Placa núcleo de IA compacta, de dos tercios del tamaño de una tarjeta de crédito, basada en SOPHGO BM1684 o BM1684X. Aporta 17.6–32 TOPS INT8 de inferencia en el dispositivo y video H.264/H.265 por hardware a su propio diseño de NVR, robot, dron o gateway de borde mediante un conector placa a placa de 144 pines.
Descripción general
El módulo de computación de borde con IA de TouchVision integra una computadora de IA SOPHGO completa en una placa núcleo de 62 × 58 × 33 mm. Un Arm Cortex-A53 de 8 núcleos a 2.3 GHz ejecuta Linux y su aplicación. La TPU ofrece 17.6 TOPS INT8 (BM1684) o 32 TOPS INT8 (BM1684X) para inferencia de aprendizaje profundo, y un motor de video por hardware codifica y decodifica H.264/H.265 en tiempo real.
El módulo se conecta a la placa portadora mediante un único conector placa a placa de 144 pines que expone Gigabit Ethernet, PCIe 3.0, GPIO, SDIO, PWM e I²C. Los OEM pueden diseñar su propia placa portadora para un NVR inteligente, un controlador de robot, una carga útil de dron o un gateway de borde, o TouchVision puede diseñarla y fabricarla como proyecto ODM. Se aplica la misma cadena de herramientas que en los equipos de IA en el borde de la serie YZ de TouchVision: modelos TensorFlow, Caffe, MXNet, PyTorch, ONNX y PaddlePaddle, contenedores Docker, Python, aceleración de OpenCV y FFmpeg, y LLM de código abierto como DeepSeek y Qwen.
Características principales
- Plataforma de computación de IA SOPHGO BM1684 o BM1684X
- Procesador principal Arm Cortex-A53 de 8 núcleos a 2.3 GHz
- 17.6 TOPS INT8 (BM1684) o 32 TOPS INT8 (BM1684X)
- Codificación y decodificación HD H.264/H.265 por hardware en tiempo real
- 62 × 58 × 33 mm, aproximadamente dos tercios del tamaño de una tarjeta de crédito
- Conector placa a placa de 144 pines; Gigabit Ethernet, PCIe 3.0, GPIO, SDIO, PWM, I²C
- Modelos TensorFlow, Caffe, MXNet, PyTorch, ONNX y PaddlePaddle; Docker, Python, OpenCV, FFmpeg
- Ejecuta LLM de código abierto como DeepSeek y Qwen, y aloja modelos privados
- Menos de 1 W por TOPS (INT8); compatible con refrigeración pasiva sin ventilador
Especificaciones
| Elemento | Especificación |
|---|---|
| SoC de IA | SOPHGO BM1684 / BM1684X |
| CPU | 8× Arm Cortex-A53 @ 2.3 GHz |
| Rendimiento de IA | 17.6 TOPS INT8 (BM1684); 32 TOPS INT8 (BM1684X) |
| Video | Codificación y decodificación HD H.264/H.265 en tiempo real |
| Formato | Placa núcleo, 62 × 58 × 33 mm |
| Conector | Placa a placa de 144 pines |
| Interfaces de expansión | Gigabit Ethernet, PCIe 3.0, GPIO, SDIO, PWM, I²C |
| Frameworks | TensorFlow, Caffe, MXNet, PyTorch, ONNX, PaddlePaddle |
| Modelos grandes | DeepSeek, Qwen; alojamiento de modelos privados |
| Software | Aceleración por hardware de Docker, Python, OpenCV y FFmpeg |
| Eficiencia energética | < 1 W por TOPS (INT8) |
| Refrigeración | Admite refrigeración pasiva sin ventilador |
Las especificaciones se basan en datos del fabricante y pueden cambiar. Solicite la ficha técnica más reciente para su configuración.
Aplicaciones
- Gateways de computación en el borde
- NVR inteligentes y equipos de analítica de video
- Robots de servicio e industriales
- Drones y cargas útiles de inspección móvil
- Dispositivos OEM de visión con IA con placa portadora a medida
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Personalización y pedidos
El módulo de IA BM1684X puede personalizarse para proyectos OEM, y se admiten pedidos piloto en lotes pequeños. Solicite una cotización o una muestra, chatee por WhatsApp (+86 135 0532 6001) o conozca nuestro servicio OEM/ODM.
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Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre los módulos BM1684 y BM1684X?
Ambos usan un Cortex-A53 de 8 núcleos a 2.3 GHz. La versión BM1684 ofrece 17.6 TOPS INT8 y la versión BM1684X ofrece 32 TOPS INT8, lo que deja más margen para modelos de lenguaje grandes y modelos de visión más exigentes.
¿Puedo diseñar mi propia placa portadora?
Sí. El módulo se conecta mediante un conector placa a placa de 144 pines que expone Gigabit Ethernet, PCIe 3.0, GPIO, SDIO, PWM e I²C. TouchVision también puede diseñar y fabricar la placa portadora como proyecto OEM/ODM.
¿El módulo ejecuta modelos de lenguaje grandes?
Sí. Admite modelos de código abierto como DeepSeek y Qwen, así como modelos privados, con desarrollo en Docker y Python.
¿Necesita ventilador?
El consumo es inferior a 1 W por TOPS y el módulo es compatible con diseños de refrigeración pasiva sin ventilador.