AMD представляет процессоры Ryzen AI Embedded X100, модуль Kria AI SoM и платформу для разработчиков physical AI/робототехники

AMD объявила о ряде новых решений в области ИИ на Advanced AI 2026, включая процессоры AMD EPYC 6-го поколения, графические процессоры AMD Instinct MI400 Series и масштабируемые решения AMD Helios AI для центров обработки данных. В этой статье основное внимание уделяется встраиваемым и physical AI решениям, таким как новое семейство процессоров Ryzen AI Embedded X100 и новый модуль Kria AI SoM, интегрированный в платформу Kria AI Robotics Developer Platform, объединяющую встраиваемый CPU X100 с ПЛИС Kria.

AMD Ryzen AI Embedded X100

AMD впервые представила семейство Ryzen AI Embedded X100 при запуске семейства Ryzen AI Embedded P100 в январе 2026 года, обеспечивая до 50 TOPS производительности AI. Однако на тот момент было очень мало подробностей о семействе X100, только что оно будет предлагать большее количество ядер CPU и более высокую производительность AI TOPS, и это последнее объявление исправляет ситуацию.

Читать далее «AMD представляет процессоры Ryzen AI Embedded X100, модуль Kria AI SoM и платформу для разработчиков physical AI/робототехники»

AIS-1000 AI Surveillance Station – AI-бокс за 3 640 долларов США, соответствующий стандартам NDAA и TAA, на базе Raspberry Pi 5 и Hailo-8L

Если вы чувствуете себя скрягой, покупая Raspberry Pi 5 16 ГБ всего за 305 долларов, теперь есть решение, чтобы избежать неловкости. Встречайте AIS-1000 AI Surveillance Station за 3 640 долларов, объединяющую Raspberry Pi 5 с AI-ускорителем Hailo-8L и NVMe SSD на 1 ТБ, размещённые в металлическом корпусе.

Шутки в сторону: устройство от Planet Technology реально, и пользователи в основном платят за соответствие стандартам NDAA (Закон о национальной обороне) и TAA (Соглашение о торговых соглашениях для использования в AI-приложениях видеонаблюдения в государственных, критически важных инфраструктурах или других объектах повышенной безопасности.

Читать далее «AIS-1000 AI Surveillance Station – AI-бокс за 3 640 долларов США, соответствующий стандартам NDAA и TAA, на базе Raspberry Pi 5 и Hailo-8L»

Efinix представила семейство FPGA Titanium Edge, предназначенное для энергоэффективных периферийных систем искусственного интеллекта и машинного зрения

Компания Efinix представила семейство FPGA Titanium Edge, разработанное для энергоэффективных приложений периферийного искусственного интеллекта и машинного зрения. Новое семейство, основанное на архитектуре Titanium FPGA, предлагает пониженное статическое энергопотребление, настраиваемый MIPI I/O до 2.5 Гбит/с, встроенную коррекцию одиночных сбоев (SEU) и варианты System-in-Package (SiP), интегрирующие SPI Flash и HyperRAM для компактных систем.

Первоначальное семейство FPGA Titanium Edge включает устройства Ti125, Ti40, Ti70 и Ti95, содержащие от 39 000 до 123 000 логических элементов для встраиваемых систем ИИ, машинного зрения, робототехники, медицинских систем и других приложений. По сравнению с флагманским Titanium Ti375 и экономичным семейством Topaz FPGA новые устройства имеют примерно на 50% более низкое статическое энергопотребление, сохраняя при этом архитектуру Quantum.

Читать далее «Efinix представила семейство FPGA Titanium Edge, предназначенное для энергоэффективных периферийных систем искусственного интеллекта и машинного зрения»

reCamera Pro «Open AI Camera» поддерживает задачи компьютерного зрения, LLM, VLM, STT и TTS

Камера reCamera Pro от Seeed Studio — это AI-камера на базе Rockchip RV1126B с четырехъядерным Cortex-A53 SoC и NPU производительностью 3 TOPS для встроенного AI-зрения, а также для больших языковых моделей (LLM), моделей визуального языка (VLM), а также преобразования речи в текст (STT) и текста в речь (TTS) со встроенными аудиовозможностями.

Она представляет собой мощное обновление более ранней модульной AI-камеры reCamera на базе SG2002 RISC-V AI SoC , с объемом оперативной памяти до 4 ГБ, встроенной flash-памятью eMMC 16 ГБ, сенсором камеры на 8 Мп с поддержкой до 4K @ 30 FPS, креплением объектива M12, встроенным динамиком мощностью 1 Вт, двумя микрофонами, Gigabit Ethernet с поддержкой PoE, двухдиапазонным WiFi 5, портом USB-C для питания и данных, а также возможностью расширения через разъемы GPIO и MIPI DSI.

