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RK1808人工智能计算棒AI加速器免费试用

RK1808人工智能计算棒是瑞芯微旗下首款AI人工智能计算棒AI Compute Stick,内置高算力RK1808 NPU处理器,主要面向基于人工智能平台以及边缘计算产品的深度学习开 ...了解更多>>

价值:¥599元提供:15 已申请:28
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瑞芯微RK1808人工智能计算棒

RK1808人工智能计算棒是瑞芯微旗下首款AI人工智能计算棒AI Compute Stick,内置高算力RK1808 NPU处理器,主要面向基于人工智能平台以及边缘计算产品的深度学习开发者,是具备强大的人工智能编程及深度学习能力的AI加速器。


RK1808人工智能计算棒算是众多边缘计算设备中的佼佼者,外观时尚精致,尺寸只有82*31*13mm(差不多传统U盘大小).功耗低、兼容性强;支持Windows、Linux、MacOS、Arm Linux等多种平台;AI应用开发SDK支持C/C++及Python;基于USB3.0Type A接口,无额外硬件,使用时无需连接云端,大大降低开发门槛。在同一平台上,支持多个设备叠加使用,以扩展主机性能。具备多种开发模式,并支持二次开发,进行深度定制。

支持 PC、工控机、机器人等硬件平台,学习能力可用于物体检测/识别、自然语言理解等。在家电、机器人、新零售、工业视觉、虚拟现实、增强现实、安防、教育、车载、穿戴、物流等各场景的开发应用中,RK1808计算棒均能让原型设备运行得更加快速、更加智能。


瑞芯微RK1808 NPU 芯片

RK1808人工智能计算棒的内置芯片RK1808是瑞芯微在CES2019消费电子展发布的一款内置高能效NPU的AIoT芯片解决方案,在硬件规格上,瑞芯微RK1808 AIoT芯片采用双核Cortex-A35架构,超高算力NPU,VPU支持1080P视频编解码,支持麦克风阵列并具有硬件VAD功能,支持摄像头视频信号输入并具有内置ISP。


AI人工智能技术与IoT物联网在实际应用中落地融合的“AIoT”是物联网发展的必然趋势,也是各大传统行业智能化升级的绝佳通道。瑞芯微 RK1808芯片独特架构所包含的功能模块及各类接口,四大优势特性将高效赋能AIoT生态链及开发者对技术与场景匹配的需求。


瑞芯微RK1808 NPU芯片主要的优势特性包括

1、极致低功耗

芯片采用22nm FD-SOI工艺相同性能下功耗相比主流28nm工艺可降低30%左右

内置2MB系统级SRAM,可实现always-on设备无DDR运行

具有硬件VAD功能,支持低功耗侦听远场唤醒。


2、强大AI运算能力
内置的NPU算力最高可达3TOPs;
支持INT8/INT16/FP16混合运算,
最大程度兼顾性能、功耗及运算精度;
支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型转换,兼容性强。


3、面向AIoT应用的丰富接口
RK1808具有丰富的外设接口,便于应用扩展,视频支持MIPI/CIF/BT1120输入,支持MIPI/RGB显示输出;
具有PWM/I2C/SPI/UART等一系列传感器输入输出接口;
具有USB3.0/USB2.0/PCIE等高速设备接口,支持千兆以太网及外置WiFi/BT模块;
音频支持麦克风阵列输入,同时支持音频输出。


4. 易于开发
支持Linux系统,
AI应用开发SDK支持C/C++及Python,方便客户浮点到定点网络的转换以及调试,开发便捷度极强。

总所周知,AI算力是制约AI产业发展和开发者创新的痛点之一,瑞芯微RK1808 AIoT芯片平台具备的可无限量叠加、级联特性,将激活更丰富的AI应用场景与创新产品,满足产业链合作伙伴对AI高性能计算的产品需求。


RK1808 具体的规格信息如下

双核Cortex-A35,内部集成2MB SRAM
DDR 32位 数据宽度,最大支持2GB DDR3/DDR3L/LPDDR3/LPDDR3L-1600
集成512KB内部缓冲区的神经处理单元,支持:每个周期支持最多1920 Int8,最多192 Int16以及最多64 FP16 MAC操
eMMC 4.5 1/4/8位,最高速率150MB/s
SD/MMC支持
SPI Flash x1-4-8 data
视频编码器/解码器高达1080p
视频输入DPI 8-10-12-16位高达150MB/s
摄像头输入MIPI CSI最多4个数据通道,2.0Gbps,MIPI-HS,MIPI-LP
LCD RGB 8/8/8高达1280×800@60fps
MIPI DSI 1920×1080,最多4个数据通道,2.0GbpsA
支持音频I2S接口、千兆以太网、USB2.0 HOST/OTG、USB3.0 5Gbps
PCIe 1/2链路,每条链路2.5Gbps
SPI,I2C,UART
x4 10bit SAR ADC 1Msps

