采用SOPHON算能AI处理器BM1684，可配置12GB大内存；INT8算力高达17.6TOPS，支持主流编程框架，工具链完备易用度高，算法迁移代价小；
拥有丰富的接口，易集成入各类边缘嵌入式设备；适用于视觉计算、边缘计算、通用算力服务、监控安防、无人机等多种AI计算场景
搭载SOPHON算能AI处理器BM1684，拥有八核ARM Cortex-A53，最高主频2.3GHz；
拥有高达17.6Tops的INT8算力或2.2Tops的FP32高精度算力，支持主流编程框架，可广泛应用于云端及边缘应用的人工智能推理
最高支持32路1080P H.264/H.265的视频解码，可同时处理分析超过16路高清视频，满足视频流人脸检测、车牌识别等各类AI应用场景的需求
基于INT8量化Batch4实测数据，AIO-1684JD4相对于业界主流智算模组平台，拥有更高的吞吐量和能效比，在性能上更具有优势
支持双1000Mbps以太网、2.4GHz/5GHz 双频WiFi 、可扩展 5G/4G LTE网络，让网络通讯拥有更高的速率
BMNNSDK2一站式深度学习开发工具包，提供底层驱动环境、编译器、推理部署工具等一系列软件工具。支持主流框架
Caffe/TF/PyTorch/Mxnet/Paddle，
支持主流网络模型与自定义算子开发，支持Docker容器化，算法应用快速部署
配套完善的软硬件，可轻松实现云端及边缘应用的人工智能推理，
加速人脸布控、视频结构化、异常报警、设备巡检、态势预测等边缘应用落地
板载HDMI、mSATA、USB3.0、USB2.0、RS485、RS232等丰富接口，可直接应用到AI边缘计算产品中
高效适配市场上所有AI算法，可集成于边缘计算盒等产品中，为视觉计算、边缘计算、通用算力服务、人工智能、智慧工地、智慧交通
、智慧课堂、无人超市、监控安防等行业进行AI赋能
算力服务器
边缘计算
人工智能
智慧交通
无人超市
监控安防
| 参数 | |
| SOC |
SOPHON BM1684 |
| CPU |
集成高性能八核ARM A53，12nm工艺制程，主频高达2.3GHz |
| TPU |
内置张量计算模块TPU，算力高达 : 17.6T（INT8）/ 2.2T（FP32）/ 35.2 T（INT8，enable winograd） TPU包含64个NPU运算单元，每个NPU包括16个EU运算单元，共1024个EU单元 支持TensorFlow / Caffe / PyTorch / Paddle / ONNX / MXNet / Tengine / DarkNet 等主流编程框架 |
| 编解码 |
最高32路H.265/H.264 1080p@30fps视频解码 1080p@50fps视频编码 MJPEG 图片编解码可达1080P@480fps |
| 内存 |
12GB LPDDR4/LPDDR4X |
| 存储 |
16GB/32GB/64GB/128GB eMMC |
| 扩展存储 |
M.2 SATA3.0 SSD（2242）×1 TF卡座×1 |
| 硬件参数 | |
| 以太网 |
1000Mbps以太网×2 |
| 无线网 |
2.4GHz/5GHz 双频WiFi，802.11a/b/g/n/ac 可扩展4G LTE（Mini PCIe接口）、5G（M.2接口） |
| 视频输出 |
HDMI（1080p@30fps）×1 |
| 音频输出 |
HDMI音频输出×1 |
| SATA |
M.2 SATA3.0接口 (可扩展2242 SATA SSD)×1 |
| USB |
USB3.0（限流1A）×2 USB2.0（限流500mA）×2 |
| 电源 |
DC12V (DC5.5×2.5mm) |
| 其他接口 |
RS232×1 RS485×1 Debug（3P-2.0mm）×1 FAN（12V，4P-1.25mm）×1 |
| 系 统 软 件 | |
| 系统 |
支持Linux系统 |
| 其 它 参 数 | |
| 尺寸 |
149mm × 97mm × 37.45mm |
| 功耗 |
典型功耗：18W（12V/1500mA） 最大功耗：30W（12V/2500mA） |
| 环境 |
工作温度：-20℃～60℃ 存储温度：-20℃～70℃ 工作湿度: 10%～90%（无凝露） |
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