双脑架构
VENTUNO Q 将用于 AI 工作负载的 Qualcomm Dragonwing IQ8 处理器与用于确定性控制的 STM32H5 微控制器结合在一起,二者通过 RPC 桥接通信。
Arduino VENTUNO Q 是一款面向 AI 和机器人应用的边缘 AI 计算机。该页面将其定位为一块单板,可将感知、决策和物理执行结合在一起,旨在降低多设备搭建的复杂度。
该板卡搭载 Qualcomm Dragonwing IQ8 处理器和 STM32H5 微控制器。根据产品页面,Dragonwing 侧负责视觉、大语言模型和多模态模型等 AI 推理工作负载,而微控制器侧用于机器人、运动系统和工业接口中的快速、确定性控制。
VENTUNO Q 将用于 AI 工作负载的 Qualcomm Dragonwing IQ8 处理器与用于确定性控制的 STM32H5 微控制器结合在一起,二者通过 RPC 桥接通信。
该板卡被描述为支持用于神经网络推理的 NPU、CPU 和 GPU 处理,包括视觉模型、本地 LLM 和边缘多模态 AI。
Arduino App Lab 被定位为在同一工作流中构建 Arduino 草图、Python 脚本和 AI 模型的统一环境。
该产品支持单板计算机设置,或通过 USB-C 或网络进行基于 PC 的设置,因此开发者可以采用桌面式或联网工作流。
硬件页面列出了 16 GB RAM、64 GB 可扩展 eMMC 存储,以及用于 NVMe Gen.4 扩展的 M.2 接口。
该板卡包括三路 MIPI-CSI 摄像头支持、HDMI、USB-C DisplayPort Alt Mode、Wi-Fi 6、Bluetooth 5.3、2.5 Gb Ethernet、USB-C、双 USB-A 3.0、CAN-FD、PWM 和确定性 GPIO。
构建可分析传感器输入、本地运行推理,并在同一块板卡上触发动作而无需依赖独立控制器的系统。
开发需要视觉、运动控制和确定性响应的机器人,包括使用 ROS 2 和 CAN-FD 等硬件接口的项目。
使用 LLM、VLM、TTS 和 ASR 等模型创建离线助手和本地 AI 体验,将数据处理保留在设备端。
为工业或交互式应用制作检测、跟踪和感知工作流原型,例如目标跟踪、手势识别和姿态检测。
在教学、研究或实验中使用该板卡,当开发者需要一个同时支持嵌入式代码、Python 和 AI 模型的环境时尤为适合。
源描述将 VENTUNO Q 说明为一款面向 AI 和机器人应用的边缘 AI 计算机。它将 Qualcomm Dragonwing IQ8 处理器与 STM32H5 微控制器结合在一起,Arduino App Lab 被作为主要开发环境。
可以。页面说明 VENTUNO Q 支持两种设置模式:作为配有显示器、键盘和鼠标的单板计算机,或通过 USB-C 或网络连接到笔记本电脑或台式机的基于 PC 的设置。
Arduino App Lab 被描述为 VENTUNO Q 的统一开发环境。软件页面说明它支持 Arduino 草图、Python 和 AI 模型,并且可与名为 Bricks 的预构建模块配合使用。
产品页面说明 VENTUNO Q 支持 ROS 2,硬件部分列出了三路 MIPI-CSI 摄像头支持、HDMI、USB-C DisplayPort Alt Mode、Wi-Fi 6、Bluetooth 5.3、2.5 Gb Ethernet、USB-C、双 USB-A 3.0 接口、CAN-FD、PWM 和确定性 GPIO。
来源没有显示该板卡的公开定价或套餐限制。产品页面提到,如果你加入等待名单,可获得限时 10% 的首发折扣。
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