iCore-3576Q38 核心板尺寸僅 38mm×38mm，采用 Rockchip 八核 AIOT 處理器 RK3576，集成 6TOPS 算力，具有實時網(wǎng)絡(luò)、Flexbus、硬件資源隔離、DSMC 等工業(yè)新特性，支持現(xiàn)代主流大模型的私有化部署，廣泛適用于：邊緣計算、大模型本地化、工業(yè)攝像頭、工控主機、汽車電子等行業(yè)領(lǐng)域。

八核 AIOT 處理器 RK3576

新一代八核 64 位高性能 AIOT 處理器 RK3576，采用大小核構(gòu)架（4×A72 +4×A53），主頻高達 2.2GHz，為高性能計算和多任務(wù)處理提供了強大支持。搭載 Mali-G52 MC3 GPU，145G FLOPS 的 GPU 可以支持有效的異構(gòu)計算，滿足圖形密集型應(yīng)用的需求。

內(nèi)置 6 TOPS 算力 NPU

6 TOPS 算力 NPU，支持 INT4 / INT8 / INT16 / FP16 / BF16 / TF32 操作，支持雙核協(xié)同工作或獨立工作，支持多任務(wù)、多場景并行。能夠進行智能的數(shù)據(jù)處理、語音識別、圖像分析，滿足大多數(shù)終端設(shè)備邊緣計算AI應(yīng)用需求。

支持 AI 大模型私有化部署

支持 Transformer 架構(gòu)下超大規(guī)模參數(shù)模型的私有化部署，如 Gemma 系列、Llama 系列、ChatGLM 系列、Qwen 系列、Phi 系列等大語言模型。

支持傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

支持 CNN、RNN、LSTM 等傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，支持 RKNN 模型導入導出；

支持多種深度學習框架

包括 TensorFlow、TensorFlow Lite、PyTorch、Caffe、ONNX 和 Darknet，并支持自定義算子開發(fā)；

Docker 容器化

支持 Docker 容器化管理技術(shù)，方便進行鏡像部署。

38mm×38mm 迷你尺寸

核心板采用 BTB 接口設(shè)計，配用高速工業(yè)級連接器，具有超強的傳輸能力、高頻傳輸穩(wěn)定性、無需焊接的便捷性；核心板僅 38mm×38mm，尺寸小巧，節(jié)約更多寶貴的空間

最高支持 8K 視頻解碼

支持 8K@30fps / 4K@120fps（VP9、AVS2、AV1）和 4K@60fps 視頻解碼（H.264 / AVC），4K@60fps視頻編碼（H.264 / AVC）

滿足多種工業(yè)應(yīng)用需求

具有實時網(wǎng)絡(luò)、Flexbus、硬件資源隔離、DSMC 等工業(yè)新特性，滿足多種工業(yè)應(yīng)用需求。

支持多種操作系統(tǒng)

支持 RTLinux 內(nèi)核，實時性能優(yōu)秀，廣泛應(yīng)用于工業(yè)應(yīng)用場景；支持 Android14、Linux OS、Buildroot 為產(chǎn)品研產(chǎn)提供安全穩(wěn)定的系統(tǒng)環(huán)境。

提供底板參考設(shè)計資料

提供底板的參考設(shè)計和完整技術(shù)資料，用戶可高效進行二次開發(fā)，快速打造自主可控的產(chǎn)品。

豐富的拓展接口

擁有 CAN FD、I3C、UART、I2C、SAI、PWM、SPI、PCIe2.1、SATA3.0、USB3.0 等擴展接口，滿足不同場景的外設(shè)擴展需求。

廣泛的應(yīng)用場景

廣泛適用于：邊緣計算、大模型本地化、機器視覺、工業(yè)攝像頭、工控主機、汽車電子等行業(yè)領(lǐng)域。