В прошлых статях мы подробно рассмотрели линейку Mini SBC от Firefly – компактные, энергоэффективные платы, ориентированные на задачи IoT, простые интерфейсные устройства и мобильные решения. А также Standard Mainboards, которые занимают более высокий уровень по возможностям и применимости.
Специализированные ИИ-решения на SOPHON
Помимо плат на процессорах Rockchip, в ассортименте Standard Mainboards представлены решения на базе систем на кристалле от китайской компании SOPHON. Эти платы ориентированы на выполнение задач искусственного интеллекта «на краю» — от обработки изображений и видео в реальном времени до работы с большими языковыми моделями.
В отличие от SoC общего назначения, платформы SOPHON изначально разрабатываются с акцентом на встроенные TPU-ускорители, обеспечивающие высокую производительность при работе с нейросетями. При этом они поддерживают стандартные ОС Linux и популярные фреймворки машинного обучения, что упрощает их интеграцию в существующие проекты.
Модель AIO-186JD4: мощный TPU для ИИ-инференса
Одним из представителей является AIO-186JD4. Этот одноплатный компьютер основан на шестиядерном процессоре SOPHON CV186AH (6×Cortex-A53, 1,6 ГГц).
Ключевая особенность — интегрированный мощный TPU с производительностью до 7,2 TOPS (INT8), что делает плату оптимальным выбором для ИИ-инференса и компьютерного зрения.
Плата поддерживает:
- Работу с современными архитектурами глубокого обучения, включая трансформеры;
- Приватное развертывание больших языковых моделей (LLM), таких как Gemma-2B, LLaMA2-7B, Qwen-1.8B и ChatGLM3-6B;
- Традиционные сети: CNN, RNN, LSTM;
- Популярные фреймворки: TensorFlow, PyTorch, Caffe, PaddlePaddle и ONNX;
- Контейнеризацию приложений через Docker.
Видеовозможности и аппаратная часть AIO-186JD4
Видеовозможности AIO-186JD4 ориентированы на обработку потоков высокой четкости:
- одновременный ввод до 6 видеопотоков через MIPI CSI;
- поддержка сенсоров до 16 Мп @30fps или 8K@15fps;
- продвинутый AI-ISP с функциями HDR, шумоподавления, коррекции и улучшения изображения.
На выходе доступен HDMI 2.0 (4K@60fps) и MIPI DSI. Видеокодек поддерживает аппаратное декодирование и кодирование H.264 вплоть до 8K, что делает устройство подходящим для систем видеонаблюдения и интеллектуальных камер.
Аппаратная часть предоставляет гибкие возможности расширения:
- до 8 ГБ LPDDR4 RAM;
- eMMC до 256 ГБ;
- SSD через M.2 NVMe или SATA 3.0;
- два гигабитных Ethernet;
- опциональные модули Wi-Fi 6/BT 5.2 или LTE/4G.
Энергопотребление платы умеренное: около 6,6 Вт в обычном режиме и до 12 Вт максимум. Размеры соответствуют формату других Firefly AIO-плат (122×85 мм), а рабочий диапазон температур позволяет использовать устройство в промышленных условиях.
Флагманская ИИ-плата: AIO-1684XJD4
Наибольшей вычислительной мощностью среди плат на SOPHON в ассортименте Firefly обладает AIO-1684XJD4. Это высокопроизводительный одноплатный компьютер на базе процессора SOPHON BM1684X, ориентированный на задачи AI Edge.
Чип создан по 12-нм техпроцессу и включает:
- 8-ядерный ARM Cortex-A53 до 2,3 ГГц;
- мощный встроенный TPU, обеспечивающий до 32 TOPS (INT8), 16 TFLOPS (FP16/BF16) или 2 TFLOPS (FP32).
Такой диапазон вычислений делает платформу универсальной – от работы с классическими моделями компьютерного зрения до задач, требующих высокой точности, например, в финансовом анализе или умных промышленных системах.
Архитектура и возможности интеграции AIO-1684XJD4
С точки зрения архитектуры, плата AIO-1684XJD4 поддерживает все основные ИИ-фреймворки – TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle, Caffe, ONNX и другие. Она поставляется с открытым SDK и инструментами для удобной разработки и миграции алгоритмов.
Конфигурация памяти и интерфейсы:
- 16 ГБ LPDDR4/4x RAM (в зависимости от конфигурации);
- eMMC до 128 ГБ;
- расширение через M.2 SSD, TF-карту и SPI Flash;
- два гигабитных Ethernet;
- опциональные модули Wi-Fi, 4G и 5G;
- стандартные интерфейсы ввода-вывода (USB 3.0/2.0, RS232, RS485).
Компактный форм-фактор (149×97 мм) и умеренное энергопотребление при высоких вычислительных возможностях позволяют интегрировать AIO-1684XJD4 в широкий спектр отраслей – от систем безопасности до энергетики. По сути, это флагманский одноплатный компьютер на базе SOPHON, который сочетает серверный уровень ИИ-производительности и удобство разработки, привычное для встраиваемых решений.
Решения на базе NVIDIA Jetson
Помимо устройств на основе Rockchip и SOPHON, в категории Standard Mainboards представлены одноплатные компьютеры на основе NVIDIA Jetson. Это решения для задач, где требуется сочетание высокой производительности в области ИИ и удобства разработки.
Firefly выпускает платы на модулях Jetson Orin Nano и Jetson Orin NX, которые обеспечивают, соответственно, до 67 TOPS и 157 TOPS вычислительной мощности. Благодаря поддержке полного стека NVIDIA (CUDA, TensorRT, cuDNN и др.), они отлично подходят для задач генеративного ИИ, компьютерного зрения, робототехники и автономных систем.
