RV1126 Odprta plošča strojne opreme Proizvajalci

RK3568 AI Development Kit Carrier Board za zlati prst iz Kitajske je mogoče kupiti po nizki ceni pri Thinkcore Technology. Če želite cenik in ponudbo, nas lahko vprašate tako, da pustite sporočilo.

Razvojna plošča RK3568 ne uporablja 22nm proizvodnega procesa, vključuje štirijedrni procesor A55 arhitekture ARM in grafični procesor Mali G52 2EE. Razvojna plošča RK3568 podpira dekodiranje 4K in kodiranje 1080P. Razvojna plošča RK3568 podpira periferna vrata SATA, PCIE IN USB3.0 ter vgrajen NPU za lahke aplikacije umetne inteligence. Razvojna plošča RK3568 Android 11 in Linux je namenjena predvsem prilagojenemu trgu prehodov interneta stvari, pomnilnika NVR, industrijske nadzorne plošče, industrijskega testiranja, industrijske nadzorne omarice, karaok, terminala v oblaku, centralnega nadzora vozil in drugih industrij.

TC-RV1126 AI razvojno ploščo za Gold Finger iz Kitajske je mogoče kupiti po nizki ceni pri Thinkcore Technology. Če želite cenik in ponudbo, nas lahko vprašate tako, da pustite sporočilo.

Razvojni komplet TC-PX30 Nosilna deska za luknjo za žig
Razvojna plošča Rockchip TC-PX30 je sestavljena iz luknje za žig TC-PX30 SOM in nosilne plošče.
TC-PX30 sistem na modulu temelji na 64-bitnem štirijedrnem procesorju A35 Rockchip PX30. Frekvenca je do 1,3 GHz. Vgrajen z grafičnim procesorjem ARM Mali-G31, podpira OpenGL ES3.2, Vulkan 1.0， OpenCL2.0, 1080p 60ft, H.264 in H.265 video dekodiranje. Zasnovan je z 1 GB/2 GB LPDDR3, 8 GB/16 GB/32 GB eMMC

TC-RK3566 Stamp Hole Razvojna plošča vključuje TC-RK3566 Stamp Hole SOM in nosilno ploščo.

SOM3568 je visoko zmogljiva jedrna plošča, ki jo je zasnoval Shenzhen Thinkcore in temelji na mikro procesorju RK3568 podjetja Rockchip. CPE uporablja štirijedrni 64-bitni Cortex-A55, 22nm napredno tehnologijo, glavna frekvenca pa je do 2,0 GHz; Integriran GPE ARM G52 2EE, popolnoma združljiv z OpenGL ES 1.1/2.0/3.2, OpenCL 2.0, Vulkan 1.1 itd.; Zgrajen je v tretji generaciji NPU RKNN, ki jo je razvil Rockchip Micro, računalniška moč je 0,8 Tops in podpira okvire globokega učenja, kot so caffe, TensorFlow, mxnet itd. Model je mogoče pretvoriti z enim klikom.