VORA Ai 3399 Kit 본품과 카메라 모듈(미포함).
이것은 엣지 인공지능 개발용 ARM 보드.
인공지능 연산을 위한 NPU가 기본 탑재되어 있어
별도 하드웨어 추가 없이 인공지능 제품 개발이 가능합니다.
Rockchip 6코어
RK3399
인공지능 NPU
SPR2803S
유선 이더넷 지원
1Gbps
무선 Wi-Fi 지원
2.4/5GHz
Bluetooth
5.0 BLE
범용 우분투
리눅스
임베디드 말고.
20.04 LTS 범용 우분투 리눅스 지원.
인공지능 소프트웨어 개발 시 가장 많이 사용하는 범용 우분투 리눅스를 지원합니다.
이외에도 데비안, 안드로이드, 크로미움 OS 등 다양한 OS에 대응합니다.
개발에 맞게. 개발에 의한.
그리고, 개발을 위한.
별도 개발을 위한 GPIO, UART, I2C 추가 포트와
USB 2.0/3.0 포트를 지원합니다.
또, 컴퓨터와 동일한 전원 인가 방식(전원 버튼으로 ON/OFF)를 사용합니다.
4K HDMI 출력, MicroSD 지원.
100dBA SNR, 24bit ALC5651 오디오 코덱까지.
원활하게 4K 해상도를 지원하는 HDMI 2.0 단자와 부가 기능으로 다방면에서 사용해보세요.
ARM Cortex-A72 듀얼 코어와 A53 쿼드 코어가 합쳐진 RK3399의 능력도 한 몫 하죠.
Lightspeeur 2803S AI NPU.
단 1와트 미만의 전력으로.
컴퓨터 비전 딥러닝 특화 SPR2803S 인공지능 칩은
0.7와트 전력 소모에 16.8TOPS 고성능을 자랑합니다.
VGG, MobileNet, ResNet 모델과 TensorFlow, PyTorch를 지원합니다.
초당 100장이 넘는 이미지¹를 추론해 보세요.
엑세스랩은 탑재된 인공지능 칩 기반 개발용 라이브러리와 예제 코드를 제공합니다.
¹ 자체 테스트 기준, Classification, 초당 138장 이미지 추론 가능.
엑세스랩이 제공하는 5가지 예제
Classification², GNetSegmentation³,
GNetDetection⁴,
얼굴 인식, CDVA⁵까지.
이런 작은 칩 하나가 못 하는 게 없죠.
² 단일 객체 인식, ³ 정확한 경계가 필요한 다중 객체 인식, ⁴ 정확한 경계가 필요없는 다중 객체 인식, ⁵ Compact Descriptor for Video Analysis : 동영상 장면 태그 추출
사진은 예시입니다. 실제 구동되는 내용이나 인터페이스와 다를 수 있습니다.
크기는 작지만 마음 속에는 컴퓨터.
가볍고 빠른 Xfce 데스크톱 GUI와 영문, 국문 언어를 지원합니다.
Raspberry Pi 호환 카메라.
VORA 3399에 또 다른 힘을.
카메라 모듈 별매. 라즈베리파이(Raspberry Pi)용 카메라와 호환되는 단자 선택으로 그대로 사용 가능합니다.
VORA Ai 3399 Kit
인공지능 개발 키트
SPEC
VORA Ai 3399 Kit
Form Factor
Board (W145 x H145 x D65, mm)
Processor
Rockchip Inc. RK3399,
ARM® Cortex-A72 1.8GHz 64bit 2-core
ARM® Cortex-A53 1.4GHz 64bit 4-core
NPU
Gyrfalcon Inc. Lightspeeur® 2803S,
16.8TOPS @ 0.7W
Memory
LPDDR4 1866MHz 4GB On-board
GPU
ARM® Mali-T860 600MHz MP4
Storage
micro-SD
Image,
Pixel I/O
Image : 448*448, 224*224, 112*112,
56*56, 28*28, 14*14 pixel
Pixel/Layer : up to 4,014,080
16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024 ch.
I/O Ports
2x USB 2.0, 2x USB 3.0,
20-pin(2.54mmm) Header Socket, GND,
GPIO, IC2(SCL, SDA), UART, micro-SD
Environment
Above Python 3.8
Above OpenCV 4.2
GNU
Network
1Gbps Ethernet, Wi-Fi 2.4/5GHz Bluetooth 5.0 BLE
Power Supply
12V/2A, DC
Frameworks
TensorFlow, PyTorch(Caffe),
VGG16, ResNet 18/50, MobileNet
Others
HDMI 2.0 (4K @60Hz), Realtek Inc. ALC5651
Raspberry Pi Camera Compatiable,
Temperature Sensor
OS
Ubuntu 20.04 + Xfce(GUI)
| SPEC | VORA Ai 3399 Kit |
|---|---|
| Form Factor | Board (W145 x H145 x D65, mm) |
| Processor | Rockchip Inc. RK3399, ARM® Cortex-A72 1.8GHz 64bit 2-core ARM® Cortex-A53 1.4GHz 64bit 4-core |
| NPU | Gyrfalcon Inc. Lightspeeur® 2803S, 16.8TOPS @ 0.7W |
| Memory | LPDDR4 1866MHz 4GB On-board |
| GPU | ARM® Mali-T860 600MHz MP4 |
| Storage | micro-SD |
| Image, Pixel I/O |
Image : 448*448, 224*224, 112*112, 56*56, 28*28, 14*14 pixel Pixel/Layer : up to 4,014,080 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024 ch. |
| I/O Ports | 2x USB 2.0, 2x USB 3.0, 20-pin(2.54mmm) Header Socket, GND, GPIO, IC2(SCL, SDA), UART, micro-SD |
| Environment | Above Python 3.8 Above OpenCV 4.2 GNU |
| Network | 1Gbps Ethernet, Wi-Fi 2.4/5GHz Bluetooth 5.0 BLE |
| Power Supply | 12V/2A, DC |
| Frameworks | TensorFlow, PyTorch(Caffe), VGG16, ResNet 18/50, MobileNet |
| Others | HDMI 2.0 (4K @60Hz), Realtek Inc. ALC5651 Raspberry Pi Camera Compatiable, Temperature Sensor |
| OS | Ubuntu 20.04 + Xfce(GUI) |