Asus Tinker Edge R Single Board Computer

Asus Tinker Edge R Einplatinencomputer

Ultimative Leistung für Edge-Geräte | KI-Beschleuniger (NPU)

ASUS Tinker Edge R ist ein Single Board Computer (SBC), der speziell für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Er nutzt Rockchip NPU, einen Machine-Learning-(ML)-Beschleuniger, der die Verarbeitungseffizienz steigert, den Stromverbrauch senkt und die Entwicklung vernetzter Geräte und intelligenter Anwendungen vereinfacht. Mit diesem integrierten Machine-Learning-(ML)-Beschleuniger kann der Tinker Edge R 3 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) bei geringem Stromverbrauch durchführen. Dank der Optimierung für die neuronale Netzwerkarchitektur (NN) unterstützt der Tinker Edge R mehrere Machine-Learning-(ML)-Frameworks und ermöglicht die einfache Kompilierung und Ausführung vieler gängiger Machine-Learning-(ML)-Modelle auf dem Tinker Edge R.

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-Anschlüsse beeinträchtigen. Tinker Edge R verfügt über ein spezielles Stromversorgungsdesign, das zusammen mit der DC- und Pinheader-Doppelstromversorgung bis zu 65 Watt Leistung 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.

ROCKCHIP RK3399PRO-PROZESSOR

Mit seinem leistungsstarken und modernen Hex-Core Arm® Cortex®-basierten Rockchip RK3399Pro A72 + A53 Prozessor mit Arm® big.LITTLE™ Technologie bietet Tinker Edge R eine leistungsstarke Lösung für Grafik, Machine Vision, Video, Audio, Sprache und sicherheitskritische Anwendungen. Tinker Edge R verfügt über 4 GB Dual-Channel LPDDR4-Speicher für das System, die vierte Generation der stromsparenden DDR-DRAM-Technologie, die höhere Geschwindigkeiten und einen noch geringeren Stromverbrauch für verbesserte Systemleistung und Effizienz bietet. Zusätzlich bietet es 2 GB eigenständigen Speicher für die NPU, der höhere Geschwindigkeiten, verbesserte Stabilität und hohe Effizienz für ML-Inferenz bietet.

ASUS Tinker Edge R ist außerdem mit einer integrierten 16 GB eMMC- und SD 3.0-Schnittstelle ausgestattet, die deutlich schnellere Lese- und Schreibgeschwindigkeiten für das Betriebssystem, Anwendungen und den Dateispeicher bietet.

Mehr Konnektivitätsoptionen für Entwickler

ASUS Tinker Edge R 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 Verkaufsautomaten und interaktive Werbung zu ermöglichen.

Tinker Edge R profitiert außerdem von einem entwicklerfreundlichen Design mit vielen durchdachten Funktionen, die sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Bastlern ein erstklassiges Erlebnis bieten. Darüber hinaus verfügt Tinker Edge R über einen HDMI-Anschluss in voller Größe, USB Typ-A, USB Typ-C, Gigabit-LAN ​​sowie WLAN und Bluetooth für Internet- und Netzwerkkonnektivität – und einen Mini-PCI-Express®-Steckplatz für eine 4G/LTE-Erweiterungskarte.

Verbesserte Benutzererfahrung | Entwicklertools für maschinelles Lernen

ASUS bietet eine robuste API und ein SDK, mit denen Nutzer ML-Modelle für Anwendungen wie Bildklassifizierung und Objekterkennung problemlos in Tinker Edge R bereitstellen können. Es unterstützt außerdem die Modellkonvertierung von Caffe, TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Darknet und mehr.

Betriebssystem-Flash-Tool

Tinker Edge R wird mit einem intuitiven OS-Flash-Tool geliefert, das ein einfaches Flashen des Betriebssystem-Images auf das integrierte eMMC-Laufwerk ermöglicht, sodass Sie Ihr System schnell zum Laufen bringen können.

• Arm® big.LITTLE™ A72+A53 Hexa-Core-SoC


• Maschinelles Lernen mit Rockchip NPU


• Mehrere MIPI-CSI & DSI / HDMI / Typ-C (DP)


• 40-polige GPIOs und mPCIe für mehrere Erweiterungen


• 12 V ~ 19 V DC-Eingang bietet stabile Stromversorgung


• Linux & Android unterstützt