Читать далее «reCamera Pro «Open AI Camera» поддерживает задачи компьютерного зрения, LLM, VLM, STT и TTS»

NVIDIA запускает компактные основные модули Jetson T2000 и T3000 для приложений периферийного ИИ и робототехники

NVIDIA только что выпустила модули Jetson T2000 и T3000 «основной» серии как более компактные и недорогие альтернативы Jetson T4000/T5000 modules представленным в прошлом году для периферийного ИИ и робототехники.

Модуль Jetson Thor T3000 и его промышленная версия IGX Thor T3000 с функциональной безопасностью обеспечивают до 865 FP4 TFLOPS вычислительной мощности ИИ. Они оснащены графическим процессором NVIDIA Blackwell на 1536 ядер, восьмиядерным процессором Neoverse Arm, 32 ГБ памяти LPDDR5X с пропускной способностью 273 ГБ/с и интерфейсом 25 GbE. Jetson Thor T2000 обеспечивает до 400 TFLOPS производительности ИИ, имеет графический процессор Blackwell на 1024 ядра, 16 ГБ LPDDR5 с пропускной способностью 137 ГБ/с и сеть 10 GbE. Оба модуля примерно вдвое меньше модулей Jetson T4000/T5000.

Читать далее «NVIDIA запускает компактные основные модули Jetson T2000 и T3000 для приложений периферийного ИИ и робототехники»

Обратная разработка добавляет поддержку NPU RK3576 в открытый драйвер Rocket для основной ветки Linux

В 2024 году было отмечено, что открытый драйвер для NPU RK3588 от Tomeu Vizoso обеспечивал достойную производительность для обнаружения объектов. С тех пор был достигнут хороший прогресс, и теперь он известен как драйвер Rocket в основной ветке Linux .

Однако SoC Rockchip RK3576 пока не поддерживается драйвером Rocket в основной ветке, несмотря на схожий NPU. Хорошая новость в том, что Ga Hing Woo работает над поддержкой NPU Rockchip RK3576 в основной ветке Linux, используя стек драйвера Rocket, и протестировал обновления на Radxa ROCK 4D под управлением Linux 7.1-rc5. Это потребовало серьёзной работы по обратной разработке из-за скрытых регистров, не описанных в TRM.

Читать далее «Обратная разработка добавляет поддержку NPU RK3576 в открытый драйвер Rocket для основной ветки Linux»

Микроконтроллер Ambient Scientific GPX10 Pro обеспечивает годы работы постоянно активного ИИ от одной батарейки-таблетки

Ambient Scientific GPX10 Pro — это процессор/микроконтроллер для постоянно активных встроенных приложений ИИ на энергоограниченных периферийных устройствах. С потреблением менее 100 мкВт он может обеспечить годы работы постоянно активного ИИ от одной батарейки-таблетки.

SoC включает десять программно-программируемых ИИ-ядер MX8, использующих технологию компании DigAn, сверхэнергоэффективный АЦП, 8-битный интерфейс камеры DVP, 2048 КБ SRAM, поддержку многочисленных периферийных устройств и ядро Arm Cortex-M4F для не-ИИ рабочих нагрузок.

Читать далее «Микроконтроллер Ambient Scientific GPX10 Pro обеспечивает годы работы постоянно активного ИИ от одной батарейки-таблетки»

AI-бокс Mekotronics на базе NVIDIA Jetson Orin Nano/NX ориентирован на человекоподобных роботов, управление инфраструктурой «умных городов» и транспортные решения

Более известная своими уникальными конструкциями промышленных ПК на Rockchip , компания Mekotronics представила «AI Box» на базе NVIDIA Jetson Orin Nano 4GB/8GB или Jetson Orin NX 8GB/16GB для человекоподобных роботов, приложений интеллектуального транспорта (V2X), умных городов, умного сельского хозяйства, медицинской визуализации и других областей.

Хотя компания часто предоставляет специализированные функции в своих системах на Rockchip, её встраиваемый компьютер на Jetson предлагает довольно стандартные интерфейсы: выход HDMI, шесть портов USB Type-A, два порта Gigabit Ethernet RJ45 (один с PoE), 40-контактный разъём GPIO, два коннектора для камер, клеммную колодку для CAN Bus и UART, а также системный разъём для светодиодов, кнопки питания и т.д.

Читать далее «AI-бокс Mekotronics на базе NVIDIA Jetson Orin Nano/NX ориентирован на человекоподобных роботов, управление инфраструктурой «умных городов» и транспортные решения»