RM182X M.2 módulo de acelerador de IA RM1820MC0 RM1828MC0 Rockchip 20TOPS LLM módulo de inferência

RM182X M.2 módulo de acelerador de IA RM1820MC0 RM1828MC0 Rockchip 20TOPS LLM módulo de inferência

A série RM182XMC0 são módulos de co-processador de IA de alto desempenho da Rockchip, incluindo

RM1820MC0 (para LLM 3B) e RM1828MC0 (para LLM 7B).

com comunicação PCIe2.1, o fator de forma compacto de 22×80 mm permite uma fácil integração na borda e

Dispositivos embutidos com o mínimo de esforço no projeto da placa base, acelerando o desenvolvimento do seu produto de IA.

Disponibilizando até 20 TOPS @INT8 AI poder de computação,o módulo suportaINT4 / INT8 /

Tipos de dados INT16 / FP8 / FP16 / BF16 para inferência local LLMe tarefas de visão automática.

Ele vem com DRAM de bordo de alta largura de banda: 2,5 GB para RM1820MC0 e 5 GB para RM1828MC0.

Os modelos convencionais pré-adaptados incluem a série Qwen2.5 / Qwen3, FastVLM, MobileNet, ResNet50V2,

YOLOv5s, YOLOv6s, YOLOv8s e mais.

RKNN3 Runtime API e RKNN3 Model Zoo para conversão, implantação e validação rápida de modelos.
Entrada de energia: 3,3 V do slot M.2 mais fonte de alimentação adicional de 12 V. Diferente potência e desempenho de latência

estão disponíveis em modos de operação de poupança de energia/padrão para inferência de grandes modelos.
Como fabricante original, oferecemos suporte técnico e serviços de personalização para integradores de sistemas

e desenvolvedores de soluções de IA.

Características essenciais
1. Rockchip RM182X AI co-processador módulo, 20 TOPS@INT8 desempenho de computação
2Duas variantes: RM1820MC0 suporta até 3B LLMs; RM1828MC0 suporta até 7B LLMs
3. M.2 Key-M interface através do PCIe2.1, tamanho compacto 22×80mm, integração de hardware simples
4DRAM de largura de banda elevada incorporada: 2,5 GB (RM1820MC0) / 5 GB (RM1828MC0)
5Suporte multi-precisão: INT4 / INT8 / INT16 / FP8 / FP16 / BF16
6. Compatível com LLMs da série Qwen, YOLO, MobileNet, ResNet e outros modelos de IA
7. Completa pilha de software: RKNN3 Toolkit, API de tempo de execução, exemplos de implantação Model-Zoo
8Requisito de potência dupla: 3,3 V (furo M.2) + entrada de potência externa de 12 V

Cenários de aplicação
Inferência da borda do modelo local de grande linguagem
Visão de máquina incorporada e detecção de objetos
Caixa de computação Edge AI / atualização do gateway AI
Equipamento industrial inteligente e terminais de IA no local
Soluções incorporadas AIoT, projetos de desenvolvimento secundário