại phần cứng Hiệu suất lõi tương đương: Khả năng tính toán, ISP và AI tương đương như RV1126B Nâng cấp liền mạch: Thay đổi phần mềm tối thiểu cần thiết cho các sản phẩm dựa trên RV1126 hiện có để đạt được hiệu suất cấp RV1126B Điều này làm cho RV1126B-P trở thành một bản nâng cấp thả vào lý tưởng cho các nhà sản xuất muốn nâng cao sản phẩm với khoản đầu tư R&D tối thiểu. RV1126B, được xây dựng trên kiến trúc Cortex-A53 (1.5GHz) lõi tứ, tích hợp NPU 3TOPS nội bộ của Rockchip. Nó hỗ trợ lượng tử hóa độ chính xác hỗn hợp W4A16/W8A16 và tăng tốc được tối ưu hóa Transformer, cho phép thực thi hiệu quả các mô hình lớn và mô hình đa phương thức với các tham số lên đến 2B trên thiết bị. Đối với hình ảnh, nó có một công cụ AI-ISP chuyên dụng với công nghệ AI Remosaic để "chụp ảnh thích ứng ngày và đêm", đạt được hình ảnh rõ ràng trong điều kiện ánh sáng cực yếu (0.01Lux). Điều này giải quyết các vấn đề về nhiễu vào ban đêm và, kết hợp với ổn định kỹ thuật số 6-DOF và khâu động camera kép/bốn, đảm bảo hình ảnh ổn định và góc rộng ngay cả khi chuyển động. Ở cấp độ hệ thống, kiến trúc công suất thấp AOV3.0 của RV1126B làm giảm công suất ở chế độ chờ xuống 1mW. Nó hỗ trợ đánh thức âm thanh bất thường 24/7 (ví dụ: tiếng sủa, vỡ kính, tiếng súng), cân bằng tiết kiệm năng lượng với cảnh báo theo thời gian thực. Động cơ mã hóa siêu tích hợp làm giảm tốc độ bit xuống 50% mà không làm mất độ rõ nét, giảm chi phí truyền và lưu trữ. Để bảo mật, nó cung cấp mã hóa SM2/SM3/SM4, cách ly TrustZone và hệ thống quản lý khóa, cung cấp khả năng bảo vệ đầu cuối từ việc thu thập dữ liệu đến suy luận. Kiến trúc bộ xử lý RV1126B và RV1126B-P: Cấu hình lõi: ARM Cortex-A53 lõi tứ, kiến trúc 64 bit, hỗ trợ bộ hướng dẫn ARM v8-A. Thông số kỹ thuật bộ nhớ cache: 32KB L1 I-Cache + 32KB L1 D-Cache trên mỗi lõi, với bộ nhớ cache L2 512KB dùng chung. Tính năng mở rộng: Tích hợp Neon Advanced SIMD và FPU, hỗ trợ công nghệ TrustZone. RV1126: Cấu hình lõi: ARM Cortex-A7 lõi tứ, kiến trúc 32 bit, hỗ trợ bộ hướng dẫn ARM v7-A, với Neon Advanced SIMD và FPU tích hợp. Thông số kỹ thuật bộ nhớ cache: 32KB L1 I-Cache + 32KB L1 D-Cache trên mỗi lõi, với bộ nhớ cache L2 512KB thống nhất dùng chung. Hiệu suất NPU RV1126B và RV1126B-P: Sức mạnh tính toán: 3.0 TOPs INT8 (hỗ trợ tối ưu hóa thưa thớt), tương thích với các hoạt động INT4/INT8/INT16/FP16. Hỗ trợ khung: TensorFlow, Caffe, Tflite, Pytorch, Onnx NN, Android NN, v.v. RV1126: Sức mạnh tính toán và độ chính xác: 2.0 TOPS với các hoạt động hỗn hợp INT8/INT16, hỗ trợ tích chập số nguyên 8/16 bit. Khả năng tương thích khung: TensorFlow, TF-lite, Pytorch, Caffe, ONNX, MXNet, Keras, Darknet, v.v., với hỗ trợ API OpenVX. Tính năng ISP RV1126B & RV1126B-P: Động cơ đồ họa 2D (RGA) Định dạng dữ liệu được hỗ trợ: Đầu vào: Định dạng sê-ri ARGB/RGB/YUV (bao gồm đóng gói TILE4X4) Đầu ra: ARGB/RGB/YUV420/422 và các định dạng 8 bit khác Chức năng cốt lõi: Tỷ lệ: Tỷ lệ không nguyên 1/16× đến 16× (lấy mẫu xuống bằng lọc trung bình/song tuyến tính, lấy mẫu lên bằng lọc bicubic) Xoay: 0/90/180/270 độ với phản chiếu Bổ sung: Trộn Alpha, điền màu, lớp phủ OSD Giới hạn độ phân giải: Đầu vào tối đa: 8192×8192 Đầu ra tối đa: 4096×4096 Mã hóa và giải mã video Cả RV1126 và RV1126B đều hỗ trợ mã hóa và giải mã video H.265/H.264, cho phép nén, lưu trữ và truyền video 4K UHD hiệu quả. RV1126B đặc biệt hỗ trợ mã hóa đa luồng, với một công cụ mã hóa thông minh tích hợp để mã hóa ultra-HD ở tốc độ lên đến 8 MP @ 45 FPS. Nó cũng có tính năng điều chỉnh tốc độ bit động, giảm tốc độ bit lên đến 50% so với chế độ CBR truyền thống. Cả RV1126B và RV1126 đều cung cấp nhiều giao diện âm thanh, lưu trữ và ngoại vi, đồng thời hỗ trợ DRAM bên ngoài hiệu suất cao để đáp ứng nhu cầu mở rộng đa phương tiện và ngoại vi cơ bản. RV1126B và RV1126 tích hợp các mô-đun chức năng cấp hệ thống như RTC, POR, RMI Ethernet PHY và codec âm thanh. RV1126 hỗ trợ bộ nhớ One-Time Programmable (OTP) 12Kbit để nhận dạng duy nhất và lưu trữ an toàn. RV1126B giới thiệu AI-ISP có thể hoạt động với NPU, trong khi RV1126 không hỗ trợ AI-ISP. RV1126B và RV1126B-P hỗ trợ CANFD hai kênh, khiến chúng phù hợp với các ứng dụng điều khiển ô tô và công nghiệp. RV1126B hỗ trợ USB 3.0, trong khi RV1126B-P và RV1126 chỉ hỗ trợ USB 2.0. Được triển khai trên nhiều ngành công nghiệp, dòng RV1126B, với sức mạnh AI 3TOPS và kiến trúc AI-ISP, được sử dụng rộng rãi trong IPC, chuông cửa thông minh và camera AI PTZ. Các tính năng tích hợp cao và công suất thấp của nó nâng cấp việc ghi video lên phân tích thông minh.