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AIO-3588JD4 AI-Motherboard RK3588

$229.00 USD
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⭐️5% Rabatt (Erste Bestellung) – Code: TCHIP5

Lagerung: 4 GB RAM + 32 GB ROM
Spezifikation: SoM mit Trägerplatine (AIO-3588JD4)
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Marke: Firefly
Verfügbarkeit: 3 auf Lager
Sammlungen:
AIO-3588JD4 6TOPS AI Motherboard
$229.00 USD
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Das AIO-3588JD4-Motherboard ist ein leistungsstarkes Embedded-Computing-Board für KI- und Edge-Computing-Anwendungen. Mit 6 TOPS NPU-Rechenleistung bietet es effiziente KI-Beschleunigung für Machine-Learning- und Deep-Learning-Aufgaben. Das Board ermöglicht die private Bereitstellung großer KI-Modelle und gewährleistet so sichere und flexible On-Device-Intelligenz. Es unterstützt mehrere Deep-Learning-Frameworks und erleichtert Entwicklern die Bereitstellung und Optimierung von KI-Algorithmen. Darüber hinaus bietet es 8K-Ultra-HD-Videodekodierung – ideal für hochauflösende Videoverarbeitung, Smart-Vision-Systeme und Edge-KI-Lösungen.

Der AIO-3588JD4 eignet sich perfekt für die industrielle Automatisierung, Smart Cities, AIoT und Robotik und bietet hohe Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit für KI-Anwendungen der nächsten Generation.

Besonderheit

  • Octa-Core-KI-Prozessor RK3588: Der AIO-3588JD4 ist mit dem Flaggschiff-Prozessor von Rockchip, dem RK3588, ausgestattet, einer Octa-Core-64-Bit-CPU, die 6 TOPS Rechenleistung liefert und die Leistung für KI-Anwendungsszenarien verbessert.
  • Benutzerdefinierte private Bereitstellung von KI-Modellen: Unterstützt die private Bereitstellung umfangreicher Parametermodelle basierend auf dem Transformer-Framework, einschließlich Gemma-2B, ChatGLM3-6B, Qwen1.5-1.8B, Phi-3-3.8B und anderen umfangreichen Sprachmodellen.
  • Dekodierung von 8K-Ultra-High-Definition-Videos: Es unterstützt die Dekodierung von 8K-HD-Videos, präsentiert klarere Bilder und mehr Details und verwendet eine 2D-Hardware-Engine, um die Anzeigeleistung deutlich zu verbessern.
  • Industrietaugliche Stabilität: Unterstützt externe Watchdog-Timer und industrietaugliche Stabilität. Kompatibel mit mehreren Betriebssystemen, geeignet für ARM-PCs, Edge Computing, Cloud-Server, Smart NVRs und andere Bereiche.

Hardwareübersicht

Ai performance
  • Unterstützen Sie die Privatisierungsbereitstellung von parametrischen Modellen im ultragroßen Maßstab unter der Transformer-Architektur, wie Gemma-2B, ChatGLM3-6B, Qwen-1.8B, Phi-3-3.8B und anderen großen Sprachmodellen
  • Es unterstützt traditionelle Netzwerkarchitekturen wie CNN, RNN und LSTM und unterstützt den Import und Export von RKNN-Modellen. Es unterstützt eine Vielzahl von Deep-Learning-Frameworks, darunter TensorFlow, TensorFlow Lite, PyTorch, Caffe, ONNX und Darknet. Es unterstützt auch die Entwicklung benutzerdefinierter Operatoren.
  • Unterstützt die Docker-Containerverwaltungstechnologie
Soc

Rockchip RK3588
Cpu

Octa-Core-64-Bit-Prozessor (4×Cortex-A76+4×Cortex-A55), Hauptfrequenz bis zu 2,4 GHz
Gpu

ARM Mali-G610 MP4 Quad-Core-GPU, unterstützt OpenGL ES3.2/OpenCL 2.2/Vulkan1.1, 450 GFLOPS
Npu

Die Rechenleistung beträgt bis zu 6TOPS (INT8), unterstützt gemischte Operationen INT4/INT8/INT16
Ram

