Asus Tinker Edge T Einplatinencomputer

Asus Tinker Edge T Einplatinencomputer

Ultimative Leistung für Edge-Geräte

• Google Edge TPU
• Fortschrittliches Leistungsdesign
• Tools für die einfache Bereitstellung von ML-Modellen
• Benutzerfreundliche Tools zum Brennen von Bildern

KI-Beschleuniger (Edge TPU)

Tinker Edge T ist ein speziell für KI-Anwendungen entwickelter Single-Board-Computer (SBC). Er verfügt über die Google Edge TPU, einen Machine-Learning-Beschleuniger (ML), der die Verarbeitungseffizienz steigert, den Stromverbrauch senkt und die Entwicklung vernetzter Geräte und intelligenter Anwendungen vereinfacht. Mit diesem integrierten ML-Beschleuniger kann Tinker Edge T vier Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) bei nur 0,5 Watt pro Recheneinheit durchführen. Er ist zudem für TensorFlow Lite-Modelle optimiert, wodurch die Kompilierung und Ausführung gängiger ML-Modelle vereinfacht wird.

NXP i.MX 8M Prozessor

Mit seinem leistungsstarken und modernen Quad-Core-ARM-basierten NXP i.MX 8M-Prozessor bietet Tinker Edge T eine leistungsstarke Lösung für Grafik-, Machine-Vision-, Video-, Audio-, Sprach- und sicherheitskritische Anwendungen. Tinker Edge T verfügt über 1 GB LPDDR4-Dual-Channel-Speicher, die vierte Generation der stromsparenden DDR-DRAM-Technologie. Diese bietet höhere Geschwindigkeiten und einen noch geringeren Stromverbrauch für verbesserte Systemleistung und -effizienz. Tinker Edge T ist außerdem mit einer integrierten 8 GB eMMC- und SD 3.0-Schnittstelle ausgestattet, die deutlich schnellere Lese- und Schreibgeschwindigkeiten für Betriebssystem, Anwendungen und Dateispeicher bietet.

Fortschrittliches Leistungsdesign

Die meisten SBC-Motherboards bieten nur eine Stromversorgung mit 15 Watt (5 V, 3 A), was bei mehreren angeschlossenen Geräten zu Geräte- und Systeminstabilitäten führen kann. Andere SBCs verfügen über Stromversorgungsdesigns, die die Leistung ihrer E/A-Ports beeinträchtigen. Tinker Edge T verfügt über ein spezielles Stromversorgungsdesign, das zusammen mit einem DC-Netzteil bis zu 45 Watt liefert und so einen stabilen Systembetrieb und volle E/A-Leistung auch bei mehreren angeschlossenen Geräten ermöglicht. Zusätzlich wird ein exklusives Stromschutzdesign automatisch aktiviert, wenn sich die Strom- und Spannungsversorgung erheblich ändert, und schützt so das Board und alle angeschlossenen Geräte effektiv.

Mehr Konnektivitätsoptionen für Maker

Tinker Edge T verfügt über eine umfangreiche E/A-Schnittstelle, darunter einen MIPI-DSI-Anschluss für Displays und Touchscreens sowie zwei MIPI-CSI-Anschlüsse für kompatible Kameras, um Computer Vision für Anwendungen wie Tiefenmessung, intelligente QR-Code-Zahlungssysteme für Verkaufsautomaten und interaktive Werbung zu ermöglichen.

Tinker Edge T verfügt über ein benutzerfreundliches Design mit vielen durchdachten Funktionen, die sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Bastlern ein erstklassiges Erlebnis bieten. Programmierbare LEDs ermöglichen die Entwicklung individueller Beleuchtungsfunktionen, wie z. B. Systembenachrichtigungen und Statusanzeigen. Der farbcodierte GPIO-Header erleichtert die Erkennung der jeweiligen Pin-Header.

Tinker Edge T verfügt außerdem über einen HDMI-Anschluss in voller Größe, USB Typ A, USB Typ C, Gigabit-LAN ​​und integriertes WLAN und Bluetooth für Internet- und Netzwerkkonnektivität.

Kühlkörper enthalten

Tinker Edge T verfügt über einen aktiven Kühlkörper, der die Wärmeableitung bei hoher Belastung oder in heißen Umgebungen verbessert.

Neuronale Netzwerktools für Benutzer

ASUS bietet eine robuste API und ein SDK, mit denen Benutzer Machine-Learning-Modelle problemlos für Anwendungen wie Bildklassifizierung und Objekterkennung auf Tinker Edge T bereitstellen können.

Betriebssystem-Flash-Tool

Tinker Edge T wird mit einem plattformübergreifenden OS-Flash-Tool geliefert, das ein einfaches Flashen von Betriebssystem-Images auf SD-Karten und USB-Laufwerke ermöglicht, sodass Sie Ihr System schnell zum Laufen bringen können.

• Google Edge TPU


• Fortschrittliches Leistungsdesign


• Tools für die einfache Bereitstellung von ML-Modellen


• Benutzerfreundliche Tools zum Brennen von Bildern