Модель AIO-OrinNano: баланс производительности и эффективности
AIO-OrinNano основан на модуле Jetson Orin Nano (8 ГБ LPDDR5) и сочетает в себе:
- шестиядерный процессор ARM Cortex-A78AE (до 1,7 ГГц);
- GPU на архитектуре Ampere с 1024 ядрами и 32 тензорными ядрами.
Это обеспечивает до 67 TOPS производительности при ИИ-инференсе и открывает возможность работать не только с классическими моделями компьютерного зрения, но и с современными трансформерными архитектурами, включая генеративные модели для обработки текста и изображений.
Для мультимедийных приложений AIO-OrinNano поддерживает:
- декодирование видео до 4K@60fps;
- ввод через два интерфейса MIPI CSI;
- вывод на HDMI 2.0 (4K@30fps).
Плата оснащена гигабитным Ethernet, возможностью расширения Wi-Fi 6/BT 5.2, 4G и 5G-модулями, а также поддержкой NVMe SSD через M.2. Умеренное энергопотребление (от 6 Вт в нормальном режиме) и рабочий температурный диапазон от -20 до +60 °C делают её удобной для встраиваемых и мобильных решений.
Ключевое преимущество AIO-OrinNano — богатая программная экосистема. Плата поддерживает не только стандартные фреймворки вроде PyTorch и TensorFlow, но и специализированные библиотеки NVIDIA для ускорения ИИ-задач, а также Docker для контейнеризации.
Разработчики могут локально развёртывать:
- крупные языковые модели (например, LLaMA 3, Phi-3 Mini);
- визуальные модели (NanoSAM, EfficientViT);
- использовать плату в генеративных приложениях (AIGC), включая Stable Diffusion.
Всё это делает AIO-OrinNano отличным выбором для старта в проектах, где требуется баланс мощности и энергоэффективности.
Флагман производительности: AIO-OrinNX
AIO-OrinNX — самый мощный одноплатный компьютер в линейке Firefly, построенный на базе модуля NVIDIA Jetson Orin NX.
Его аппаратная основа:
- 8-ядерный ARM Cortex-A78AE до 2,0 ГГц;
- GPU архитектуры Ampere с 1024 CUDA-ядрами и 32 тензорными ядрами.
Эта конфигурация обеспечивает колоссальные 157 TOPS вычислительной мощности для задач ИИ. Такой уровень производительности позволяет запускать и масштабировать даже самые ресурсоёмкие модели — от крупных языковых до сложных генеративных и визуальных сетей, обеспечивая работу «на грани» сети без необходимости подключения к облаку.
Устройство ориентировано на профессиональные сценарии:
- робототехника;
- «умные» города;
- автономный транспорт;
- системы промышленного контроля и аналитики.
AIO-OrinNX поддерживает одновременную обработку множества видеопотоков:
- до 8K@30fps на декодировании;
- несколько потоков 4K или десятки потоков Full HD на кодировании.
Это делает его особенно актуальным для систем видеонаблюдения и ситуационного анализа, где требуется не только захват изображения, но и его мгновенная интерпретация нейросетями.
Программная экосистема и генеративный ИИ
Программная часть полностью базируется на экосистеме NVIDIA: CUDA, TensorRT, cuDNN, а также поддержке популярных фреймворков (PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle и др.).
Кроме того, AIO-OrinNX оптимизирован для работы с генеративными моделями. Он поддерживает приватное развёртывание:
- LLaMA 3, Phi-3 Mini;
- визуальных моделей (NanoSAM, EfficientViT);
- AIGC-фреймворков вроде Stable Diffusion и Flux.
Это делает плату мощным инструментом для работы с современными задачами в области ИИ.
При этом AIO-OrinNX сохраняет компактный форм-фактор (122 × 85 мм) и оснащен:
- поддержкой NVMe SSD через M.2;
- гигабитным Ethernet;
- расширяемыми модулями Wi-Fi 6/BT 5.2, 4G/5G.
Энергопотребление при пиковых нагрузках достигает 34,8 Вт, что вполне оправдано для устройства с серверным уровнем вычислительной мощности. По сути, это флагманский SBC Firefly, способный заменить специализированные ИИ-серверы в задачах Edge Computing.
Ниже показана часть таблицы с основными характеристиками моделей Standard Mainboards и их аналоги.
К сожалению, функционал Дзена не дает вставить таблицу полностью, поэтому вы можете ознакомиться с ней на нашем сайте.
Заключение: широкий выбор для любых задач
Одноплатные компьютеры категории Standard Mainboards от Firefly охватывают широкий спектр решений – от энергоэффективных плат на базе Rockchip до специализированных ИИ-ускорителей SOPHON и флагманских платформ на основе NVIDIA Jetson Orin.
Такой ассортимент позволяет подобрать оптимальное решение для различных проектов:
- мультимедийные системы;
- промышленные контроллеры;
- интеллектуальное видеонаблюдение;
- робототехника;
- проекты с генеративным искусственным интеллектом.
Все платы отличаются поддержкой популярных фреймворков, богатыми интерфейсами и возможностью расширения, что делает их удобными для быстрой интеграции в коммерческие и исследовательские проекты.
Где приобрести Standard Mainboards от Firefly в России?
Приобрести эти одноплатные компьютеры можно в компании Матрикс Электроника — официальном партнере Firefly. Это гарантирует доступ к актуальным моделям, технической поддержке и квалифицированным консультациям.
Наши специалисты помогут подобрать решение под ваши задачи:
свяжитесь с нами через сайт: https://gcmatrix.com/
или по электронной почте: info@gcmatrix.com