RK3566 गोल्डफिंगर डेवलपमेंट बोर्ड कोर बोर्ड

RK3566 गोल्डफिंगर डेवलपमेंट बोर्ड कोर बोर्ड

TC-RK3566 हाइलाइट्स 1: उच्च निष्पादन CPU
टीसी-आरके3566 हाइलाइट्स 2: नई पीढ़ी (तीसरी पीढ़ी) रॉकचिप आईएसपी
TC-RK3566 हाइलाइट 3: शक्तिशाली मल्टीमीडिया डिकोड/एनकोड क्षमता
TC-RK3566 हाइलाइट 4: एकीकृत कुशल RKNN AI प्रोसेसिंग यूनिट

वास्तु की बारीकी

टीसी-आरके3566 विशेषताएं

TC-RK3566 हाइलाइट्स 1: उच्च निष्पादन CPU

नई एआरएम वास्तुकला और उन्नत प्रक्रिया उच्च प्रदर्शन और शक्ति दक्षता लाती है


टीसी-आरके3566 हाइलाइट्स 2: नई पीढ़ी (तीसरी पीढ़ी) रॉकचिप आईएसपी

तक

शक्तिशाली एचडीआर फ़ंक्शन छवि को बैकलाइट या मजबूत प्रकाश स्थितियों के तहत स्पष्ट बनाता है

दोहरी चैनल एक साथ ज़ूमिंग आउटपुट का समर्थन करें

शोर रद्दीकरण समारोह, ताकि कम रोशनी की स्थिति में भी छवि नाजुक हो

डिफॉगिंग फ़ंक्शन का समर्थन, धुंध में भी स्पष्ट रूप से देख सकता है

सेंसर लेंस के कारण होने वाली विकृति को दूर करने के लिए एलडीसीएच के पार्श्व सुधार का समर्थन करें


TC-RK3566 हाइलाइट 3: शक्तिशाली मल्टीमीडिया डिकोड/एनकोड क्षमता

समर्थन 4KP60 H.264/H.265/VP9 और अन्य प्रारूप HD डिकोडिंग

एकाधिक वीडियो स्रोतों के एक साथ डिकोडिंग का समर्थन करें

समर्थन HDR10, रंग और गतिशील रेंज में उत्कृष्ट प्रदर्शन

समर्थन छवि पोस्ट-प्रोसेसिंग, डीनटरलीविंग, डेनोइजिंग, रंग वृद्धि, संकल्प वृद्धि

समर्थन 1080p 60fps H.264 और H.265 प्रारूप एन्कोडिंग

समर्थन गतिशील बिट दर, फ्रेम दर, संकल्प समायोजन


TC-RK3566 हाइलाइट 4: एकीकृत कुशल RKNN AI प्रोसेसिंग यूनिट

NPU 0.8TOPs कंप्यूटिंग शक्ति के साथ

एंबेडेड न्यूरल नेटवर्क हार्डवेयर त्वरक, INT8, INT16, FP16 कुशल संचालन का समर्थन करता है

एनपीयू हार्डवेयर प्री-प्रोसेसिंग मर्जिंग, चैनल क्वांटाइजेशन और जीरो स्किपिंग जैसी तकनीकों का मूल रूप से समर्थन करता है

INT8, INT16, FP16 तंत्रिका नेटवर्क मापदंडों के दोषरहित संपीड़न का समर्थन करें

NPU कोर साधारण कनवल्शन, डेप्थ सेपरेबल कनवल्शन, डीकोनवोल्यूशन, होल कनवल्शन, पूरी तरह से कनेक्टेड लेयर और पूलिंग लेयर का समर्थन करता है।

एनपीयू के आंतरिक ब्लॉकों में गुणा-जोड़ संचालन, सक्रियण, एलयूटी और सटीक रूपांतरण इकाइयां शामिल हैं, और कस्टम परत निर्माण का समर्थन करती हैं

एक-क्लिक मॉडल रूपांतरण का समर्थन करें, Caffe/TensorFlow/TF-Lite/ONNX/PyTorch/Keras/Darknet मेनस्ट्रीम फ्रेमवर्क मॉडल का समर्थन करें



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