Одноплатный компьютер ELTECH-BTP-PCM-RK3568V2.0-4.32
Одноплатный компьютер на процессоре Rockchip RK3568 (четырехъядерный процессор Cortex-A55). Двухъядерный графический процессор Mail G52 2EE поддерживает декодирование 4K и декодирование 1080P; поддерживает CBR, VBR, FixQp, AVBR и QpMap, поддерживает кодирование ROI. Основная частота до 2,0 ГГц. Передовая 22-нм технология с низким энергопотреблением и высокой производительностью. Встроенный NPU RKNN третьего поколения собственной разработки Rockchip с вычислительной мощностью 0,8 Топс , поддерживает Caffe/TensorFlow/TFLite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet.
| Одноплатный компьютер | SINOTECTRONICS |
| NPU | 0.8 TOPS |
| USB интерфейс | 3 x USB |
| Видеоинтерфейс | 1 × HDMI2.0, 1 × LVDS , 1 × MIPI DSI |
| Процессор | Rockchip RK3568 |
| Рабочая температура | -10℃-70℃ |
Аналоги
| Срок | Наличие | Цена с НДС |
|---|
ELTECH-BTP-PCM-RK3568V2.0-2.16 — SINOTECTRONICS Одноплатный компьютер на процессоре Rockchip RK3568 (четырехъядерный процессор Cortex-A55). Двухъядерный графический процессор Mail G52 2EE поддерживает декодирование 4K и декодирование 1080P; поддерживает CBR, VBR, FixQp, AVBR и QpMap, поддерживает кодирование ROI. Основная частота до 2,0 ГГц. Передовая 22-нм технология с низким энергопотреблением и высокой производительностью. Встроенный NPU RKNN третьего поколения собственной разработки Rockchip с вычислительной мощностью 0,8 Топс , поддерживает Caffe/TensorFlow/TFLite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet. | По запросу | под заказ | Цена по запросу | |
ELTECH-BTP-PCM-RK3568V2.0-4.16 — SINOTECTRONICS Одноплатный компьютер на процессоре Rockchip RK3568 (четырехъядерный процессор Cortex-A55). Двухъядерный графический процессор Mail G52 2EE поддерживает декодирование 4K и декодирование 1080P; поддерживает CBR, VBR, FixQp, AVBR и QpMap, поддерживает кодирование ROI. Основная частота до 2,0 ГГц. Передовая 22-нм технология с низким энергопотреблением и высокой производительностью. Встроенный NPU RKNN третьего поколения собственной разработки Rockchip с вычислительной мощностью 0,8 Топс , поддерживает Caffe/TensorFlow/TFLite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet. | По запросу | под заказ | Цена по запросу |