由 MediaTek Genio 1200 驱动的新型单板计算机 Advantech RSB-3810,现已通过 Ubuntu 22.04 LTS 认证
by Canonical on 22 August 2024
探索此款专为物联网和边缘应用设计的全新硬件解决方案
2023 年,Canonical 与 MediaTek 为实现物联网创新,合作优化 Ubuntu 并宣布推出针对 MediaTek 的 Genio 1200 片上系统(SoC)优化的首批 Ubuntu 镜像。该解决方案旨在实现不同市场的 AI 创新。基于 MediaTek Genio 平台和认证版 Ubuntu 构建的设备享有可靠高效的无线更新,从而实现下一代安全、开放且可扩展的物联网设备。
今天,MediaTek 和 Canonical 很高兴地宣布,行业领先的嵌入式 AI 解决方案提供商 Advantech 已成功发布 RSB-3810 2.5” Pico-ITX ——第一款运行于 MediaTek Genio 1200 之上的 Ubuntu 认证硬件。
强大而高效,专为物联网应用打造
MediaTek Genio 1200 芯片组是 RSB-3810 的核心,并采用强大的八核 CPU 配置。其搭载了 4 个 Arm Cortex-A78 处理器和 4 个 Cortex-A55 处理器,全部集成到先进的 6nm 芯片中。这种配置下的功率效率十分卓越,RSB-3810 仅消耗 8 瓦电,同时还能轻松处理计算密集型的工作负载。为实现针对深度学习、神经网络(NN)加速和机器视觉应用的设备内无缝 AI 处理,Genio 1200 芯片组集成了专用的双核 AI 处理单元(APU)。该专用单元配备了高性能的 4.8 TOPS,可以增强 RSB-3810 在 AI 驱动型任务中的功能。这种智能架构通过有效实现主机 CPU 的任务卸载,可以实现系统性能和功耗的最佳平衡。
无缝图像处理,超低延迟传输
RSB-3810 具有摄像头输入功能,配备了 3 个 MIPI-CSI 和 USB 3.0 端口,采用的是嵌入式星光级 ISP。这使得基于智能视觉的系统即便在极低光照条件下也能有效运行。RSB-3810 搭载 Mali-G57 芯片组,支持 H265 4K60 视频采集和 4K90 图像处理,适用于广泛的 AI 应用。此外,它还配备了 1 个 4Kp60 HDMI 和 1 个双通道 LVDS,支持多显示器配置。
在连接性方面,RSB-3810 提供高级网络和外围设备连接所需的 I/O 接口,包括 1 个 M.2 3052 Key B 插槽和 1 个 M.2 2230 Key E 插槽。这样可以实现与 MediaTek 的 5G 和 Wi-Fi 6/BT 网络模块的无缝集成。此外,其还支持 GbE TSN(时效性网络)作为监测系统和设备中高效数据传输的适用协议。RSB-3810 的这些卓越功能使其成为适合工业物联网和摄像系统中边缘计算应用的理想解决方案。
Ubuntu 认证版 RSB-3810,确保可靠性,缩短上市时间
作为全球最热门的开源操作系统之一,安全性一直是商业用户最关心的问题。通过 Canonical 的认证计划,硬件可与 Ubuntu 无缝集成,并结合稳定的版本更新进行仔细测试,以确保可靠性。这意味着开发人员可以专注于应用程序开发,并缩短产品上市时间。
此外,Ubuntu 认证是一项长期承诺,旨在确保最新的安全更新在 Canonical 实验室的 RSB-3810 上持续进行测试。开发人员和企业都可以从开箱即用的 MediaTek Genio 上优化版 Ubuntu 体验中受益。
升级至 Ubuntu Pro,享受安全维护和长期合规性
Ubuntu Pro 设备版是对 Canonical 当前 Ubuntu 认证硬件计划的补充,其提供长达 10 年的 Ubuntu 安全维护,并且提供数千个开源包,如 Python、Docker、OpenJDK、OpenCV、MQTT、OpenSSL、Go 和机器人操作系统(ROS)。该订阅版还提供使用 Canonical 系统管理工具 Landscape 进行设备管理的功能,以及在延迟关键型用例中访问 Real-time Ubuntu 的功能。Advantech 是早期通过自身平台提供 Ubuntu Pro 的原始设备制造商(ODM)之一。
即刻行动
了解关于 Advantech RSB-3810 的更多信息
订阅博客文章
查看更多内容
在微软 Azure 上使用 Ubuntu 机密虚拟机和 Nvidia H100 GPU 的 Confidential AI 集成预览
使用 Azure 上的 Ubuntu 机密 AI,企业可以放心地承担各种任务,包括 ML 训练、推断、多方机密数据分析和联合学习。 AI 模型的有效性在很大程度上取决于能否访问大量高质量的数据。虽然可以使用公开可用的数据集,但对于医疗诊断或财务风险评估等任务,我们需要在训练和推断过程中访问私人数据。 在云中执行机器学习任务时,企业担心其敏感数据隐私和模型相关知识产权可能受到损害,这是可以理解的。此外,严格的行业法规通常禁止共享此类数据。这使得利用大量有价值的私人数据变得困难,甚至完全不可能,从而限制了 AI 在重要领域的真正潜力。 机密 AI 可以直接解决这一问题,提供了一个跨越 CPU 和 GPU 的基于硬件的执行环境。该环境可以帮助保护 AI 数据和代码免遭特权系统 […]
如何添加 Ubuntu Core 设备到 Landscape
简化物联网设备管理 自 Canonical 成立以来,Landscape 就一直是 Canonical 产品目录中的一员。Landscape 允许管理员仅从单个集中式门户即可管理桌面和服务器实例。在 Landscape Server 23.10 版本中,我们引入了通过 Landscape 管理快照包的功能,并且使用我们在 Snap Store 中提供的 Landscape Client 快照包测试版,您也可以将基于 Ubuntu Core 的设备添加到您的 Landscape 环境中。 Landscape 可以为您的整个 Ubuntu 系统环境提供远程设备管理服务。您可以使用它来管理软件版本和配置,控制安全补丁,监测设备性能和合规性,进行访问管理与审计。 本篇博客将帮助 […]
Canonical x Lenovo: 在边缘运行 AI workloads
携手 Canonical 和 Lenovo,在边缘运行 AI 工作负载 从制造业中的预测性维护,到医疗保健行业中的虚拟助手,再到最偏远地区的电信路由器优化,AI 正在各种边缘环境中掀起新浪潮,带来新机遇。但为了支持这些几乎随处运行的 AI 工作负载,公司需要具备快速、安全且高度可扩展的边缘基础架构。 开源工具 —— 例如用于轻量级 Kubernetes 编排的 MicroK8s 和用于 ML 机器学习工作流的 Charmed Kubeflow —— 可以为边缘 AI 部署提供更高的灵活性和安全性。如果配合加速计算堆栈使用,这些解决方案可以帮助专业人员更快地交付项目,降低运营成本,以及确保更可预测的结果。 今天这篇博客探讨为什么企业正逐渐在边缘 AI 领域转向开放式基础架构 […]