ASUS Tinker Edge R

SBC con capacidades de IA Machine-Learning

ASUS lanzó Tinker Edge R, una computadora de placa única (SBC) especialmente diseñada para aplicaciones de IA. Utiliza una NPU Rockchip RK3399Pro, un acelerador de aprendizaje automático (ML) que acelera la eficiencia del procesamiento y reduce las demandas de potencia.

Con este acelerador ML integrado, puede realizar tres operaciones de tera por segundo (3 TOPS), utilizando un bajo consumo de energía. También presenta una arquitectura de red neuronal (NN) optimizada, lo que significa que Tinker Edge R puede admitir múltiples marcos de ML y permitir que muchos modelos de ML comunes se compilen y ejecuten fácilmente.

ASUS Tinker Edge R

ASUS Tinker Edge R

Diseño avanzado de potencia

La mayoría de las placas base SBC ofrecen solo un diseño de alimentación de 15 vatios (5 V 3 A), que puede causar inestabilidad en el dispositivo y el sistema cuando hay varios dispositivos conectados. Otros SBC tienen diseños de potencia que reducen el rendimiento de sus puertos de E / S.

Tinker Edge R tiene un diseño de alimentación especial que, junto con una entrada de conector de CC y un encabezado de 4 pines, ofrece hasta 65 vatios de potencia, lo que permite un funcionamiento estable del sistema y un rendimiento de E / S completo, incluso con múltiples dispositivos conectados. Además, un diseño exclusivo de protección de energía se activa automáticamente si la corriente y el voltaje suministrados cambian significativamente, protegiendo efectivamente la placa y todos los dispositivos conectados.

Procesador Rockchip RK3399Pro

Con su potente y moderno procesador Rockchip RK3399Pro de núcleo hexagonal impulsado por la tecnología Arm big.LITTLE A72 + A53, Tinker Edge R ofrece una poderosa solución para gráficos, visión artificial, video, audio, voz y aplicaciones críticas para la seguridad.

Tinker Edge R presenta 4 GB de memoria de sistema LPDDR4 de doble canal, la cuarta generación de tecnología DDR DRAM de baja potencia, que ofrece velocidades más rápidas e incluso un menor consumo de energía para mejorar el rendimiento y la eficiencia del sistema. También cuenta con 2 GB de memoria independiente para la NPU, brindando velocidades más rápidas, estabilidad mejorada y alta eficiencia para la inferencia ML.

También viene equipado con una interfaz integrada eMMC de 16 GB y SD 3.0 que ofrece velocidades de lectura y escritura significativamente más rápidas para el sistema operativo, las aplicaciones y el almacenamiento de archivos.

ASUS TINKER EDGE R specifications summary

ASUS Tinker Edge R

Más opciones de conectividad para desarrolladores

Tinker Edge R presenta una rica interfaz de E / S, que incluye una conexión MIPI-DSI para pantallas y pantallas táctiles, y dos conexiones MIPI-CSI para cámaras compatibles para permitir la visión por computadora para aplicaciones tales como medición de profundidad, inteligente- máquinas expendedoras y publicidad interactiva.

Un diseño amigable para el desarrollador ofrece muchas características cuidadosamente consideradas para proporcionar una experiencia superior tanto para los constructores nuevos como para los aficionados experimentados.

Los LED programables permiten a los desarrolladores desarrollar comportamientos de iluminación personalizados, como notificaciones del sistema e indicadores de estado, y el encabezado GPIO codificado por colores facilita el reconocimiento de los respectivos encabezados de los pines.

Tinker Edge R también cuenta con un puerto HDMI de tamaño completo, USB tipo A, USB tipo C, Gigabit LAN y WiFi y Bluetooth para internet y conectividad de red, así como una mini ranura PCI Express Mini para una tarjeta de extensión 4G / LTE.

Compatibilidad con múltiples sistemas operativos y herramientas para desarrolladores de aprendizaje automático

 

Tinker OS es un excelente punto de partida para cualquier proyecto o compilación y ofrece libertad para el sistema operativo (SO). Una distribución de Linux basada en Debian garantiza una experiencia fluida y funcional. Tinker Edge R también es compatible con el sistema operativo Android: esto permite un conjunto completamente diferente de escenarios de uso, que van desde ejecutar aplicaciones populares de Android, inferencia de aprendizaje automático (ML) y mucho más.

ASUS proporciona una API y un SDK robustos que permiten a los usuarios implementar modelos ML en Tinker Edge R fácilmente para aplicaciones como la clasificación de imágenes y la detección de objetos. También es compatible con la conversión de modelos de Caffe, TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Darknet y más.

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