CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем
Новости, инструкции, обзоры
Конференция разработчиков Rockchip 2025 (RKDC!2025) проходит в Фучжоу, Китай. Среди анонсов — процессор Rockchip RK3668 с 10 ядрами Arm Cortex-A730/A530, NPU 16 TOPS и сопроцессор RK182X на RISC-V, поддерживающий LLM (Large Language Model) или VLM (Vision Language Model) до 7B параметров.
Тайваньская компания AMobile Solutions представила модули SoM-SD520 и SoM-SD720, построенные на MediaTek Genio 520 и Genio 720 соответственно и предназначенные для периферийного и генеративного ИИ с производительностью ИИ-вычислений до 10 TOPS.
Модули оснащаются до 16 ГБ LPDDR5, 128 ГБ UFS 3.1 и опциональным беспроводным модулем Wi-Fi 6/Bluetooth 5.2. Решения подходят для интеллектуального видеонаблюдения, промышленной автоматизации, терминалов умной розничной торговли/киосков самообслуживания, умного здравоохранения и других приложений, использующих периферийный или генеративный ИИ на устройстве.
Набор SO-ARM101 «Arm Servo Motor Kit» представляет собой комплект для двух роботизированных манипуляторов с открытым исходным кодом, совместимый с робототехнической платформой LeRobot от Hugging Face и предназначенный для взаимодействия с модулями искусственного интеллекта NVIDIA Jetson и компьютерами.
Это обновление версии набора SO-ARM100 для самостоятельной сборки роботизированного манипулятора с открытым исходным кодом представленного в прошлом году с поддержкой платформы LeRobot. Новый SO-ARM101 сохранил конструкцию из ведущего и ведомого манипуляторов, но получил улучшенную разводку проводов для устранения проблем с разъединением в суставе №3, двигатели с оптимизированными передаточными отношениями, а также функциональность, позволяющую ведущему манипулятору отслеживать движения ведомого в реальном времени для обучения с подкреплением (RL) с возможностью человеческого вмешательства и коррекции действий.
NVIDIA DGX Spark может выглядеть как мини-ПК, но внутри скрывается мощный суперкомпьютер ИИ на базе 20-ядерной однокристальной системы NVIDIA GB10 Armv9 с архитектурой Blackwell, обеспечивающей производительность искусственного интеллекта до 1000 TOPS (FP4) и высокую пропускную способность памяти (273 ГБ/с) с 128 ГБ 256-битной памяти LPDDR5x.
Читать далее «NVIDIA DGX Spark – настольный суперкомпьютер ИИ на базе 20-ядерного процессора NVIDIA GB10 Armv9 SoC с производительностью искусственного интеллекта 1000 TOPS»
Существует множество модулей M.2 AI на основе таких ускорителей, как Hailo-8 , MemryX MX3 или Axelera AI, но модуль Geniatech AIM M2 основан на ускорителе ИИ Kinara Ara-2 40 TOPS, о котором мы еще не рассказывали здесь, на CNX Software.
Читать далее «Модуль Geniatech AIM M2 оснащен ускорителем искусственного интеллекта Kinara Ara-2 40 TOPS»
Популярная платформа Home Assistant получила обновление версии 2025.3, включающее заголовки представлений панели управления, несколько улучшений плиток, оптимизацию кластеризации карт, потоковые ответы от LLM-моделей и расширенную интеграцию SmartThings.
Вы могли видеть мем «Продай мне эту ручку. С ИИ», если пользуетесь соцсетями. Возможно, это начиналось как шутка, но Закван Ахмад воплотил мем в реальность с «The One Smart AI Pen» — по сути, стандартной шариковой ручкой с аккумулятором, Bluetooth, картой microSD и микрофоном.
Arm Cortex-A320 — это энергоэффективное процессорное ядро Armv9, оптимизированное для приложений Edge AI и IoT, с повышением эффективности до 50% по сравнению с ядром Cortex-A520. Это самое компактное ядро Armv9 из представленных на сегодня.
Архитектура Armv9 была впервые представлена в 2021 году с акцентом на ИИ и специализированные ядра, за ней последовали первые ядра Armv9 — Cortex-A510, Cortex-A710, Cortex-X2 — анонсированные в том же году для флагманских мобильных устройств. С тех пор ядра Armv9 появились в большем спектре смартфонов , высокопроизводительных материнских платах на Armv9 и ТВ-приставках . Грядущий Rockchip RK3688 AIoT SoC также использует Armv9, но ориентирован на высокопроизводительные приложения. Новое ядро Arm Cortex-A320 расширит применение Armv9 для более широкого спектра IoT-устройств, включая энергоограниченные Edge AI устройства.