Máy tính nhúng AI, với công nghệ Arm® big.LITTLE™ và Rockchip NPU dễ dàng triển khai các ứng dụng liên quan đến Machine Learning.
Arm® big.LITTLE™ A72+A53 Hexa-core SoC Machine-Learning capability with Rockchip NPU Multiple MIPI-CSI & DSI / HDMI / Type-C (DP) 40-pin GPIOs & mPCIe for multiple expansions 12V~19V DC-in offers stable power delivery Linux & Android* supported |
SoC | Rockchip RK3399Pro |
---|---|
CPU |
Dual-core ARM® Cortex®-A72 @ 1.8 GHz Quad-core ARM® Cortex®-A53 @ 1.4 GHz |
GPU | ARM® Mali™-T860 MP4 GPU @ 800 MHz |
NN processor | Rockchip NPU |
Display |
1 x HDMI™ with CEC hardware ready 1 x USB Type-C® (DP) 1 x 22-pin MIPI DSI (4 lanes) |
Memory Size |
Dual-CH LPDDR4 4GB (SYSTEM) LPDDR3 2GB (NPU) |
Storage |
16GB eMMC Micro SD(TF) card slot (push/pull) |
Connectivity |
1 x RTL8211F-CG GbE LAN 1 x M.2 802.11 a/b/g/n/ac wireless & Bluetooth 5.0 (2T2R) |
Audio |
1 x 3.5mm audio jack (with Mic & plug-in detection) 1 x S/PDIF TX pin 1 x PCM/I2S pins |
USB |
3 x USB 3.2 Gen1 Type-A 1 x USB 3.2 Gen1 Type-C OTG |
Camera Interface |
1 x 22-pin MIPI CSI-2 (4 lane) 1 x 22-pin MIPI CSI-2/DSI (4 lane) * |
Expansions | 1 x Mini PCIe slot (Full-Length, nano-SIM socket, for 4G/LTE) |
Internal Headers |
1 x 40-pin headers include: - up to 28 x GPIO pins - up to 2 x SPI bus - up to 2 x I2C bus - up to 2 x UART - up to 3 x PWM - up to 1 x PCM/I2S - up to 1 x S/PDIF TX - 2 x 5V power pins - 2 x 3.3V power pins - 8 x ground pins 1 x 2-pin Recovery header 1 x 2-pin Power-on header 1 x 2-pin Reset header 1 x 2-pin DC Fan header 1 x 2-pin RTC Battery header 1 x 2-pin NPU UART header |
Power Connector (up to 65W) |
1 x 12~19V DC Power Input Jack (5.5/2.5mm) 1 x 12~19V 4-pin DC Power Input Header |
OS Support | Debian 9 / Android 9 |
Dimension | Pico-ITX, 3.9 inch x 2.8 inch (100 × 72 mm) |
Environment |
Operation temperature: 0℃ ~ 60℃ Non operation temperature: -40℃ ~ 80℃ Non operation humidity: 0% ~ 85% (Non condensing) |
Note |
* 3 MIPI interface, 1st CSI, 2nd DSI, and 3rd CSI/DSI. |
ASUS Tinker Edge R là một Single Board Computer (SBC) đặc biệt được thiết kế cho các ứng dụng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI). Nó sử dụng Rockchip NPU, một công cụ Machine Learning (ML) Accelerator giúp tăng tốc hiệu quả xử lý, giảm nhu cầu điện năng tiêu thụ cũng như giúp dễ dàng hơn trong việc xây dựng kết nối giữa các thiết bị và các ứng dụng thông minh. Với bộ công cụ Machine Learning (ML) Accelerator tích hợp này, ASUS Tinker Edge R có khả năng thực hiện 3 Tera-operations per second (TOPS), sử dụng mức tiêu thụ điện năng thấp. Và nó được tối ưu hóa cho kiến trúc Neural Network (NN), có nghĩa là ASUS Tinker Edge R có thể hỗ trợ nhiều Machine Learning (ML) Frameworks và cho phép nhiều mô hình Machine Learning (ML) phổ biến có thể dễ dàng biên dịch và chạy trên ASUS Tinker Edge R. |
Rockchip NPU ML accelerator |
3 TOPS Performance |
Multiple frameworks Support |
So sánh thời gian chạy một số model mạng giữa "Desktop CPU: Intel Xeon 3GHz" với "ASUS Tinker Edge R"
Với thiết kế sử dụng Hex-core Arm® Cortex®-based Rockchip RK3399Pro A72 + A53 Processor mạnh mẽ và hiện đại hỗ trợ bởi công nghệ Arm® big.LITTLE ™, ASUS Tinker Edge R cung cấp giải pháp mạnh mẽ cho: Đồ họa (Graphics), Machine Vision, Video, Audio, Voice và các ứng dụng về bảo mật. ASUS Tinker Edge R trang bị 4GB bộ nhớ Dual-channel LPDDR4 cho hệ thống, thế hệ thứ 4 của công nghệ DDR DRAM năng lượng thấp, tốc độ nhanh hơn và mức tiêu thụ điện năng thấp hơn cải thiện hiệu suất và hiệu quả của hệ thống. Nó cũng được trang bị 2GB bộ nhớ dành riêng cho NPU, giúp cho tốc độ nhanh hơn, cải thiện độ ổn định và hiệu quả cao cho các thuật toán Machine Learning. ASUS Tinker Edge R cũng được trang 16GB eMMC và SD 3.0 Interface tích hợp mang lại tốc độ đọc và ghi nhanh hơn đáng kể cho hệ điều hành, ứng dụng và lưu trữ tệp. |
TÀI LIỆU THAM KHẢO
+ Link sản phẩm chính hãng : https://tinker-board.asus.com/product/tinker-edge-r.html
+ Github chính hãng : https://github.com/TinkerBoard
+ Project mẫu tham khảo : https://www.hackster.io/TinkerBoard
+ Tài liệu tham khảo chính hãng : https://tinker-board.asus.com/documentation.html