Conecta con nosotros

Noticias

ASUS Tinker Edge R, un equipo diminuto preparado para inferencia e inteligencia artificial

Publicado el

El ASUS Tinker Edge R un equipo con un tamaño mínimo que, a pesar de ser extremadamente pequeño, está preparado para trabajar con cargas de inferencia, aprendizaje profundo e inteligencia artificial, gracias a su acertada configuración de hardware, que cuenta con componentes especializados de pequeño tamaño.

La base del ASUS Tinker Edge R es una NPU (unidad de procesamiento neural) Rockchip RK3399Pro, que está apoyada por un acelerador de aprendizaje automático que ayuda a mejorar la eficiencia al mover este tipo de cargas de trabajo, reduce el consumo energético y permite un diseño compacto y altamente eficiente.

MCPRO Recomienda

Aprende a realizar streaming de vídeo de forma eficaz Leer
Estudio "La virtualización en las empresas españolas" ¡Descárgate el informe!
Gestiona los dispositivos de tu empresa de forma inteligente Leer

Gracias al acelerador integrado el ASUS Tinker Edge R es capaz de alcanzar los 3 TOPs de potencia, y con un consumo mínimo. También cuenta con una arquitectura de red neuronal optimizada, lo que le permite trabajar con múltiples marcos de aprendizaje automatizado y facilitar y simplificar tanto la compilación como la ejecución de estos.

Para que la alimentación no sea un problema el Tinker Edge R tiene un diseño especial que, junto con una entrada de conector de CC y un encabezado de 4 pines, ofrece hasta 65 vatios de potencia, lo que permite un funcionamiento estable del sistema y un rendimiento óptimo en todo momento, incluso con múltiples dispositivos conectados. A esto debemos unir, además, su diseño exclusivo de protección de energía, que se activa automáticamente si la corriente y el voltaje suministrados cambian significativamente, protegiendo efectivamente la placa y todos los dispositivos conectados.

El Rockchip RK3399Pro monta también una CPU con seis núcleos divididos en dos bloques, uno de dos núcleos Cortex-A72 de alto rendimiento y otro dividido en cuatro núcleos Cortex-A53 de alta eficiencia. Esto le permite ofrecer un rendimiento escalable, eficiente y adaptado a las necesidades concretas de cada carga de trabajo.

ASUS ha acompañado a este equipo de 4 GB de memoria LPDDR4 en una configuración de doble canal para maximizar el ancho de banda, ha integrado 2 GB de memoria dedicada en exclusiva a la NPU, lo que contribuye a acelerar las cargas de trabajo y mejora el rendimiento en inferencia y aprendizaje profundo. Su capacidad de almacenamiento es de 16 GB de eMMC, ampliables mediante una tarjeta microSD.

El ASUS Tinker Edge R tiene también un buen soporte a nivel de software. ASUS proporciona una API y un SDK bien terminados y muy sólidos que facilitan la implementación de modelos de aprendizaje automatizado centrados en aplicaciones muy variadas, como la clasificación de imágenes y la detección de objetos. También es compatible con la conversión de modelos de Caffe, TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, Darknet y otros.

Editor de la publicación on-line líder en audiencia dentro de la información tecnológica para profesionales. Al día de todas las tecnologías que pueden marcar tendencia en la industria.

Lo más leído

Suscríbete gratis a MCPRO

La mejor información sobre tecnología para profesionales IT en su correo electrónico cada semana. Recibe gratis nuestra newsletter con actualidad, especiales, la opinión de los mejores expertos y mucho más.

¡Suscripción completada con éxito!