Einführung

Der reComputer RK3576 wird von dem leistungsstarken RK3576-Prozessor (4x Cortex-A72 @2.2GHz + 4x Cortex-A53 @2.0GHz) und einer ARM Mali-G52 MC3 GPU angetrieben. Dieses Gerät bietet 4GB, 8GB oder 16GB LPDDR5-RAM und verfügt über eine NPU mit 6 TOPS Rechenleistung, die INT4/INT8/INT16/FP16-Operationen unterstützt. Im Multimedia-Bereich unterstützt es Videoencoding bis zu 4K@60fps und Videodecoding bis zu 8K@30fps. In Bezug auf die Schnittstellenausstattung ist es mit zwei Gigabit-Ethernet-Ports ausgestattet (einer davon unterstützt PoE) sowie mit integriertem Wi-Fi 6 und Bluetooth 5.4. Zu den USB-Schnittstellen gehören 1x USB 3.0, 3x USB 2.0 und 1x Type-C-Port, der OTG und DP-Ausgabe unterstützt. Es bietet drei Display-Ausgänge: Display, Type-C (DP 1.4) und ein 4-Lane-MIPI-DSI und verfügt über einen M.2-Key-M-2280-Steckplatz (PCIe 2.1 x1) für eine NVMe-SSD oder einen KI-Beschleuniger. Dank des dualen Gigabit-Ethernets, der integrierten drahtlosen Kommunikation und der mehreren Display-Schnittstellen eignet sich dieses Gerät hervorragend für den Einsatz in Smart-Retail-Terminals, leichtgewichtigen Edge-Gateways und in Szenarien der Gebäudeautomation.

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Funktionen

• Robuste Hardwarebasis & skalierbare Rechenleistung
  • Kernprozessor: Angetrieben vom Rockchip RK3576 mit einer Octa-Core-Architektur (4x Cortex-A72@2.2GHz + 4x Cortex-A53@2.0GHz) sowie einer Arm Mali-GPU.
  • Schneller Speicher mit großer Kapazität: Unterstützt bis zu 16GB LPDDR5 und gewährleistet einen außergewöhnlichen Speicherdurchsatz für On-Device-Large-Language-Models (LLMs) und anspruchsvolle KI-Workloads.
  • Integrierte & erweiterbare NPU: Liefert 6 TOPS native On-Device-KI-Leistung. Verfügt über einen PCIe 2.1 (M.2 M Key) Steckplatz zur Erweiterung der Hardwarebeschleunigung, skalierbar bis zu 26 TOPS.
• Umfassende KI-Modellunterstützung & multimodale Fähigkeiten
  • Deckt drei wichtige KI-Szenarien ab: Speziell entwickelt für Perception-AI-, Generative-AI- und Physical-AI-Anwendungen.
  • Nahtlose On-Device-Ausführung gängiger Modelle:
    • Visuelle Interaktion: Erreicht 77.9FPS bei der Ausführung von YOLOv11 (640x640) und unterstützt vollständig Vision-Language-Modelle (VLMs) wie Qwen2.5-VL 3B sowie MobileNet, RetinaFace und CLIP.
    • On-Device-LLMs: Unterstützt nativ die Bereitstellung von DeepSeek-R1-7b.
    • Echtzeit-Sprachinteraktion: Bietet latenzarme Speech-to-Text- (Whisper-base 2.0s) und Text-to-Speech-Echtzeitverarbeitung.
  • Robuste zugrunde liegende Frameworks: Breite Kompatibilität mit gängigen Frameworks wie ONNX, PyTorch, TensorFlow und Caffe, unterstützt durch die ausgereifte RKNN-Toolkit2-Toolchain.
• Vielseitige Netzwerkkonnektivität & Peripherieerweiterung
  • Umfassende Netzwerkkommunikation: Ausgestattet mit 2x Gigabit-Ethernet-Ports, Wi-Fi 6 und Bluetooth 5.4. Unterstützt zusätzlich PoE, 4G, LoRaWAN, Wi-Fi Halow und SIM-Karten-Erweiterung für vielfältige IoT-Bereitstellungen.
  • Außergewöhnliche Hardware-Erweiterbarkeit: Integriert eine umfangreiche Auswahl an I/O-Schnittstellen, darunter MIPI-CSI, MIPI DSI, DP1.4, USB 3.0, PCIe 2.1, CAN FD, UART, PWM, I2C und SPI.
• Erstklassige Multimedia- & Display-Ausgabe
  • Vielseitige Display-Schnittstellen: Bietet vier Arten von Display-Anschlussmöglichkeiten, darunter HDMI 2.1, DP 1.4, MIPI-DSI und USB Type-C, und ermöglicht flexible Schnittstellenauswahl für unabhängige oder gespiegelte Mehrbildschirmkonfigurationen.
  • Hardwarebeschleunigter Codec: Verfügt über einen H.265 / H.264 / AV1 / AVS2 Multivideo-Decoder mit Unterstützung von bis zu 8K@30fps, kombiniert mit einem H.264 / H.265 Multivideo-Encoder mit Unterstützung von bis zu 4K@60fps für effizientes Media-Streaming.
• Reibungsloses Software-Ökosystem & Ein-Klick-Bereitstellung
  • Sofort einsatzbereites Betriebssystem: Wird mit vorinstalliertem Armbian geliefert und bietet Unterstützung für mehrere Betriebssysteme.
  • reComputer AI Lab Ökosystem: Entwickelt für eine schnelle Bereitstellung mit minimaler Komplexität. Nutze einfache Docker-Befehle, um Container sofort abzurufen und auszuführen (z. B. das Starten von deepseek-r1-distill-qwen:1.5b in Sekunden). Entdecke die gesamte Palette der unterstützten vorkonfigurierten Umgebungen auf https://sensecraft.seeed.cc/ai-lab/models .
  • Umfangreiche Entwicklerressourcen: Bietet Zugang zu über 100 einsatzbereiten KI-Modellen, mehr als 100 Open-Source-Projektbibliotheken und umfassenden Schritt-für-Schritt-Tutorials.

Spezifikationen