RM182X M.2 модуль ускорителя ИИ RM1820MC0 RM1828MC0 Rockchip 20TOPS LLM модуль вывода

RM182X M.2 модуль ускорителя ИИ RM1820MC0 RM1828MC0 Rockchip 20TOPS LLM модуль вывода

Серия RM182XMC0 представляет собой высокопроизводительные модули сопроцессора ИИ от Rockchip, включая

RM1820MC0 (для LLM 3B) и RM1828MC0 (для LLM 7B).

с коммуникацией PCIe2.1, компактный форм-фактор 22×80 мм позволяет легко интегрироваться в ребра и

встроенные устройства с минимальными усилиями по проектированию базовой платы, ускоряя разработку продукта ИИ.

Доставляет до 20 TOPS @INT8 ИИ вычислительной мощности,модуль поддерживаетINT4 / INT8 /

Типы данных INT16 / FP8 / FP16 / BF16 для локального вывода LLMи задач машинного зрения.

Он поставляется с высокой пропускной способностью бортовой DRAM: 2,5 ГБ для RM1820MC0 и 5 ГБ для RM1828MC0.

Среди адаптированных основных моделей серии Qwen2.5 / Qwen3, FastVLM, MobileNet, ResNet50V2,

YOLOv5, YOLOv6, YOLOv8 и многое другое.

RKNN3 Runtime API и RKNN3 Model Zoo для преобразования модели, развертывания и быстрой проверки.
Ввод питания: 3,3 В от слота M.2 плюс дополнительное питание 12 В. Различные мощности и производительность задержки

доступны в режимах энергосбережения/стандартной работы для вывода больших моделей.
Как оригинальный производитель мы предлагаем техническую поддержку и услуги по настройке для системных интеграторов

и разработчиков ИИ.

Основные особенности
1. Модуль совместного процессора Rockchip RM182X AI, с вычислительной производительностью 20 TOPS@INT8
2Два варианта: RM1820MC0 поддерживает до 3B LLM; RM1828MC0 поддерживает до 7B LLM
3. M.2 Key-M интерфейс через PCIe2.1, компактный размер 22×80 мм, простая интеграция аппаратного обеспечения
4Встроенная DRAM с высокой пропускной способностью: 2,5 ГБ (RM1820MC0) / 5 ГБ (RM1828MC0)
5Поддержка многоточности: INT4 / INT8 / INT16 / FP8 / FP16 / BF16
6. Совместима с LLM серии Qwen, YOLO, MobileNet, ResNet и другими моделями ИИ
7. Полный набор программного обеспечения: RKNN3 Toolkit, Runtime API, примеры развертывания Model-Zoo
8Требование двойного питания: 3,3 В (слот M.2) + внешний вход 12 В

Сценарии применения
Локальное выводение краев больших языковых моделей
Встроенное машинное зрение и обнаружение объектов
Эйдж AI вычислительный ящик / обновление AI шлюза
Умное промышленное оборудование и терминалы ИИ на месте
Встроенные решения AIoT, вторичные проекты развития