Diseñada con un chip ARM de seis núcleos y una FPGA de 112.128 celdas lógicas, la tarjeta CPU Vaaman destaca por la elevada velocidad de conexión interna de 300 Mbps. Su configuración facilita la computación en paralelo e impulsa el rendimiento en aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
El fabricante Vicharak ha desarrollado la tarjeta CPU Vaaman con el objetivo de cubrir las necesidades más exigentes en escenarios de edge computing, donde las tareas de inteligencia artificial y visión por computadora requieren un gran ancho de banda.
Dicho producto incorpora un SoC Rockchip RK3399, compuesto por dos núcleos Cortex-A72 y cuatro núcleos Cortex-A53, además de una GPU Mali-T864 para la ejecución de procesos gráficos.
La tarjeta posee una conexión directa con la FPGA, lo que permite un intercambio de datos a 300 MBps entre ambos procesadores.
Dicha configuración facilita la aceleración por hardware y asegura un alto nivel de rendimiento en cargas de trabajo intensivas, ya que las tareas de inferencia o análisis avanzado se pueden derivar a la FPGA.
La integración de la interfaz de red Ethernet Gigabit con un controlador Realtek RTL8211E, así como conectividad inalámbrica con Wi-Fi de doble banda y Bluetooth 5.0, aporta versatilidad para la transmisión de datos en distintos entornos industriales.
Esta placa también dispone de un puerto HDMI 2.0 Micro con soporte para una resolución de hasta 4K a 60 Hz, un conector MIPI-DSI capaz de alcanzar una resolución de 2560×1600 a 60 fps, y un puerto USB de tipo C con capacidad DisplayPort con la misma resolución 4K a 60 Hz.
Todo ello se complementa con un conjunto de puertos USB y una cabecera GPIO de 40 pines que posibilita la integración de múltiples periféricos.
Desarrollo de la plataforma Gati
La compañía fabricante de la tarjeta CPU Vaaman también impulsa la evolución de esta tarjeta CPU mediante una solución personalizada conocida como Gati, que permitirá la ejecución de redes neuronales convolucionales sobre la arquitectura FPGA.
Este planteamiento libera recursos de la CPU para otras operaciones críticas y contribuye a agilizar la ejecución de algoritmos de inteligencia artificial.
Además, se espera que dicha plataforma ofrezca soluciones de analítica avanzada, reconocimiento de patrones y optimización de procesos en un entorno donde la latencia juega un papel fundamental.
La FPGA Efinix Trion T120 alcanza la cifra de 112.128 elementos lógicos y dispone de 5.407 Kb de memoria embebida, acompañada de un total de 1.056 bloques de memoria de 5 Kb.
Se incluyen 320 multiplicadores de 18×18 bits, lo que beneficia la computación de alto paralelismo en tareas de procesamiento de señales y algoritmos de aprendizaje profundo.
Dicha FPGA soporta tensiones de 1,8, 2,5 y 3,3 V, y puede generar hasta dieciséis señales de reloj global mediante sus PLL internas.
El subsistema de memoria dedicado alcanza un ancho de banda agregado de 25,6 Gbps con 512 MB o 1 GB de DDR3L, e integra puertos MIPI DPHY con un ancho de banda de 1,5 Gbps por cada canal CSI-2.
Compatible con Linux y derivados
Los desarrolladores pueden optar por imágenes precompiladas de Android 12.1, Debian Bullseye 11 o Ubuntu Focal 20.04 para operar de inmediato sobre el hardware, ya que dichas distribuciones ofrecen entornos con librerías y controladores optimizados para el SoC RK3399 y el FPGA Trion T120.
El tamaño final del conjunto es de 85×85 mm, con un peso que todavía está pendiente de confirmación. El consumo se mantiene en unos 18 W a través de un conector USB de tipo C compatible con Power Delivery, lo cual favorece su implementación en dispositivos portátiles o soluciones embebidas con recursos de alimentación limitados.
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