大模型人工智能盒子
搭载 RK3588S 处理器
32GB LPDDR5 超大内存
支持大模型私有化部署
支持 8K 视频编解码
RK3588S 是 Rockchip 全新一代旗舰 AIoT 芯片，采用了 8nm LP 制程；搭载八核 64 位 CPU，主频高达 2.4GHz；集成 ARM Mali-G610 MP4 四核 GPU，内置 AI 加速器 NPU，可提供 6 TOPS 算力，性能强劲的 RK3588S 可为各类 AI 应用场景带来更优化的性能表现
NPU 算力可达 6 TOPS，支持 Transformer 架构下大规模参数模型的私有化部署，如 Gemma 系列、ChatGLM 系列、Qwen 系列、Phi 系列等大型语言模型；支持 RKNN 模型导入导出，还支持 TensorFlow、TensorFlow Lite、PyTorch、Caffe 等多种深度学习框架
LPDDR5 相比 LPDDR4 实现了更大的内存容量、更高的带宽、 更快的数据传输速率、更低的功耗、更先进的错误纠正码（ECC）技术， 可以满足大模型私有化部署对内存空间和响应速度的需求， 充分发挥硬件的协同作用，使得模型能够更高效地运行， 提升整体系统的性能和能效比
支持 8K@60fps H.265 / VP9 视频解码和 8K@30fps H.265 / H.264视频编码，支持同编同解，最高可实现 32 路 1080P@30fps 解码 和 16 路 1080P@30fps 编码；画面 8K 高清呈现，画质更细腻
配置工业级全金属外壳，铝合金结构导热，顶盖外壳侧面采用条幅格栅设计，保证外部空气流通，高效散热，保障在高温运行状态下的运算性能和稳定性。整机小巧精致，运行稳定，满足各种工业级的应用需求
支持 Linux OS，为产品研产提供安全稳定的系统环境；提供底板的参考设计和完整技术资料，用户可高效进行二次开发，快速打造自主可控的产品
广泛适用于边缘计算、大模型私有化部署、算力服务、智能安防、智能家居、智能工业等领域
智能监控
AI教学
算力服务
边缘计算
大模型私有化部署
数据安全
| AIBOX-3576 | AIBOX-3588 | AIBOX-3588S | |||
基本参数 |
SOC |
Rockchip RK3576 |
Rockchip RK3588 |
Rockchip RK3588S |
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CPU |
八核64位处理器（4×A72+4×A53）， 主频最高 2.2GHz |
八核64位处理器（4×Cortex-A76+4×Cortex-A55），主频最高 2.4GHz |
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GPU |
G52 MC3@1GHz，支持 OpenGL ES 1.1/ 2.0/3.2，OpenCL 2.0，Vulkan 1.1， 内嵌高性能 2D 加速硬件 |
ARM Mali-G610 MP4四核GPU， 支持 OpenGL ES3.2/OpenCL 2.2/Vulkan1.1，450 GFLOPS |
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NPU |
6 TOPS NPU， 支持 INT4/8/16/FP16/BF16/TF32 混合运算 |
6 TOPS NPU，支持INT4/INT8/INT16混合运算 |
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ISP |
内置1600万像素 ISP，支持低光降噪， 支持RGB-IR sensor，支持最高120dB HDR， AI-ISP提升低噪度的图像效果 |
集成48MP ISP，支持HDR和3DNR |
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编解码 |
解码:8K@30fps/ 4K@120fps:H.265/VP9/AVS2/AV1 4K@60fps:H.264/AVC 编码:4K@60fps:H.265/HEVC/H.264/AVC |
解码:8K@60fps/ 4K@120fps H.265/VP9/AVS2 8K@30fps H.264 AVC/MVC 4K@60fps AV1 1080P@60fps MPEG-2/-1/VC-1/VP8 编码:8K@30fps H.265/H.264 |
解码:8K@60fps H.265/VP9/AVS2 8K@30fps H.264 AVC/MVC 4K@60fps AV1 1080P@60fps MPEG-2/-1/VC-1/VP8 编码:8K@30fps H.265/H.264 |
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内存 |
LPDDR4（4GB/8GB/16GB 可选） |
LPDDR4（4GB/8GB/16GB/32GB 可选） |
LPDDR5（4GB/8GB/16GB/32GB 可选） |
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存储 |
eMMC（16GB/32GB/64GB/128GB/256GB 可选）、UFS2.0（仅AIBOX-3576可选） |
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扩展存储 |
1 × M.2（可扩展 SATA3.0/PCIe NVMe SSD，支持 2242/2260/2280 规格）、1 × TF Card |
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电源 |
DC 12V/2A（5.5 × 2.1mm） |
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功耗 |
典型功耗：1.2W(12V/100mA) 最大功耗：7.2W(12V/600mA) 休眠功耗：0.072W (12V/6mA) |
典型功耗：2.64W(12V/220mA) 最大功耗：14.4W(12V/1200mA) 休眠功耗：0.18W(12V/15mA) |
典型功耗：1.26W(12V/105mA) 最大功耗：13.2W(12V/1100mA) 休眠功耗：0.18W(12V/15mA) |
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系统 |
Linux |
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软件支持 |
・支持Transformer架构下超大规模参数模型的私有化部署，如Gemma系列、ChatGLM系列、Qwen系列、Phi系列等大型语言模型 ・支持CNN、RNN、LSTM等传统网络架构，支持RKNN模型导入导出，支持多种深度学习框架， 包括TensorFlow、TensorFlow Lite、PyTorch、Caffe、ONNX和Darknet，并支持自定义算子开发 ・支持Docker容器化管理技术 |
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尺寸 |
93.4mm × 93.4mm × 50mm |
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重量 |
≈ 500g |
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环境 |
工作温度：-20℃～60℃ 存储温度：-20℃～70℃ 存储湿度: 10%～90%RH（无凝露） |
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接口参数 |
网络 |
2 × 千兆以太网（1000Mbps/RJ45） |
1 × 千兆以太网（1000Mbps/RJ45） |
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视频输出 |
1 × HDMI2.1（4K@120fps) |
1 × HDMI2.1（8K@60fps) |
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USB |
2 × USB3.0（限流1A）、 1 × Type-C（固件烧录） |
2 × USB3.0（限流1A）、 1 × Type-C（可作为固件烧录口，开机后设置为USB2.0 HOST） |
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按键 |
1 × 电源键、1 × MaskRom |
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其他接口 |
1 × Console（调试串口） |
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