ASUS ha anunciado el Tinker Edge R, un ordenador de una sola placa (SBC) especialmente diseñado para aplicaciones de IA. Utiliza un Rockchip RK3399Pro NPU, un acelerador de aprendizaje automático (ML) que acelera la eficiencia del procesamiento, reduce la demanda de energía y facilita la construcción de dispositivos conectados y aplicaciones inteligentes.
Con este acelerador ML integrado, Tinker Edge R puede realizar tres tera-operaciones por segundo (3TOPS), utilizando un bajo consumo de energía.
También presenta una arquitectura de red neuronal (NN) optimizada, lo que significa que Tinker Edge R puede soportar múltiples marcos ML y permite que muchos modelos ML comunes sean compilados y ejecutados fácilmente.
Diseño de potencia avanzada
La mayoría de las placas madre de SBC ofrecen sólo un diseño de potencia de 15 vatios (5V 3A), lo que puede causar inestabilidad de los dispositivos y del sistema cuando hay varios dispositivos conectados. Otras SBC tienen diseños de alimentación que reducen el rendimiento de sus puertos de E/S. Tinker Edge R tiene un diseño de alimentación especial que, junto con una entrada de jack de CC y un cabezal de 4 pines, proporciona hasta 65 vatios de potencia, lo que permite un funcionamiento estable del sistema y un rendimiento de E/S completo, incluso con múltiples dispositivos conectados. Además, un diseño exclusivo de protección de energía se activa automáticamente si la corriente y el voltaje suministrados cambian significativamente, protegiendo eficazmente la placa y todos los dispositivos conectados.
Procesador Rockchip RK3399Pro
Con su potente y moderno procesador de núcleo hexagonal Rockchip RK3399Pro alimentado por la tecnología de Arm® big. LITTLE A72+A53, Tinker Edge R ofrece una potente solución para gráficos, visión artificial, vídeo, audio, voz y aplicaciones críticas para la seguridad. Tinker Edge R cuenta con 4 GB de memoria de sistema LPDDR4 de doble canal, la cuarta generación de la tecnología DDR DRAM de bajo consumo, que ofrece velocidades más rápidas y un consumo de energía aún menor para mejorar el rendimiento y la eficiencia del sistema. También cuenta con 2 GB de memoria autónoma para la NPU, ofreciendo velocidades más rápidas, mejor estabilidad y alta eficiencia para la inferencia de ML.
Tinker Edge R también viene equipado con una eMMC de 16 GB y una interfaz SD 3.0 que ofrece velocidades de lectura y escritura significativamente más rápidas para el sistema operativo, las aplicaciones y el almacenamiento de archivos.
Más opciones de conectividad para los desarrolladores
Tinker Edge R cuenta con una rica interfaz de E/S, incluyendo una conexión MIPI-DSI para pantallas y pantallas táctiles, y dos conexiones MIPI-CSI para cámaras compatibles que permiten la visión por ordenador para aplicaciones como la medición de profundidad, máquinas expendedoras inteligentes y publicidad interactiva.
Un diseño fácil de desarrollar ofrece muchas características cuidadosamente consideradas para proporcionar una experiencia superior tanto a los constructores novatos como a los aficionados experimentados. Los LEDs programables permiten a los desarrolladores desarrollar comportamientos de iluminación personalizados, como notificaciones del sistema e indicadores de estado, y el encabezado GPIO codificado por colores hace que sea fácil reconocer los respectivos encabezados de los pines.
Tinker Edge R también cuenta con un puerto HDMI de tamaño completo, USB Tipo A, USB Tipo C, gigabit LAN y WiFi y Bluetooth para la conexión a Internet y a la red, así como una mini ranura PCI Express® Mini para una tarjeta de extensión 4G/LTE.
Soporte para múltiples sistemas operativos y herramientas de desarrollo de aprendizaje automático
Tinker OS es un gran punto de partida para cualquier proyecto o construcción y ofrece libertad de sistema operativo (OS). Una distribución de Linux basada en Debian asegura una experiencia fluida y funcional. Tinker Edge R también es compatible con el sistema operativo Android: esto permite un conjunto completamente diferente de escenarios de uso, que van desde la ejecución de la popular aplicación Android, la inferencia de aprendizaje automático (ML) y mucho más.
ASUS proporciona una robusta API y SDK que permite a los usuarios desplegar modelos ML a Tinker Edge R fácilmente para aplicaciones como la clasificación de imágenes y la detección de objetos. También soporta la conversión de modelos de Caffe, TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Darknet y más.
| ESPECIFICACIONES[1] | |
| SoC | RockchipRK3399Pro |
| CPU | Dual-core Arm® Cortex®-A72 @ 1.8 GHz + Quad-core Arm® Cortex®-A53 @ 1.4 GHz |
| GPU | Arm® Mali™-T860 MP4 GPU @ 800 MHz |
| Procesador NN | Rockchip NPU |
| Memoria | Dual-CH LPDDR4 4GB (SYSTEM) + LPDDR3 2GB (NPU) |
| Almacenamiento | 16GB eMMC 1 x ranura para tarjetas Micro SD (TF) (push & pull) |
| Pantalla | 1 x HDMI con el hardware de CEC listo 1 x Tipo C (DP) 1 x MIPI DSI de 22 pines (4 carriles) |
| USB | 3 x puertos USB3.2 Gen1 Tipo-A 1 x puerto USB3.2 Gen1 Tipo-C OTG |
| Interfaz de la cámara | 1 x MIPI CSI-2 de 22 pines (4 carriles) 1 x MIPI CSI-2/DSI de 22 pines (4 carriles) |
| Conectividad | 1 x RTL8211F-CGGbELAN 1 x 802.11 a/b/g/n/ac & Bluetooth 5.0(2T2R) |
| Expansiones | 1 x Mini ranura PCIe (Longitud completa, enchufe nano-SIM, para 4G/LTE) |
| Audio | 1 x 3.5mm audio jack (con detección de micrófono y enchufe) |
| I/O interna | 1 x 40-pin de cabecera incluye: – hasta 2 x bus SPI – hasta 2 x I2C bus – hasta 2 x UART – hasta 3 x PWM – hasta 1 x S/PDIF TX – 2 x 5V pines de energía – 2 x 3.3V pines de alimentación – 8 x pines de tierra 1 x 2-pin Cabeza de recuperación 1 x 2-pin Cabezal de encendido 1 x 2-pin Cabecera de reinicio 1 x 2-pin DC Cabeza de ventilador 1 x 2-pin RTC Cabeza de la batería 1 x 2-pin NPU UART cabecera |
| Temperatura de no operación | -40–85°C |
| La humedad relativa | 0%–85% |
| Soporte del sistema operativo | Debian 9 / Android 8.1 |
| Factor de forma | Pico-ITX, 3.9″ x 2.8″ (100 × 72 mm) |