LPDDR4/LPDDR4x (4 GB/8 GB/16 GB optional, bis zu 32 GB)
Storage

eMMC (32 GB/64 GB/128 GB/256 GB optional)
Storage expansion

1 × TF-Karte, 1 × M.2 (erweiterbare SATA 3.0/PCIe NVMe SSD, unterstützt 2242/2260/2280 Spezifikationen)
Power

DC 12 V (5,5 mm × 2,1 mm, unterstützt 9 V bis 24 V breiten Spannungseingang)
Power consumption

Max: 14,4 W (12 V/1200 mA), Normal: 4,8 W (12 V/400 mA), Min: 0,636 W (12 V/53 mA)
Video output

1 × HDMI2.1 (8K@60fps oder 4K@120fps)
Video input

2 × MIPI CSI DPHY (1 × 4 Spuren oder 2 × 2 Spuren, 30 Pins – 0,5 mm), Line-In (geführt von doppelreihigen Headern)
Audio

1 × 3,5-mm-Audiobuchse (unterstützt Mikrofonaufnahme, amerikanischer Standard CTIA)
Os

Android, Linux
Dimension

122,89 mm × 85,04 mm × 22,46 mm
Weight

≈120 g
Environment
  • Betriebstemperatur: -20℃～60℃,
  • Lagertemperatur: -20℃～70℃,
  • Lagerfeuchtigkeit: 10 % bis 90 % relative Luftfeuchtigkeit (nicht kondensierend)
Watchdog

Unabhängige Aufsichtsbehörde
Usb

2 × USB3.0 (Max: 1A; UP: USB3.0(1), wiederverwendet mit 5G; DOWN: USB3.0(2))
Other
  • 1 × Typ-C (OTG), 1 × Lüfter (4Pin-1,25 mm), 1 × SIM-Karte
  • 1 × Doppelreihige Stiftleisten (2×10-20PIN-2,0 mm): USB2.0, SPI, 2×I2C, Line-In, Line-Out, GPIO
  • 1 × Phoenix-Anschluss (2 × 4-polig, 3,5 mm Abstand): 1 × RS485, 1 × RS232, 1 × CAN 2.0
Sdk software and firmware files Click Here

 Unsere kooperierenden Spediteure: FedEx, DHL, UPS, SF Express

Liefergebiet und Kosten

Land/Region 0.0001-2kg 2.0001-3kg 3.0001-4kg 4.0001-5kg 5.0001-6kg 6.0001-7kg 7.0001-8kg 8.0001-9kg 9.0001-10kg
Japan, Taiwan, Hongkong, Macau $15 $20 $25 $30 $35 $40 $45 $50 $55
Indonesien, Philippinen $25 $30 $40 $50 $60 $70 $80 $85 $95
Südkorea $25 $35 $35 $45 $45 $55 $55 $65 $65
Finnland, Frankreich, Deutschland, Griechenland, Irland, Italien, Niederlande, Norwegen, Portugal, Spanien, Schweden, Schweiz, USA, Australien, Neuseeland, Österreich, Belgien, Dänemark $30 $45 $55 $65 $75 $85 $95 $105 $115
Kanada, Vereinigtes Königreich $40 $50 $60 $75 $85 $95 $105 $115 $130
Ungarn, Indien, Israel, Laos, Myanmar, Polen, Saudi-Arabien, Türkei, Vereinigte Arabische Emirate, Vietnam, Bangladesch, Katar, Zypern, Pakistan, Brunei, Sri Lanka, Jordanien, Oman, Malediven, Bulgarien, Island, Slowakei, Litauen, Rumänien, Albanien, Armenien, Mexiko, Nepal, Serbien, Kambodscha, Kroatien, Tschechische Republik, Slowenien, Kasachstan $50 $65 $80 $95 $110 $125 $135 $150 $165
Singapur, Thailand, Malaysia $20 $25 $30 $35 $40 $45 $50 $55 $60

 

Lieferzeit (nur als Referenz, die tatsächliche Situation ist maßgebend):

Bereich  Lieferdauer
Europe 3 - 7 Werktage
Asia, Oceania 3 - 7 Werktage
North America 3 - 7 Werktage
Südamerika 5 - 10 Werktage

 

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Bearbeitungszeit der Bestellung: 3–7 Werktage (genaue Angaben müssen sich auf die Bestellsituation beziehen).