随着数字化转型的加速和物联网(IoT)技术的飞速发展,AIoT(人工智能物联网)作为新一代信息技术的重要方向,正逐步渗透到各行各业。AIoT主板作为这一领域的核心部件,其性能与功能直接决定了整个系统的智能化水平和应用潜力。深圳宇珑科技隆重推出一款A8基于国产处理器八核 2.5G主频 32T算力边缘计算工业嵌入式盒子,带电池功能,可便移动便携为边缘计算、智能监控、自动驾驶、智能家居等多个领域带来前所未有的计算性能和应用可能性。www.yulong-tech.com
。SOC CPU:8核2.5G主频,8nm制程
。支持WIFI 6模块 通讯模块
。支持32T TOPS
。支持9000mA电池 可移动便携式功能盒子
。LED指示灯 :一个LED工作指示灯,一个LED充电指示灯
CPU性能参数
四核 ARM Cortex-A76 MPCore 处理器和四核 ARM Cortex-A55 MPCore处理器,均为高性能、低功耗、带缓存的应用处理器
全面实现 ARM架构 v8-A指令集,ARM Neon Advanced SIMD(单指令、多数据)支持,加速媒体和信号处理
ARMv8加密扩展
Trustzone技术支持
每个Cortex-A76集成64KB L1指令缓存、64KB L1数据缓存和512KB L2缓存
每个 Cortex-A55集成 32KB L1指令缓存、32KB L1数据缓存和 128KB L2缓存
四核 Cortex-A76和四核 Cortex-A55共享 3MB L3缓存
CPU核心系统有八个独立的电源域,支持内部电源开关和外部电源开启/关闭,以满足不同的应用场景
PD_CPU_0:第一个 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D缓存
PD_CPU_1:第二个 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D缓存
PD_CPU_2:第三个 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D缓存
PD_CPU_3:第四个 Cortex-A55 + Neon + FPU + L1/L2 I/D缓存
PD_CPU_4:第一个 Cortex-A76 + Neon + FPU + L1/L2 I/D缓存
一、CPU处理器:性能基石
32T算力边缘计算盒子,CPU是最新一代的高性能处理器,采用8nm先进制程,8核64位架构,高性能,低功耗SOC,32T算力,实现了高效稳定的计算和多线程处理能力。这种大小核设计不仅保证了强大的计算能力,还维持了较低的能耗水平,延长了设备的续航时间。
CPU内置国产芯片自研的三核NPU(神经网络处理单元),可协同或独立工作,根据任务需求灵活分配算力资源,有效避免算力浪费,确保高效能的同时降低功耗。32TOPS(每秒万亿次操作)的AI计算能力,能够轻松应对复杂的AI计算任务,如人脸识别、物体检测、行为分析等。
二、32T算力卡:性能飞跃
为了进一步提升主板的AI处理能力,32T算力是专为边缘计算设计的AI加速器,以其独特的架构和高效的算法,提供了卓越的AI处理能力。其低功耗、高性能和小尺寸的特点,使其非常适合集成到各种边缘设备中。无论是智能摄像头、自动驾驶系统还是智能家居设备,A832T算力盒子都能轻松胜任,实现实时、准确的智能分析。
三、强大的多媒体处理能力
A832T算力盒子采用国产芯片,CPU不仅拥有强大的AI处理能力,还具备出色的多媒体处理功能。它支持8K视频编解码,内置ARM Mali-G610 MP4四核GPU,支持OpenGL ES3.2 / OpenCL 2.2 / Vulkan1.1等图形标准,最高可达450 GFLOPS的图形处理性能。这使得主板能够处理高质量的视频流,实现高效的视频压缩和解压缩,减少存储和带宽需求。
四、丰富的接口和扩展性
此外,主板还支持双频Wi-Fi 6、蓝牙5.0等无线通信模块,内置MINI PCI-E接口和M.2接口,实现更快更稳定的数据传输。无论是远程监控、自动驾驶还是智能家居场景,都能获得流畅的网络通信体验。
五、多操作系统支持与开发环境
