Особенности TC-RK3566 1: Высокопроизводительный ЦП
Новая архитектура ARM и усовершенствованный процесс обеспечивают более высокую производительность и энергоэффективность.
TC-RK3566 Highlights 2: Интернет-провайдер Rockchip нового поколения (3-го поколения)
вплоть до
Мощная функция HDR делает изображение четким при контровом свете или в условиях сильного освещения.
Поддержка двухканального одновременного масштабирования
Функция шумоподавления, так что изображение в условиях низкой освещенности также будет деликатным
Поддержка функции предотвращения запотевания, четкое изображение даже в дымке
Поддержка боковой коррекции LDCH для устранения искажений, вызванных линзой датчика.
TC-RK3566 Highlight 3: Мощные возможности декодирования/кодирования мультимедиа
Поддержка 4KP60 H.264/H.265/VP9 и других форматов декодирования HD
Поддержка одновременного декодирования нескольких источников видео
Поддержка HDR10, отличная производительность по цвету и динамическому диапазону
Поддержка постобработки изображений, деинтерливинга, шумоподавления, улучшения цвета, увеличения разрешения.
Поддержка кодирования формата 1080p 60fps H.264 и H.265
Поддержка динамического битрейта, частоты кадров, регулировки разрешения
TC-RK3566 Highlight 4: интегрированный эффективный блок обработки AI RKNN
NPU с вычислительной мощностью 0,8TOPs
Встроенный аппаратный ускоритель нейронной сети, поддержка эффективной работы INT8, INT16, FP16
Аппаратное обеспечение NPU изначально поддерживает такие технологии, как слияние предварительной обработки, квантование каналов и нулевой пропуск.
Поддержка сжатия без потерь параметров нейронной сети INT8, INT16, FP16.
Ядро NPU поддерживает обычную свертку, свертку с разделением по глубине, деконволюцию, свертку с отверстиями, полносвязный слой и слой пула.
Внутренние блоки NPU включают в себя операции множественного сложения, активацию, LUT и прецизионные единицы преобразования, а также поддерживают создание пользовательских слоев.
Поддержка преобразования модели одним щелчком мыши, поддержка основных моделей фреймворка Caffe/TensorFlow/TF-Lite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet.
