6 TOPS Rechenleistung + 8K-Medienverarbeitung: ArmSoM AIM7 AI-Modul im Jetson-Nano-kompatiblen Format vorgestellt

Das ArmSoM RK3588 AI Module7 (AIM7) ist ein Open-Source-AI-Computing-Modul auf Basis des Rockchip-RK3588-Chips. Es verwendet einen mit dem NVIDIA Jetson Nano kompatiblen Formfaktor und entsprechende Steckverbinder und bietet damit eine leistungsstarke, kostengünstige Lösung für Edge Computing und Embedded-AI-Anwendungen.

• CPU: 4x Cortex-A76 @ 2.4GHz + 4x Cortex-A55
• GPU: Mali-G610 MP4
• NPU: 6 TOPS (gemischte Berechnungen mit INT4/INT8/INT16/FP16)
• Arbeitsspeicher: 8GB/32GB LPDDR4x
• Speicher: 32GB/64GB/128GB eMMC 5.1

• Decodierung: 8K@60fps (H.265/VP9/AVS2), 8K@30fps (H.264)
• Encodierung: 8K@30fps (H.265/H.264)
• Mehrfach-Display-Ausgabe: Unterstützung für bis zu 4 unabhängige Display-Ausgänge (HDMI 2.1, DP 1.4, eDP, MIPI-DSI)

• Hochgeschwindigkeitsschnittstellen: PCIe 3.0 (4 lane), USB 3.1, SATA 3.0, Gigabit Ethernet
• Erweiterungsschnittstellen: 40-pin GPIO (Raspberry-Pi-kompatibel), MIPI-CSI (für Kameras), M.2 Key (für Wi-Fi/BT)
• Unterstützung für Carrier Boards: AIM-IO-Carrier-Board verfügbar, verschiedene Schnittstellenoptionen

• OS: Unterstützung für Debian, Ubuntu und Armbian (Linux kernel 5.10)
• AI-Entwicklungstools: Unterstützung für RKNN-Toolkit2, Modellkonvertierung für TensorFlow/PyTorch/Caffe usw.
• Open-Source-Hardware: Schaltpläne und Hardware-Designdateien werden bereitgestellt

Es eignet sich für zahlreiche Produkteinsatzbereiche. Beispiele sind Edge Computing, Machine Vision, Smart VR, industrielle Automatisierung, Digital Signage, AIoT-Netzwerke und leichte AI-Server (zum Beispiel für YOLO-Objekterkennung).

Derzeit läuft Crowdfunding auf Crowd Supply. Unterstützer können über die Projektseite technische Fragen einreichen; das ArmSoM-Team antwortet per E-Mail.