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Radxa Dragon Q6A 8GB RS701-D8J0R44S32Y13W28

Produktinformationen "Radxa Dragon Q6A 8GB RS701-D8J0R44S32Y13W28"

Radxa Dragon Q6A 8GB

Radxa Dragon Q6A – kompakte Plattform für lokale KI-Anwendungen

Der Radxa Dragon Q6A verbindet einen Qualcomm QCS6490 Achtkernprozessor mit integrierter KI-Beschleunigung und vielseitigen Schnittstellen. Der Singleboard Computer bietet eine Grundlage für die Entwicklung von Embedded-Systemen, intelligenten Endgeräten und Anwendungen im Industrial IoT. Die Qualcomm AI Engine mit Hexagon-Prozessor und Tensor Accelerator erreicht laut Hersteller eine kombinierte KI-Rechenleistung von bis zu 12 TOPS.

Ein Schwerpunkt ist die Verarbeitung von KI-Modellen direkt auf dem Gerät – auch als Edge AI bezeichnet. Dabei werden beispielsweise Kamerabilder, Audiosignale oder Sensordaten lokal ausgewertet. Das kann Reaktionszeiten verkürzen, die übertragene Datenmenge reduzieren und Anwendungen ermöglichen, die ohne dauerhafte Cloud-Verbindung arbeiten.

Mögliche KI-Anwendungen und Einsatzbereiche

  • Bildverarbeitung und Qualitätskontrolle: Erkennen und Klassifizieren von Objekten, Prüfen von Bauteilen oder Identifizieren sichtbarer Abweichungen in Produktionsabläufen.

  • Intelligente Kamerasysteme: Auswertung von Bilddaten für Objektzählung, Belegungserkennung oder die Überwachung definierter Bereiche und Prozesse.

  • Robotik und Automatisierung: Verarbeitung von Kamera- und Sensordaten als Grundlage für Objekterkennung, Orientierung und die Steuerung von Assistenzsystemen.

  • Sprachbedienung und interaktive Terminals: Umsetzung lokaler Sprachbefehle und KI-gestützter Bedienfunktionen für Kiosksysteme, Informationspunkte oder Geräte.

  • Zustandsüberwachung: Analyse von Messwerten, um auffällige Muster in Maschinen- oder Betriebsdaten zu erkennen.

  • Entwicklung und Forschung: Erprobung und Optimierung von KI-Modellen sowie Aufbau anwendungsspezifischer Prototypen.

Für die Integration stehen unter anderem drei MIPI-CSI-Kameraanschlüsse, USB und eine 40-Pin-GPIO-Leiste zur Verfügung. Gigabit Ethernet, WLAN 6 und Bluetooth 5.4 ermöglichen die Vernetzung mit weiteren Geräten. Je nach Ausführung bietet das Board bis zu 16 GB LPDDR5-Arbeitsspeicher sowie Speichererweiterungen über microSD, eMMC, UFS oder NVMe-SSD.

Der Dragon Q6A richtet sich damit an Entwickler und Systemintegratoren, die KI-Funktionen in eine kompakte Hardwareplattform integrieren möchten. Im Vordergrund steht die lokale Ausführung bereits trainierter Modelle. Welche Modelle und Verarbeitungsgeschwindigkeiten sich praktisch umsetzen lassen, hängt vom Betriebssystem, der verfügbaren Laufzeitumgebung, der Modelloptimierung und der jeweiligen Anwendung ab. Die TOPS-Angabe allein beschreibt daher keine garantierte Anwendungsleistung.

 
Bereich Spezifikation
SoC Qualcomm® QCS6490
CPU 1× Kryo Prime @ 2.7 GHz3× Kryo Gold @ 2.4 GHz4× Kryo Silver @ 1.9 GHz
GPU Qualcomm® Adreno 643OpenGL® ES 3.2 / 2.0 / 1.1Vulkan® 1.1 / 1.2 / 1.3OpenCL™ 2.2DirectX Feature Level 12
AI Gesamtleistung: 12 TOPSHexagon DSP mit Dual HVXHexagon Tensor AcceleratorHexagon Coprocessor 2.0
RAM 8 GB / 12 GB / 16 GB LPDDR5 @ 5500 MT/s
Storage SPI Flash (Bootloader)eMMC-Modul: 16 / 32 / 64 GBUFS-Modul: 128 / 256 / 512 GB1× MicroSD-Kartensteckplatz
Display HDMI 2.0: bis zu 4K @ 30 HzMIPI DSI: 1× 4-Lane
Kamera MIPI CSI: 1× 4-Lane (aufgeteilt in 2× 2-Lane)MIPI CSI: 2× 2-Lane
Wireless Wi-Fi 6 (802.11 a/b/g/n/ac/ax)Bluetooth® 5.4 mit BLEQuectel FCU760K Modul (AIC8800D80 Chipset)2× externe Antennenanschlüsse
Ethernet 1× Gigabit-Ethernet mit PoE-Unterstützung (über optionales HAT)
USB 1× USB 3.1 Type-A OTG3× USB 2.0 Type-A Host1× USB 2.0 Type-C Power
Erweiterung M.2 M-Key: PCIe Gen3 x2 (unterstützt 2230 NVMe SSDs)Nicht kompatibel mit SATA40-Pin 2.54 mm GPIO-HeaderUART / I2C / SPI / GPIO / PWM2× 5V In/Out, 2× 3.3V Out
Audio 3.5 mm Audioanschluss
Stromversorgung 12 V über USB Type-C oder Power-Input-HeaderEmpfohlen: =18 W bei geringer Last, =24 W bei voller Last
Software Unterstützt Radxa OS, Ubuntu Linux, Qualcomm Yocto Linux, Armbian, Arch, Deepin, Fedora, WindowsHardware-Control-Libraries verfügbar
Abmessungen 85 mm × 56 mm