RK3568 ஒற்றை பலகை கணினி உற்பத்தியாளர்கள்

திங்க்கோர் டெக்னாலஜி கோ, லிமிடெட் என்பது உட்பொதிக்கப்பட்ட வன்பொருள் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு, வடிவமைப்பு, உற்பத்தி மற்றும் விற்பனை ஆகியவற்றை மையமாகக் கொண்ட ஒரு தொழில்நுட்ப குழு ஆகும். இந்த உயர் செயல்திறன் கொண்ட ராக்சிப் ஆர்.கே 3588 போர்டு அனைத்து வகையான AI காட்சிகளுக்கும் ஏற்றது.

திங்க்கோர் ஒரு முன்னணி சீனா RK3568 அட்டை கணினி உற்பத்தியாளர்கள், சப்ளையர்கள் மற்றும் ஏற்றுமதியாளர்.

திங்க்கோர் டெக்னாலஜி என்பது கிகாபிட் உற்பத்தியாளர், சப்ளையர் மற்றும் ஏற்றுமதியாளர்களுடன் முன்னணி சீனா ராக்சிப் RK3566 ஆர்ம் சிங்கிள் போர்டு கணினி ஆகும்.
திறந்த மூல Rockchip RK3566 SBC சிங்கிள் போர்டு கணினி மதர்போர்டு ராஸ்பெர்ரி பை உடன் இணக்கமானது
திங்க்கோர் டெக்னாலஜி கோ., லிமிடெட் என்பது உட்பொதிக்கப்பட்ட வன்பொருள் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு, வடிவமைப்பு, உற்பத்தி மற்றும் விற்பனை ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்தும் ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனமாகும்.

சீனாவில் தயாரிக்கப்பட்ட TTL முதல் RS232 அடாப்டர் போர்டை திங்க்கோர் டெக்னாலஜியிலிருந்து குறைந்த விலையில் வாங்கலாம். நீங்கள் விலைப்பட்டியல் மற்றும் மேற்கோள் விரும்பினால், ஒரு செய்தியை விட்டு எங்களிடம் கேட்கலாம்.

திங்க்கோர் டெக்னாலஜி கோ, லிமிடெட் என்பது உட்பொதிக்கப்பட்ட வன்பொருள் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு, வடிவமைப்பு, உற்பத்தி மற்றும் விற்பனை ஆகியவற்றை மையமாகக் கொண்ட ஒரு தொழில்நுட்ப நிறுவனமாகும். NXP MIMXRT1052 கோர் போர்டு சோம் வன்பொருள் வளங்களில் 32MB SDRAM, 32MB அல்லது FLASH, 256B EEPROM மற்றும் 10/100M ETHERNET PHY (விரும்பினால்) PCB கருப்பு மூழ்கும் தங்க வடிவமைப்பின் 6 அடுக்குகளை ஏற்றுக்கொள்கிறது, ஒட்டுமொத்த அளவு 32*32 மிமீ, மொத்தம் 116 பின்கள், பின் ஸ்பாகிங் வெளியே.

SOM3568 என்பது ராக்சிப்பின் RK3568 மைக்ரோ ப்ராசசரை அடிப்படையாகக் கொண்டு ஷென்சென் திங்க்கோரால் வடிவமைக்கப்பட்ட உயர் செயல்திறன் கொண்ட கோர் போர்டு ஆகும். CPU ஒரு குவாட் கோர் 64 பிட் கார்டெக்ஸ்-A55, 22nm மேம்பட்ட தொழில்நுட்பத்தை ஏற்றுக்கொள்கிறது, மேலும் முக்கிய அதிர்வெண் 2.0GHz வரை இருக்கும்; ஒருங்கிணைந்த ARM G52 2EE GPU, OpenGL ES 1.1/2.0/3.2, OpenCL 2.0, Vulkan 1.1 போன்றவற்றுடன் முழுமையாக இணக்கமானது; ராக்சிப் மைக்ரோவால் உருவாக்கப்பட்ட மூன்றாம் தலைமுறை NPU RKNN இல் கட்டப்பட்டது, கம்ப்யூட்டிங் சக்தி 0.8Tops ஆகும், மேலும் இது caffe, TensorFlow, mxnet போன்ற ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்பை ஆதரிக்கிறது. மாதிரியை ஒரே கிளிக்கில் மாற்றலாம்.