dimanche 24 octobre 2021

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Mini PC ASUS Tinker Edge R conçu pour les applications d’apprentissage automatique de l’IA

ASUS a annoncé le lancement d’un nouvel ordinateur à carte unique spécialement conçu pour les applications d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Le mini PC ASUS Tinker Edge R est alimenté par un Rockchip RK3399Pro NPU, un «accélérateur d’apprentissage machine (ML) qui accélère l’efficacité du traitement, réduit la demande d’énergie et facilite la construction d’appareils connectés et d’applications intelligentes», explique ASUS.

Le mini PC Tinker Edge R est équipé d’une grande variété de connectivité, y compris un port HDMI pleine taille, USB Type-A, USB Type-C, LAN Gigabit et WiFi et Bluetooth, ainsi qu’un mini slot PCI Express Mini capable de accepter une carte d’extension 4G / LTE si nécessaire. Tinker Edge R est également équipé d’une interface eMMC 16 Go intégrée et SD 3.0.

Le mini PC Tinker Edge R a été équipé d’une conception d’alimentation unique combinant à la fois une entrée jack CC et un en-tête à 4 broches, délivrant jusqu’à 65 watts de puissance. Permettre au Tinker Edge R d’offrir un fonctionnement stable et des performances d’E / S complètes, même avec plusieurs périphériques connectés.

«Avec son processeur Rockchip RK3399Pro à noyau hexagonal puissant et moderne alimenté par la technologie Arm big.LITTLE A72 + A53, Tinker Edge R offre une solution puissante pour les applications graphiques, de vision industrielle, vidéo, audio, vocales et critiques pour la sécurité. Tinker Edge R dispose de 4 Go de mémoire système LPDDR4 double canal, la 4ème génération de technologie DDR DRAM basse consommation, offrant des vitesses plus rapides et une consommation d’énergie encore plus faible pour des performances et une efficacité système améliorées. Il dispose également de 2 Go de mémoire autonome pour le NPU, offrant des vitesses plus rapides, une stabilité améliorée et une efficacité élevée pour l’inférence ML.

ASUS fournit une API et un SDK robustes qui permettent aux utilisateurs de déployer facilement des modèles ML sur Tinker Edge R pour des applications telles que la classification d’images et la détection d’objets. Il prend également en charge la conversion de modèles à partir de Caffe, TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Darknet, etc. »

Spécifications du mini PC Tinker Edge R

– SoC RockchipRK3399Pro
– CPU Dual-core Arm® Cortex®-A72 à 1,8 GHz + Quad-core Arm® Cortex®-A53 à 1,4 GHz
– GPU Arm® Mali ™ – GPU MP4 T860 @ 800 MHz
– Processeur NN Rockchip NPU
– Mémoire Dual-CH LPDDR4 4 Go (SYSTEM) + LPDDR3 2 Go (NPU)
– Stockage 16 Go eMMC 1 x fente pour carte Micro SD (TF) (push & pull)
– Affichage 1 x HDMI avec matériel CEC prêt 1 x Type-C (DP) 1 x MIPI DSI 22 broches (4 voies)
– Ports USB 3 xUSB3.2 Gen1 Type-A 1 x Port USB3.2 Gen1 Type-C OTG
– Interface caméra 1 x MIPI CSI-2 22 broches (4 voies) 1 x MIPI CSI-2 / DSI 22 broches (4 voies)
– Connectivité 1 x RTL8211F-CGGbELAN 1 x 802.11 a / b / g / n / ac et Bluetooth 5.0 (2T2R)
– Extensions 1 x emplacement Mini PCIe (pleine longueur, prise nano-SIM, pour 4G / LTE)
– Audio 1 prise audio 3,5 mm (avec détection de micro et de plug-in)
E / S internes 1 x 40 broches comprend:
– jusqu’à 2 x bus SPI
– jusqu’à 2 x bus I2C
– jusqu’à 2 x UART
– jusqu’à 3 x PWM
– jusqu’à 1 x S / PDIF TX
– 2 broches d’alimentation 5V
– 2 broches d’alimentation 3,3 V
– 8 broches de terre
1 x tête de récupération à 2 broches
1 x connecteur d’alimentation à 2 broches
1 x en-tête de réinitialisation à 2 broches
1 x connecteur de ventilateur DC à 2 broches
1 x connecteur de batterie RTC à 2 broches
1 x connecteur NPU UART à 2 broches
– Température hors fonctionnement -40–85 ° C
– Humidité relative 0% –85%
– Prise en charge du système d’exploitation Debian 9 / Android 8.1
– Facteur de forme Pico-ITX, 3,9 ″ x 2,8 ″ (100 × 72 mm)

La source : TPU

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