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工業(yè)嵌入式全國產(chǎn)32T算力 AI大模型邊緣計算盒子

宇瓏 ? 來源:jf_79243008 ? 作者:jf_79243008 ? 2024-09-02 09:39 ? 次閱讀

隨著數(shù)字化轉型的加速和物聯(lián)網(wǎng)(?IoT)?技術的飛速發(fā)展,?AIoT(?人工智能物聯(lián)網(wǎng))?作為新一代信息技術的重要方向,?正逐步滲透到各行各業(yè)。?AIoT主板作為這一領域的核心部件,?其性能與功能直接決定了整個系統(tǒng)的智能化水平和應用潛力。?深圳宇瓏科技隆重推出一款A8基于國產(chǎn)處理器八核 2.5G主頻 32T算力邊緣計算工業(yè)嵌入式盒子,帶電池功能,可便移動便攜?為邊緣計算、?智能監(jiān)控、?自動駕駛、?智能家居等多個領域帶來前所未有的計算性能和應用可能性。www.yulong-tech.com

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A8盒子產(chǎn)品參數(shù)

?。SOC CPU:8核2.5G主頻,8nm制程

。支持WIFI 6模塊 通訊模塊

。支持32T TOPS

。支持9000mA電池 可移動便攜式功能盒子

。支持TYPE-C 具有USB+DP視頻顯示功能

電源DC供電 12V

。LED指示燈 :一個LED工作指示燈,一個LED充電指示燈

CPU性能參數(shù)

四核 ARM Cortex-A76 MPCore 處理器和四核 ARM Cortex-A55 MPCore處理器,均為高性能、低功耗、帶緩存的應用處理器

全面實現(xiàn) ARM架構 v8-A指令集,ARM Neon Advanced SIMD(單指令、多數(shù)據(jù))支持,加速媒體和信號處理

ARMv8加密擴展

Trustzone技術支持

每個Cortex-A76集成64KB L1指令緩存、64KB L1數(shù)據(jù)緩存和512KB L2緩存

每個 Cortex-A55集成 32KB L1指令緩存、32KB L1數(shù)據(jù)緩存和 128KB L2緩存

四核 Cortex-A76和四核 Cortex-A55共享 3MB L3緩存

CPU核心系統(tǒng)有八個獨立的電源域,支持內部電源開關和外部電源開啟/關閉,以滿足不同的應用場景

PD_CPU_0:第一個 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D緩存

PD_CPU_1:第二個 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D緩存

PD_CPU_2:第三個 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D緩存

PD_CPU_3:第四個 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D緩存

PD_CPU_4:第一個 Cortex-A76 + Neon + FPU + L1/L2 I/D緩存

一、?CPU處理器:?性能基石

32T算力邊緣計算盒子,CPU是最新一代的高性能處理器,?采用8nm先進制程,8核64位架構,高性能,低功耗SOC,32T算力?,?實現(xiàn)了高效穩(wěn)定的計算和多線程處理能力。?這種大小核設計不僅保證了強大的計算能力,?還維持了較低的能耗水平,?延長了設備的續(xù)航時間。?

CPU內置國產(chǎn)芯片自研的三核NPU(?神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元)?,?可協(xié)同或獨立工作,?根據(jù)任務需求靈活分配算力資源,?有效避免算力浪費,?確保高效能的同時降低功耗。?32TOPS(?每秒萬億次操作)?的AI計算能力,?能夠輕松應對復雜的AI計算任務,?如人臉識別、?物體檢測、?行為分析等。?

二、32T算力卡:?性能飛躍

為了進一步提升主板的AI處理能力,32T算力是專為邊緣計算設計的AI加速器,以其獨特的架構和高效的算法,?提供了卓越的AI處理能力。?其低功耗、?高性能和小尺寸的特點,?使其非常適合集成到各種邊緣設備中。?無論是智能攝像頭、?自動駕駛系統(tǒng)還是智能家居設備,?A832T算力盒子都能輕松勝任,?實現(xiàn)實時、?準確的智能分析。?

三、?強大的多媒體處理能力

A832T算力盒子采用國產(chǎn)芯片,CPU不僅擁有強大的AI處理能力,?還具備出色的多媒體處理功能。?它支持8K視頻編解碼,?內置ARM Mali-G610 MP4四核GPU,?支持OpenGL ES3.2 / OpenCL 2.2 / Vulkan1.1等圖形標準,?最高可達450 GFLOPS的圖形處理性能。?這使得主板能夠處理高質量的視頻流,?實現(xiàn)高效的視頻壓縮和解壓縮,?減少存儲和帶寬需求。?

四、?豐富的接口和擴展性

此外,?主板還支持雙頻Wi-Fi 6、?藍牙5.0等無線通信模塊,?內置MINI PCI-E接口和M.2接口,?實現(xiàn)更快更穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸。?無論是遠程監(jiān)控、?自動駕駛還是智能家居場景,?都能獲得流暢的網(wǎng)絡通信體驗。?

五、?多操作系統(tǒng)支持與開發(fā)環(huán)境

A832T算力盒子支持多種操作系統(tǒng)和開發(fā)框架,?包括Android 12.0、?Ubuntu桌面版和Server版、?Debian 11、?Buildroot以及RTLinux內核等。?這為開發(fā)者提供了靈活的選擇空間,?可以根據(jù)具體項目的需求進行深度定制和優(yōu)化。?

同時,?我們還提供基于Linux系統(tǒng)內核的深度定制開發(fā)服務層,?以及配套的源代碼、?教程、?技術資料和開發(fā)工具。?這些資源將大大降低開發(fā)門檻和成本,?加速AIoT應用的落地進程。?

