Con un SoC ARM y una FPGA integrados e interconectados, el SBC Vaaman para computación en el borde también dispone de una amplia panoplia de interfaces de E/S.
Ideado para su uso en aplicaciones en el borde de la red (edge), el SBC Vaaman busca su financiación como proyecto en la popular plataforma de micromecenazgo Crowd Supply.
Además de un SoC Rockchip RK3399 de arquitectura ARM con seis núcleos (dos Cortex-A72 para las tareas que requieren alto rendimiento, y cuatro Cortex-A53 para las tareas en segundo plano o menos exigentes), también está equipado con una FPGA Efinix Trion T120 que posee 112.128 celdas lógicas y una memoria embebida de 5.407 Kb.
Además, la dotación de hardware del SBC Vaaman para computación en el borde se completa con una GPU Mali-T864 que es compatible con OpenGL ES1.1/2.0/3.0/3.1, OpenCL, y DirectX 11, y 2 o 4 GB de memoria RAM de tipo LPDDR4.
La interconexión entre la CPU y la FPGA puede alcanzar una velocidad de 300 MBps, con lo que optimiza las tareas de procesamiento intensivo y permite que este ordenador se especialice en escenarios de computación en el borde extremadamente exigentes.
Amplias posibilidades de expansión
Integra una amplia diversidad de interfaces de conectividad y para ampliar sus funcionalidades, tales cuatro líneas PCIe 2.1 full-duplex a 20 Gbps, HDMI 2.0 con un conector de tamaño micro, dos puertos USB 2.0 con conector de tipo A, un USB 3.0 de tipo A, un USB de tipo C compatible con DisplayPort (soporta una resolución máxima de 2560×1600@60 fps con salida de doble canal), MIPI, audio, LVDS y GPIOs.
Para el acceso a redes, integra un puerto Ethernet Gigabit (controlador Realtek RTL8211E), Wi-Fi en banda dual (2,4 y 5 GHz), Wi-Fi 2T2R, y Bluetooth 5.0. Su capacidad de almacenamiento está cubierta por una unidad eMMC de 64 GB.
En el ámbito de la aceleración de IA y ML, se recomienda para trabajar con Vaaman la plataforma de desarrollo Gati, diseñada para ejecutar redes neuronales convolucionales de manera exclusiva, potenciando así la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el borde. Este enfoque libera a la CPU para otras tareas críticas, mejorando el rendimiento global y abriendo nuevas posibilidades de aplicaciones.
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