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AIBOX-1684X AI Embedded PC Edge Computing Video Analysis

$369.00 USD
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AIBOX-OrinNX NVIDIA Jetson Embedded PC
FireflyAIBOX-OrinNX NVIDIA Jetson 임베디드 PC
AIBOX-1684X AI Embedded PC Edge Computing Video Analysis
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Discover AIBOX-1684X

AIBOX-1684X uses SOPHON AI processor BM1684X, which can be configured with 16GB large memory and 128GB eMMC; supports 32TOPS (INT8) peak computing power, 16TFLOPS (FP16/BF16) computing power, and 2TFLOPS (FP32) high-precision computing power; supports 32-channel H.265/H.264 1080p@25fps video decoding; supports mainstream programming frameworks, with a complete toolchain and high ease of use, and low algorithm migration cost; suitable for a variety of AI computing scenarios such as visual computing, edge computing, general computing services, smart transportation, unmanned supermarkets, and drones.

Shipping list
  • AIBOX-1684X x 1
  • 12V 4A power adapter x 1
  • Data cable (Type-C-2.0 data cable) x 1
Soc

SOPHON BM1684X
Cpu

High-performance octa-core ARM A53, 12nm lithography process, frequency up to 2.3 GHz
Tpu

32TOPS (INT8)、16TFLOPS (FP16/BF16)、2TFLOPS (FP32)
Vpu
  • 32-channel H.265/H.264 1080P@25fps video decoding
  • 1-channel H.265 8K@25fps video decoding
  • 32-channel 1080P@25fps processing decoding + AI analysis
  • 12-channel H.265/H.264 1080P@25fps video encoding
  • JPEG image encoding and decoding can reach 1080P@600fps
Ram

8GB/12GB/16GB LPDDR4/LPDDR4X
Storage

32GB/64GB/128GB eMMC, 1 × TF Card
Power

DC 12V/4A (5.5 × 2.5mm)
Power consumption
  • Normal: 20.4W (12V/1700mA)
  • Max: 43.2W (12V/3600mA)
System

Linux
Software support
  • The private deployment of ultra-large-scale parameter models under the Transformer architecture, including large language models such as LLaMa2, ChatGLM, and Qwen, as well as major visual models like ViT, Grounding DINO, and SAM.
  • The private deployment of the Stable Diffusion V1.5 image generation model in the AIGC field.
  • Traditional network architectures such as CNN, RNN, and LSTM; a variety of deep learning frameworks, including TensorFlow, PyTorch, MXNet, PaddlePaddle, Caffe, and ONNX, as well as custom operator development.
  • Docker container management technology.
Dimension

90.6mm × 84.4mm × 48.5mm
Weight

≈ 420g
Environment
  • Operating temperature: -20℃～60℃
  • Storage temperature: -20℃～70℃
  • Storage humidity: 10%～90%RH (non-condensing)
Ethernet

2 × Gigabit Ethernet (1000Mbps/RJ45)
Usb

2 × USB3.0 (Max: 1A), 1 × Type-C (Debug serial)
Button

1 × Power button
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