Energielabel, alle Daten

Produktdaten im Überblick

Merkmale
Echtzeituhr (RTC):	Ja
Grafik
Eingebaute Grafikadapter:	Ja
On-Board Grafikadaptermodell:	ARM Mali-T860 MP4
Leistung
DC input Spannung:	12 - 19 V
Gewicht und Abmessungen
Dimensionen Tafel:	100 x 72 mm
Verpackungsart:	Box
Prozessor
Prozessortaktfrequenz:	1,8 MHz
Prozessorhersteller:	Rockchip
Prozessor:	Rockchip RK3399Pro
Speicher
RAM-Speicher maximal:	6 GB
Interner Speichertyp:	LPDDR4-SDRAM
Speicherkanäle:	Dual-channel
Flash-Speichertyp:	eMMC
eMMC-Kapazität:	16 GB
Kompatible Speicherkarten:	MicroSD (TransFlash)
Speicherort:	Intern
Anschlüsse und Schnittstellen
WLAN:	Ja
WLAN-Standards:	802.11a,802.11b,802.11g,Wi-Fi 4 (802.11n),Wi-Fi 5 (802.11ac)
Eingebauter Ethernet-Anschluss:	Ja
Ethernet Schnittstellen Typ:	Gigabit Ethernet
USB-Version:	3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1)
Anzahl der USB-Anschlüsse:	4
Anzahl der USB 3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1)Anschlüsse:	4
Bluetooth:	Ja
Bluetooth-Version:	5.0
Kopfhörerausgang:	Ja
S/PDIF-Ausgang:	Ja
PCM Schnittstelle:	Ja
UART:	Ja
I2C-Schnittstelle:	Ja
MIPI DSI 1.1:	Ja
MPI CSI-Schnittstelle:	Ja
MPI DSI-Schnittstelle:	Ja
SPI Schnittstelle:	Ja
PWM digitale E-/A-Pins:	3
Anzahl HDMI-Anschlüsse:	1
Anzahl Ethernet-LAN-Anschlüsse (RJ-45):	1
GPIO-Schnittstelle:	Ja
I2S-Schnittstelle:	Ja
Betriebsbedingungen
Betriebstemperatur:	0 - 60 °C
Temperaturbereich bei Lagerung:	-40 - 80 °C

Beschreibung

Ultimative Leistung für Edge-Geräte
KI-Beschleuniger (NPU)
Das ASUS Tinker Edge R ist ein Single Board Computer (SBC), der speziell für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Es verwendet Rockchip NPU, einen Beschleuniger für maschinelles Lernen (ML), der die Verarbeitungseffizienz steigert, den Energiebedarf senkt und die Entwicklung von vernetzten Geräten und intelligenten Anwendungen erleichtert. Mit diesem integrierten Beschleuniger für maschinelles Lernen (ML) ist ddas Tinker Edge R in der Lage, 3 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) bei geringem Stromverbrauch durchzuführen. Und es ist für die Architektur von Neuronalen Netzwerken (NN) optimiert, was bedeutet, dass das Tinker Edge R mehrere Machine Learning (ML)-Frameworks unterstützen kann und dass viele gängige Machine Learning (ML)-Modelle einfach kompiliert und auf dem Tinker Edge R ausgeführt werden können.
Fortschrittliches Power-Design
Die meisten SBC-Motherboards bieten nur eine 15-Watt-Stromversorgung (5V 3A), was bei mehreren angeschlossenen Geräten zu Instabilität führen kann. Andere SBCs haben Stromversorgungsdesigns, die die Leistung ihrer E/A-Ports verringern. Das Tinker Edge R verfügt über ein spezielles Stromversorgungsdesign, das zusammen mit dem DC- und Pin-Header-Doppelnetzteil eine Leistung von bis zu 65 Watt liefert, was einen stabilen Systembetrieb und volle I/O-Leistung ermöglicht, selbst bei mehreren angeschlossenen Geräten. Darüber hinaus wird ein exklusiver Stromversorgungsschutz automatisch aktiviert, wenn sich die Stromstärke und die Spannung erheblich ändern, wodurch das Board und alle angeschlossenen Geräte wirksam geschützt werden.
Rockchip RK3399PRO Prozessor
Mit seinem leistungsstarken und modernen Hex-Core Arm® Cortex®-basierten Rockchip RK3399Pro A72 + A53 Prozessor, der von der Arm® big.LITTLE™ Technologie angetrieben wird, bietet das Tinker Edge R eine leistungsstarke Lösung für Grafik-, Machine Vision-, Video-, Audio-, Sprach- und sicherheitskritische Anwendungen. Das Tinker Edge R verfügt über 4 GB Dual-Channel-LPDDR4-Speicher für das System, die vierte Generation der stromsparenden DDR-DRAM-Technologie, die höhere Geschwindigkeiten und einen noch geringeren Stromverbrauch für eine verbesserte Systemleistung und Effizienz bietet. Außerdem verfügt es über 2 GB eigenständigen Speicher für die NPU, der höhere Geschwindigkeiten, verbesserte Stabilität und hohe Effizienz für ML-Inferenzen bietet. Das ASUS Tinker Edge R ist außerdem mit einer integrierten 16 GB eMMC- und SD 3.0-Schnittstelle ausgestattet, die deutlich schnellere Lese- und Schreibgeschwindigkeiten für das Betriebssystem, Anwendungen und Dateispeicher bietet.
Mehr Konnektivitätsoptionen für Entwickler
Das ASUS Tinker Edge R verfügt über eine umfangreiche E/A-Schnittstelle, darunter ein MIPI-DSI-Anschluss für Displays und Touchscreens und zwei MIPI-CSI-Anschlüsse für kompatible Kameras, um Computer Vision für Anwendungen wie Tiefenmessung, intelligente Verkaufsautomaten und interaktive Werbung zu ermöglichen. Das Tinker Edge R profitiert außerdem von einem entwicklerfreundlichen Design, das viele sorgfältig durchdachte Funktionen bietet, um sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Bastlern eine hervorragende Erfahrung zu ermöglichen. Darüber hinaus verfügt das Tinker Edge R über einen HDMI-Anschluss in voller Größe, USB Typ-A, USB Typ-C, Gigabit-LAN sowie Wi-Fi und Bluetooth für Internet- und Netzwerkverbindungen - und einen PCI Express® Mini-Steckplatz für eine 4G/LTE-Erweiterungskarte.
Verbessertes Benutzererlebnis
Tools für Entwickler von maschinellem Lernen
ASUS stellt eine robuste API und ein SDK zur Verfügung, die es Benutzern ermöglichen, ML-Modelle für Anwendungen wie Bildklassifizierung und Objekterkennung einfach in Tinker Edge R einzusetzen. Es unterstützt auch die Modellkonvertierung von Caffe, TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Darknet und anderen.
OS Flash Tool
Das Tinker Edge R wird mit einem intuitiven OS-Flash-Tool geliefert, das ein einfaches Flashen des Betriebssystems auf das integrierte eMMC-Laufwerk ermöglicht, so dass Sie Ihr System schnell zum Laufen bringen können. Wir empfehlen Ihnen dringend, alle auf dem Gerät gespeicherten Daten regelmäßig zu sichern.

Sicherheits- und Produktressourcen

Verantwortlich für dieses Produkt ist der in der EU ansässige Wirtschaftsakteur

Firma: ASUS Computer GmbH
Stra�e: Harkortstrasse 21-23
PLZ/Ort: 40880 Ratingen
Land: Deutschland

E-Mail: LegalCompliance@asus.com
Webseite: https://www.asus.com

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