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Kompaktes Board mit integrierter NPU
Radxa hat den Cubie A7S auf den Markt gebracht, einen 51 × 51 mm großen Einplatinencomputer, der auf dem Allwinner A733 basiert.Es verwendet Cortex-A76- und Cortex-A55-CPU-Kerne, LPDDR5-Speicher, PCIe 3.0-Erweiterung und eine integrierte NPU mit einer Bewertung von 3 TOPS.Das Board ist für Edge-KI, Bildverarbeitungssysteme und eingebettete Multimedia-Anwendungen konzipiert, bei denen geringe Größe, Verarbeitung auf dem Gerät und geringer Stromverbrauch erforderlich sind.
Der Cubie A7S hilft bei der Lösung eines häufigen Problems im Embedded-Design.Viele Entwickler benötigen lokale KI-Inferenz ohne Cloud-Konnektivität.Das Senden von Daten an die Cloud kann zu Verzögerungen, Bandbreitenkosten und Datenschutzrisiken führen.Durch die Kombination von CPU, GPU, NPU und Echtzeitsteuerung in einer kleinen Platine ermöglicht es die Verarbeitung auf dem Gerät für Bildverarbeitungs-, Analyse- und Steuerungssysteme.Es eignet sich für OEMs, Systemintegratoren, Robotikentwickler, KI-Startups und Ingenieure, die Produkte mit begrenztem Platzangebot entwickeln.
Der Allwinner A733 verwendet ein Octa-Core-Setup mit zwei Cortex-A76-Kernen mit bis zu 2,0 GHz und sechs Cortex-A55-Kernen mit bis zu 1,8 GHz.Die Grafik wird von einer Imagination PowerVR BXM-4-64 MC1 GPU verwaltet.Es unterstützt OpenGL ES 1.1, 2.0 und 3.x, Vulkan 1.3 und OpenCL 3.0 für Grafik- und Rechenaufgaben.
Die NPU liefert bis zu 3 TOPS mit INT8-Präzision und unterstützt die Datenformate INT4, INT8, INT16, FP16 und BF16.Die Plattform funktioniert mit KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, ONNX, Caffe, TFLite und Darknet.Es unterstützt Linux und Android und ermöglicht so die plattformübergreifende Modellbereitstellung und eine schnellere Entwicklung.
Neben dem Arm-CPU-Cluster enthält das SoC einen RISC-V XuanTie E902-Mikrocontroller mit bis zu 200 MHz.Diese MCU verwaltet Low-Power- und Echtzeitaufgaben wie Motorsteuerung, Sensordatenerfassung und Systemverwaltung, wenn sich die Hauptkerne im Low-Power-Modus befinden.Dieses Setup ermöglicht die Ausführung von Steuerungsaufgaben getrennt von KI-Workloads.
Das Board unterstützt LPDDR5-Speicher bis zu 16 GB.Zu den Speicheroptionen gehören integriertes eMMC mit bis zu 256 GB und ein microSD-Kartensteckplatz.Über einen FPC-Anschluss ist eine PCIe 3.0 x1-Schnittstelle für die NVMe-SSD-Erweiterung verfügbar, die für die Datenprotokollierung und die Speicherung von KI-Modellen nützlich ist.
Für Videos unterstützt das Board H.264- und H.265-Kodierung bis zu 4K bei 30 Bildern pro Sekunde.Es unterstützt auch Hardware-Dekodierung für H.265, VP9 und AVS2 bis zu 8K bei 24 Bildern pro Sekunde.Die Anzeigeausgabe erfolgt über einen USB-C-Anschluss mit DisplayPort-Alt-Modus und unterstützt bis zu 4K bei 60 Bildern pro Sekunde.Eine 4-spurige MIPI-CSI-Schnittstelle ermöglicht den direkten Kameraanschluss für Bildverarbeitungs- und Überwachungssysteme.