六、?工業(yè)級設計與穩(wěn)定性

A8 32T算力盒子作為一款專為嵌入式系統(tǒng)設計的經(jīng)過了嚴格的測試和優(yōu)化,?具備高可靠性和穩(wěn)定性。?其內置先進的溫控策略,?能夠在-40°C至85°C的寬溫范圍內保持7×24小時不間斷的穩(wěn)定運行。?此外,?主板還具備防塵、?防潮、?抗震、?抗電磁干擾等特性,?適用于各種嚴苛的工作環(huán)境。?

七、?應用場景與案例

32T算力 AI大模型邊緣計算主板憑借其強大的計算能力和豐富的功能接口,?可廣泛應用于多個領域:?

1.智能攝像頭和監(jiān)控系統(tǒng)

A8主板盒子非常適合用于智能攝像頭和監(jiān)控系統(tǒng)。?其強大的計算能力和AI處理能力使得攝像頭能夠實時進行物體檢測、?人臉識別和行為分析等操作,?提高監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平和安全性。?同時,?主板支持8K視頻編解碼和多路視頻輸入輸出功能,?使得監(jiān)控系統(tǒng)能夠處理更高清晰度的視頻流,?并實現(xiàn)多屏聯(lián)動顯示。?

2.自動駕駛和輔助駕駛系統(tǒng)

在自動駕駛和輔助駕駛領域,?這款主板同樣表現(xiàn)出色。?其強大的計算能力和AI處理能力使得系統(tǒng)能夠實時處理復雜的感知任務,?如道路檢測、?行人識別、?交通標志識別等。?同時,?主板的低功耗設計也有助于延長車載設備的使用壽命和續(xù)航里程。?

3.智能物聯(lián)網(wǎng)設備

智能物聯(lián)網(wǎng)設備是這款主板的另一個重要應用領域。?無論是智能家居、?智慧城市還是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域,?主板都能提供強大的計算支持和豐富的接口擴展性。?通過集成各種傳感器和外設設備,?主板能夠實現(xiàn)對環(huán)境參數(shù)的實時監(jiān)測和智能控制,?提高物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的智能化水平和響應速度。?

4.邊緣計算和邊緣服務器

在邊緣計算和邊緣服務器領域,?這款主板同樣具有廣闊的應用前景。?其強大的計算能力和AI處理能力使得系統(tǒng)能夠實時處理邊緣生成的大量數(shù)據(jù),?提高數(shù)據(jù)分析和決策的速度。?同時,?主板的低功耗設計和豐富的接口擴展性也有助于降低設備的運行成本和運維難度。?

5.?醫(yī)療影像分析?:?

在醫(yī)療影像分析領域,其強大的計算能力和AI處理能力使得系統(tǒng)能夠實現(xiàn)圖像分析、?醫(yī)學影像處理和診斷,?適用于便攜式醫(yī)療設備和醫(yī)療影像系統(tǒng)。?

八、?應用展示

1.通過指令檢測算力卡硬件信息如下圖所示說明算力 驅動和固件加載成功了,可以來運行算法模型了,如果檢測不到就需要檢查驅動。

hailortcli fw-control identify

wKgZombUTweAZtdTAAETo-eneGY953.png

2..用hailortcli運行resnet殘差網(wǎng)絡模型resnet_v1_18.hef測一下算力的性能

wKgaombUTx2ARu3BAAFM5IQPgqw326.png

運行輸出信息可以看到平均幀率達到了驚人的2385幀(input data在算力卡)。

3.volov5 物體檢測

用USB攝像頭測試,攝像頭輸出最大幀率30fps,python環(huán)境下yolov5算法物體檢測速度可達28fps

wKgZombUTz2AQ_dUAAGnRiHQypg040.png

wKgaombUT0WAHTbLAAK9KSg4q2U867.png

在辦公室實測的場景

wKgZombUT1GARwv4AASk8ZeHGIQ768.png

4.YOLOv5姿勢檢測

在模型訓練階段,我們使用經(jīng)過標注的人體姿態(tài)數(shù)據(jù)集對YOLOv5模型進行訓練。這些數(shù)據(jù)集通常包含了大量的人體姿態(tài)圖像,每個圖像都被標注了人體各個部位的位置信息。通過訓練,模型可以學習到如何準確地識別不同姿態(tài)和動作的人體。在模型推理階段,我們將圖片或者實時視頻流作為輸入,通過YOLOv5-Pose模型進行姿態(tài)檢測和估計。模型會對圖片/視頻中的每個人體進行目標檢測,并預測其各個部位的位置和姿態(tài)信息。這些信息可以被用來生成直觀的可視化界面,展示檢測到的人體姿態(tài)信息,方便用戶理解和分析。

輸入圖片為:

wKgaombUT2qAXXeGAANsuj6DzMc728.png

算法輸出圖片為:

wKgaombUT3GAQZfMAAO_Rd_AY9Q361.png

九、?總結與展望

A8主板盒子以其卓越的性能、?豐富的功能和廣泛的應用場景,?為邊緣計算和AIoT領域帶來了革命性的變革。?我們相信,?這款主板將成為各行業(yè)數(shù)字化轉型的重要推手,?助力用戶實現(xiàn)更高效、?更智能的應用解決方案。?

未來,?我們將繼續(xù)致力于硬件技術的創(chuàng)新與發(fā)展,?為用戶提供更先進、?更可靠的AIoT解決方案。?我們期待與廣大客戶攜手共進,?共同探索更多應用場景,?共同創(chuàng)造數(shù)字化時代的美好未來。?

審核編輯 黃宇

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