-40~125℃工作温度,针对汽车和工业视觉应用


活动时间

1. 申请报名:2019/08/12-2019/09/12
2. 公布名单:2019/09/16
3. 发货日期:2019/09/18(以实际为准)
4. 试用期限:收到产品后1个月内


活动流程

1. 申请:点击免费申请按钮即可报名。请认真填写申请理由,展现有创意的试用计划和网络影响力,尽快完善论坛个人信息,这样可以大大提高申请通过几率哦~;

2. 筛选:网站根据申请者填写的试用计划和论坛活跃度两个维度进行筛选;
3. 名单公布:试用名单将在活动页公布;
4. 试用通知:名单公布后工作人员将以短信或电话的方式通知申请成功者,2天不回复算弃权;
5. 产品寄送:联系到试用者双方确认试用规则后,将产品快递给试用者;

6. 试用报告:收到货后试用开始,提交一篇试用报告,试用报告要求100%原创,抄袭会被封杀哦;

7. 产品回收:评测完成后将由瑞芯微进行评审决定是否可以赠与计算棒。


试用报告要求

试用者收到计算棒后,进行学习评估,并在人工智能专区发经验帖记录 RK1808计算棒 试用心得。

经过试用评测学习后,试用者使用计算棒并在论坛发帖记录项目过程、心得。
试用报告可分为:项目概述、硬件设计、软件调试、视频效果演示,要求不少于500字+5张图片。
试用报告形式:标题格式【瑞芯微RK1808计算棒试用体验 】+自拟标题

注意事项

1.本次试用不进行拉票环节;
2.不按照要求完成试用者一经查实将拉黑处理;
3.有问题请联系电子发烧友工作人员(qq:3353671470,微信:elecfans008);
4.若因突发状况,无法继续完成试用,以及收到套件的15天内,若没有更新内容,请主动退还套件至ElecFans(PS:运费自理),方便其他网友继续试用;
5.活动过程中,套件所有权归ElecFans,试用者只拥有套件使用权; 若在使用过程中出现恶意损坏开发套件的行为,请原价赔偿;
6.电子发烧友拥有最终解释权!

企业介绍

瑞芯微电子成立于2001年,总部位于福州,在上海、北京、深圳、杭州均有研发中心,是中国极具创新精神和务实作风的集成电路设计公司,并荣获十二届中国芯荣誉。为 AI人工智能领域、智能音箱、手机拍摄协处理器、手机快充、平板电脑、电视机顶盒、ARM 处理器PC、嵌入式行业应用、VR、机器人、无人机、影像处理、车载导航、IoT物联网和多媒体音视频等多个领域提供专业芯片解决方案。

他们正在申请

yanghuan_sh

23:1508-20
物品识别与语音指令识别,可以远程遥控通讯

wxd123com

11:2208-20
1.区域性局部放电检测的波形分析。
申请理由 一直从事与单片机硬件软件开发 /Android嵌入式开发,目前来看人工智能是一个更好的发展方向,一直想找机会学习,也曾做过一些类似机器人自学习的项目,但也是会调用一些开源的算法进行使用.确实想真正的好好学习这块的知识,出于爱好选择的这个这个专业又选择了这个行业,因为这个行业可以解决其反复的劳动,是我最开的是初衷.人工智能的出现真的是找到了最好的事业发展方向也带动了我更大的兴趣. 试用计划主要还是会在官方给的资料支持上进行一一的详细学习,后期会将操作步骤整理 学习心得整理 分享给大家 我是抱着试试看的态度申请的,因为确实对人工智能这块技术只是初级的入门,主要还是想认真学习,希望可以有这样一次机会.

战狼小子

16:1508-19
1、学习贵单位的新产品应用; 2、掌握贵单位产品后逐渐融入到我司新项目研发中

gada888

15:5008-19
申请理由 本人在AI领域有三年多的学习和开发经验,曾设计过 开源电子发炮Tank,自动喷水车,参与国内开源AI项目的开发,对计算机图像标定技术,图像识别,基于标识的跟踪注册技术有过深入的学习和探索。想借助发烧友论坛和LattePanda平台完善该项目的开源设计。 项目计划 ①根据文档,对AI计算棒快速入门 ②通过学习AI计算棒的软件和系统,了解实际应用案例,熟悉开发过程 ③基于AI计算棒的项目筹备(分析软硬件需求) ④项目开展,按时间计划实施。 ⑤项目调试,优化,分享。 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果

我问问

11:5908-19
申请理由 本人在公司从事产品设计工作5年,设计了本公司的几款测试治具,目前需要开发一套测量屏幕参数并自动调整最佳参数的光学系统,其中需要对大量光学数据进行计算和转换,想要基于LattePanda平台开发此设计, 项目计划 ①根据文档,对LattePanda快速入门 ②通过学习LattePanda的软件和系统,了解实际应用案例,熟悉开发过程 ③基于LattePanda的MR混合现实眼镜的项目筹备(分析软硬件需求) ④项目开展,按时间计划实施。 ⑤项目调试,优化,分享。

