Dieses KI-Modul für künstliche Intelligenz basiert auf der Kernplatine mit der Stempelloch-Vollschnittstelle, die vom KI-Medienverarbeitungschip RV1109/RV1126 von Rockchip entwickelt wurde. Es ist klein und reich an Schnittstellen, Dies ist für Kunden praktisch, um Projekte schnell zu bewerten und zu entwickeln.

Dieses KI-Modul für künstliche Intelligenz wird häufig bei der drahtlosen Bildschirmprojektion eingesetzt, Intelligente visuelle Roboter, Drohnen, intelligenter IPC, Maschinen mit Gesichtserkennungspanel, Gesichtserfassungskameras, Video-Türklingeln, Torzugangskontrolle, Gesichtserkennung, Fahrrekorder, hochauflösendes Videokonferenzsystem, usw.

CPU

• ARM Cortex-A7 1,5 GHz 32-Bit-Kern, der NEON und FPU integriert. Es gibt einen 32-KB-I-Cache und einen 32-KB-D-Cache für jeden Kern sowie einen 512-KB-Unified-L2-Cache.

• RSIC-V 400 MHz

NPU

• 2Tops, unterstützung INT8/INT16

Erinnerung

• 32-Bit-DDR4 1G

• Unterstützt eMMC 8G

• Unterstützt schnelles Booten

Display

• MIPI-DSI/RGB-Schnittstelle, bis zu 1080P60fps

2D-Grafik-Engine

• Stützrotation, x-spiegel, y-Spiegel

• Unterstützt Alpha-Blending

• Unterstützen Sie das Verkleinern/Vergrößern

Multimedia

• 14 Mio. ISP 2.0 mit 3F HDR(Linienbasiert/Rahmen- basierend/DCG)

• Unterstützt 2*MIPI CSI /LVDS/Sub-LVDS

• DVP-Schnittstelle mit BT.656/BT.1120

• 4K H.264/H.265 30fps Video-Encoder

• 3840 x 2160@30 fps+720p@30 fps Kodierung

• 4K H.264/H.265 30fps Videodecoder

• 3840 x 2160@30-Kodierung + 3840 x2160 @30fps-Dekodierung

Externe Schnittstelle

• RGMII-Schnittstelle mit TSO-Netzwerkbeschleunigung

• USB 2.0 OTG und USB 2.0 • Dual-SDIO 3.0 Schnittstelle für WLAN und SD-Karte

• 8-Kanal-I2S mit TDM/PDM, 2ch I2S

Verfügbarkeit

• 2020 Q4

• SMIC 14 nm, QFN 156 1.0

SOC	RV1126, RV1109
RAM	32-bisschen, 512MB*2
ROM	8GB EMMC
NPU	0TOPS, Unterstützt den RKNNAI-Rahmen
USB-Schnittstelle	Zwei USBs, ein unabhängiges OTG, ein unabhängiger HOST
Serieller UART-Anschluss	6 TTL3,3V-Pegel, Eines davon ist Debug
GPIO-Schnittstelle	102 GPIOs (Notiz: Es gibt eine Multiplexing-Funktion, Bitte überprüfen Sie die Pin-Definition in dieser Spezifikation>
PWM-Schnittstelle	5-Way-PWM hat jeweils 3,3 V/1,8 V-Pegel (Bitte überprüfen Sie die Pin-Definition in dieser Spezifikation)
MIPI DSI zeigt	1 Kanal Maximum 1920×1080 60fps
DÜRFEN	1 Kanal
RGB-Anzeige	1 Kanal RGB 888 Anzeigeschnittstelle, maximal 1920×1080
DVP-Kameraschnittstelle	1 Kanal 16-Bit parallele DVP-Kameraschnittstelle
MIPI-Kameraschnittstelle	2 Kanäle MIPI CSI RAW-Datenkameraschnittstelle (ein Kanal 4K/30)
Sprachausgabe	1 Kanal Ausgang des linken und rechten Kanals
Spracheingabe	1 Digitaler PDM-Siliziummikrofoneingang, 1 analoger LANE_IN-Eingang oder I2S
SDIO-Schnittstelle	2 SDIO-Schnittstellen, eine TF-Karte, der andere kann mit WLAN verbunden werden
ADC-Schnittstelle	6 ADC-Schnittstelle
I2C-Schnittstelle	4 I2C-Schnittstelle
SPI-Schnittstelle	2-Weg SPI-Schnittstelle
Ethernet	– Einweg-RGMII-PHY-Schnittstelle, Gigabit-Ethernet
System-Upgrade	Unterstützt lokales USB-Upgrade
Größe	38*48Millimeter
PCB-Schichten	FR4-6 Schichten
Arbeitsbereich	-10℃-7o℃

Als Lieferant von RV1126 Rockchip-Kernplatinenschaltungen, Wir bieten auch an, maßgeschneiderte Zweitentwicklungs-Layout-Design-Dienstleistungen und Produkte zu entwickeln.

Dieses KI-Kernmodul für künstliche Intelligenz ist ein intelligentes KI-Modul, das auf dem Hochleistungs-KI-Prozessor Rockchip RV1126 basiert, Quad-Core RV1126 ARM Cortex-A7@1,5 GHz 32-Bit-Kern, integriertes NEON, und FPU. Jeder Kern verfügt über einen 32-KB-L-Cache und einen 32-KB-D-Cache sowie einen 512-KB-Unified-L2-Cache. Die integrierte NPU unterstützt den gemischten INT8/INT16-Betrieb, Rechenleistung bis zu 2TOPS. Integrierte MCU mit RISC-V-Architektur; unterstützt das Betriebssystem Linux4.19, Das Netzwerkmodell weist eine starke Kompatibilität auf, unterstützt eine Reihe von Deep Learning wie TensorFlow / MXNet / PyTorch! Caffe-Framework, das einfach zu konvertieren ist. Super Leistung, schneller Systemstart, und hohe Stabilität.

Kann an verschiedene Gesichtserkennungsalgorithmen angepasst werden, Geeignet zur Einbettung in verschiedene AI-Vision-Produkte, weit verbreitet in binokularen Gesichtserkennungsgeräten, KI-Fernglaskameras, Intelligente Gemeinschaften, Intelligente Türklingeln, Intelligente Zugangskontrolle/Katzenauge, vor Bezahlung, Verwandte Branchen im Zusammenhang mit intelligenten Upgrades wie Fahraufzeichnungen, Spielinteraktion, und Webcasting.

Die Trägerplatine oder Hauptplatine für das Kernplatinenmodul.