A832T算力盒子支持多种操作系统和开发框架,包括Android 12.0、Ubuntu桌面版和Server版、Debian 11、Buildroot以及RTLinux内核等。这为开发者提供了灵活的选择空间,可以根据具体项目的需求进行深度定制和优化。
同时,我们还提供基于Linux系统内核的深度定制开发服务层,以及配套的源代码、教程、技术资料和开发工具。这些资源将大大降低开发门槛和成本,加速AIoT应用的落地进程。
六、工业级设计与稳定性
A8 32T算力盒子作为一款专为嵌入式系统设计的经过了严格的测试和优化,具备高可靠性和稳定性。其内置先进的温控策略,能够在-40°C至85°C的宽温范围内保持7×24小时不间断的稳定运行。此外,主板还具备防尘、防潮、抗震、抗电磁干扰等特性,适用于各种严苛的工作环境。
七、应用场景与案例
32T算力 AI大模型边缘计算主板凭借其强大的计算能力和丰富的功能接口,可广泛应用于多个领域:
1.智能摄像头和监控系统
A8主板盒子非常适合用于智能摄像头和监控系统。其强大的计算能力和AI处理能力使得摄像头能够实时进行物体检测、人脸识别和行为分析等操作,提高监控系统的智能化水平和安全性。同时,主板支持8K视频编解码和多路视频输入输出功能,使得监控系统能够处理更高清晰度的视频流,并实现多屏联动显示。
2.自动驾驶和辅助驾驶系统
在自动驾驶和辅助驾驶领域,这款主板同样表现出色。其强大的计算能力和AI处理能力使得系统能够实时处理复杂的感知任务,如道路检测、行人识别、交通标志识别等。同时,主板的低功耗设计也有助于延长车载设备的使用寿命和续航里程。
3.智能物联网设备
智能物联网设备是这款主板的另一个重要应用领域。无论是智能家居、智慧城市还是工业物联网领域,主板都能提供强大的计算支持和丰富的接口扩展性。通过集成各种传感器和外设设备,主板能够实现对环境参数的实时监测和智能控制,提高物联网系统的智能化水平和响应速度。
4.边缘计算和边缘服务器
在边缘计算和边缘服务器领域,这款主板同样具有广阔的应用前景。其强大的计算能力和AI处理能力使得系统能够实时处理边缘生成的大量数据,提高数据分析和决策的速度。同时,主板的低功耗设计和丰富的接口扩展性也有助于降低设备的运行成本和运维难度。
5.医疗影像分析:
在医疗影像分析领域,其强大的计算能力和AI处理能力使得系统能够实现图像分析、医学影像处理和诊断,适用于便携式医疗设备和医疗影像系统。
八、应用展示
1.通过指令检测算力卡硬件信息如下图所示说明算力 驱动和固件加载成功了,可以来运行算法模型了,如果检测不到就需要检查驱动。
hailortcli fw-control identify
2..用hailortcli运行resnet残差网络模型resnet_v1_18.hef测一下算力的性能
运行输出信息可以看到平均帧率达到了惊人的2385帧(input data在算力卡)。
3.volov5 物体检测
用USB摄像头测试,摄像头输出最大帧率30fps,python环境下yolov5算法物体检测速度可达28fps
在办公室实测的场景
4.YOLOv5姿势检测
在模型训练阶段,我们使用经过标注的人体姿态数据集对YOLOv5模型进行训练。这些数据集通常包含了大量的人体姿态图像,每个图像都被标注了人体各个部位的位置信息。通过训练,模型可以学习到如何准确地识别不同姿态和动作的人体。在模型推理阶段,我们将图片或者实时视频流作为输入,通过YOLOv5-Pose模型进行姿态检测和估计。模型会对图片/视频中的每个人体进行目标检测,并预测其各个部位的位置和姿态信息。这些信息可以被用来生成直观的可视化界面,展示检测到的人体姿态信息,方便用户理解和分析。
输入图片为:
算法输出图片为:
九、总结与展望
A8主板盒子以其卓越的性能、丰富的功能和广泛的应用场景,为边缘计算和AIoT领域带来了革命性的变革。我们相信,这款主板将成为各行业数字化转型的重要推手,助力用户实现更高效、更智能的应用解决方案。
未来,我们将继续致力于硬件技术的创新与发展,为用户提供更先进、更可靠的AIoT解决方案。我们期待与广大客户携手共进,共同探索更多应用场景,共同创造数字化时代的美好未来。
审核编辑 黄宇
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