13560380305

09:5408-19
本人在智能音箱有超过6年的积累经验,目前涉及智能打印,智能拍摄等场景,故申请RK1808人工智能计算棒结合以上应用。

kznzfsj

08:2708-19
学习用

王阳

18:0208-18
申请理由 您好,在垃圾分类回收越来越受到关注的今天,想到研发一款对垃圾分类的机械臂,从而对需要利用人工智能技术对各种各样的垃圾进行更好的识别分类,因此想利用RK1808人工智能计算棒AI加速器帮助机器识别计算。 项目计划 (1)根据文档学习使用RK1808人工智能计算棒; (2)图像采集,机械臂等部件的制作完成; (3)软件程序的编写; (4)加入RK1808计算棒并进行软硬件联调; (5)在实际场景中训练机器。 预期成果 分享项目的成果,实际推广RK1808人工智能计算棒

leesiwen1971

13:4308-18
申请理由 本人在深度学习领域有四年开发经验,申请理由:基于视觉的机械臂伺服控制系统,并根据计算机视觉相关的理论知识,构建了一个完整的对于机械臂的视觉控制系统,在五自由度的机械臂进行建模推导与控制设计实现。 项目计划 ①根据文档,对RK1808人工智能计算棒AI加速器快速入门 ②通过学习RK1808人工智能计算棒AI加速器,熟悉开发过程 ③基于RK1808人工智能计算棒AI加速器完成机器学习的视觉机械臂研究与设计 ④项目开展,按时间计划实施。 ⑤项目调试,优化,分享。 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果; 国内外期刊公开发表本项目1篇; 软件:完成系统软件设计; 研究报告:完成研究报告一份; 专利:申请1-2项专利 成品:完成五自由度机械臂硬件制作,实现具有深度学习的视觉分析模型和实际成品,达到机械臂自由“看到”并“到达”指定自由物体的功能。

赵保星

11:0708-18
RT1808 SOC具有超强的运算能力,对于我们的离线式人脸识别产品有很大的帮助,对于我们传统的产品采用后台运算的缺陷有很大的帮助,并且节约了识别时间,提高了识别精度,教会客户带来优越的体验度。这正是我们需要做的,希望这个芯片的试用会为我们带来不一样的灵感。 我们并将在以下几个过程中完成Demo程序的测试: 1、对于我们系统平台可移植性及兼容性做评估,涉及到RK1088作为协处理器和作为处理器。 2、对于离线式与非离线式架构进行整合,涉及到大量运算放在本地执行。 3、Demo演示 以上几点都涉及到RK1808对于开发难度及开发友好性和对于数据运算能力的考验。

陈生

10:1808-18
①根据文档,对LattePanda快速入门 ②通过学习LattePanda的软件和系统,了解实际应用案例,熟悉开发过程 ③基于LattePanda的MR混合现实眼镜的项目筹备(分析软硬件需求) ④项目开展,按时间计划实施。 ⑤项目调试,优化,分享。

wfsg25364

07:4208-18
申请理由:直插式智能模块升级 项目名称:小白龙智能系统开发 计 划:与芯片更新同步 预计成果:不可限量

真微科技

18:5808-16
本人在人工智能领域有两年多的开发经验,曾设计过RK、全志、海思、英特尔的方案,已有项目已经量产出货,对人脸识别,图像识别,人脸检测等有过深入的学习和探索。想借助发烧友论坛和LattePanda平台申请RK的人工智能计算棒,看能否结合现在的项目中,提升人工智能的算力,提高更快的响应速度 项目计划 ①根据文档,RK的人工智能计算棒快速入门 ②通过公司现在的项目进度,结合该计算棒出方案 ③如该项目得到客户的认可,即可与RK的代理商沟通进一步合作细节 ④随后继续对项目调试,优化,分享。 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,给客户展示效果,并实现量产出货

赵克

15:5608-16
公司现有视觉配合机器人类的项目,但是很多产品靠现有的资源实现深度学习比较困难,想着用这款加速器来更好的提升深度学习的能力,推进机器视觉的更好的配合。

 ._Ei8ht

15:0608-16
没有什么要说的,能申请最好,申请不到看评测再决定购买

wu_jin_liang

10:0708-16
我们需要实现一款语言识别功能,用于辅助驾驶车辆的人机交互。

雷劈哥

09:5908-16
1,本人刚开始进入研发岗位,目前正在寻找一个好的方向然后深入的研究学习,以便未来在公司能够有更长远的发展. 2,通过学习RK1808,实现基本的AI项目开发. 3,学习完成后,计划参与开发基于RK1808的相关项目

chenul

11:2808-15
1、分析医疗影像病灶部位。 2、识别正常器官及病灶器官。

罗伯特

09:5308-15
作为个人兴趣爱好开发者,如果有机会试用的话应该是我第一次使用类似的设备,我主要还是希望用于图像识别分类方面,但不确定我能不能好好的利用这款产品,仅仅看现有的github上面文档还不能太确认,毕竟看他们08-01更新的文档还处于草稿阶段,感觉可能会有坑要踩

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