Firefly AIBOX-9075 — промышленный Edge AI-компьютер на Qualcomm IQ-9075 с производительностью 200 TOPS, 36 ГБ LPDDR5 и промышленными интерфейсами ввода/вывода

Система оснащена 36 ГБ LPDDR5 ECC, 128 ГБ UFS 2.2 и слотом M.2 PCIe 4.0 NVMe SSD. Варианты подключения включают два порта 2.5GbE с TSN, опционально Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2 и 4G/5G, а периферийные интерфейсы — восемь входов GMSL2 для камер, HDMI 2.0, USB 3.0, CAN-FD, RS485 и оптоизолированные цифровые вводы/выводы. Прочный алюминиевый корпус работает в диапазоне от -40°C до 85°C, что обеспечивает непрерывную эксплуатацию в промышленных и наружных условиях.

Технические характеристики Firefly AIBOX-9075:

• SoC –   Qualcomm DragonWing IQ-9075
  • CPU
    • Восьмиядерные прикладные ядра Kryo Gen 6 (на базе Cortex-A78C) с частотой до 2,36 ГГц
    • Четырёхъядерные ядра реального времени Cortex-R52 с частотой до 1,85 ГГц
  • GPU – Adreno 663 производительностью до 1,2 TFLOPS FP32 с безопасными вычислениями на GPU; поддержка Vulkan 1.2, OpenGL ES 3.2, OpenCL 2.0 FP, Adreno NN Direct
  • VPU – Adreno VPU 765
    • Декодирование видео:
      • AV1 / HEVC / H.265 / H.264 / VP9 / MPEG-2
      • 1x 8Kp60 / 2x 8Kp30 / 4x 4Kp60 / 8x 4Kp30 / 16x 1080p60 / 32x 1080p30
    • Кодирование видео:
      • H.264 / H.265 / HEIF / HEIC
      • 2x 4Kp60 / 4x 4Kp30 / 8x 1080p60 / 16x 1080p30
    • Одновременно: 2x 4Kp60 кодирование + 2x 4Kp60 декодирование
  • Ускоритель ИИ
    • Hexagon Tensor Processor (HTP) с четырьмя HVX и двумя HMX
    • 200 TOPS при INT8 (разреженные вычисления)
    • Поддержка фреймворков глубокого обучения: TensorFlow, PyTorch, ONNX, Paddle, Caffe, DarkNet и др.
  • ISP – Qualcomm Spectra 690 (2x IFE + 5x IFE_L)
  • DPU – два Adreno DPU1199
• Системная память – 36 ГБ LPDDR5 с поддержкой ECC
• Накопители
  • 128 ГБ UFS 2.2 флеш-память
  • Слот M.2 2280 (PCIe 4.0 x4) для NVMe SSD
• Видеовходы/выходы
  • Выход – HDMI 2.0 до 4K @ 60 Гц
  • Вход – 8x GMSL2 через 2x 4-контактных разъёма Mini FAKRA
• Сеть
  • 2x порта 2.5GbE RJ45
  • Опционально Wi-Fi 6 и Bluetooth 5.2 через слот M.2 E-key
  • Опционально сотовая связь 4G/5G через слот mini PCIe и слот SIM-карты
  • Отверстия для крепления 4x антенн 5G/4G и 2x Wi-Fi антенн
• USB – 2x USB 3.0 Type-A (макс. 1A), 1x USB Type-C для отладки
• Расширение – 36-контактная клеммная колодка Phoenix с шагом 3,5 мм: 2x RS485, 2x CAN-FD, 12x оптоизолированных DI/DO
• Разное – кнопки питания и сброса; светодиоды Working, Flash и Power
• Питание
  • Вход – 12 В / 5 А через разъём DC 5,5 x 2,1 мм
  • Потребление – 1,08 Вт (сон), 12 Вт (обычный режим), 60 Вт (макс.)
• Габариты – 110,2 x 102,25 x 72,0 мм (без монтажных ушек)
• Температура – Рабочая: от -40°C до 85°C; хранения: от -40°C до 90°C
• Влажность: от 10% до 90% отн. вл. (без конденсации)

Firefly сообщает, что AIBOX-9075 работает под управлением Ubuntu и Yocto Linux с использованием стека ПО Qualcomm Linux. Он поддерживает фреймворк логического вывода ИИ QNN, а также TensorFlow, TensorFlow Lite, PyTorch, ONNX, Keras и Caffe. Также поддерживаются DeepSeek-R1, Gemma, Llama, Qwen и Phi, а также Stable Diffusion для генерации изображений. Компания также отмечает, что нейропроцессор Hexagon обеспечивает до 22 токенов/с для Llama2-7B и до 12 TPS для моделей с 13 млрд параметров. Дополнительная информация, включая руководство по началу работы, инструкции по включению, настройку консоли отладки, руководства по разработке ИИ (AidLux, AidLite, AidGen и AidStream), использование последовательного порта, сторожевого таймера и RTC, а также программные ресурсы, доступна в вики .

YOLO11s-obb — это легковесная модель обнаружения ориентированных ограничивающих рамок (OBB), работающая на AIBOX-9075Промышленный Edge AI-компьютер Firefly AIBOX-9075 на IQ-9075 можно приобрести на AliExpress за $1 600,69 с доставкой (реселлер) или напрямую в магазине Firefly за $1 239,00 . Компания также предлагает дополнительные аксессуары: Wi-Fi модуль WXT14R2201 ($15,00), 4G-LTE модуль EC20 ($39,00) и SSD FORESEE M.2 2280 ($79,00).

Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.