Selon cnx-software, l’Armsom RK3588 AI Module7 (AIM7) est un système basé sur le RockChip RK3588, conçu pour être compatible avec des modules tels que le Nvidia Jetson Nano. Ce module s’adapte facilement à une large gamme de cartes de transporteur Jetson et est destiné à des applications telles que l’informatique Edge, l’inférence AI, ainsi que la réalité virtuelle et augmentée.
Rockchip RK3588 et 6 TOPS : Un adulte face à la compétition
L’Armsom RK3588 AIM7 est disponible avec des configurations de RAM allant de 4 Go à 32 Go et un stockage EMMC Flash variant entre 32 Go et 128 Go. Ce module intègre également un PMIC Rockchip RK806-1, bien qu’il ne propose pas de contrôleur Ethernet Gigabit comme le fait son concurrent, le Core MixTile 3588E. Malgré cette absence, le RK3588 SOM est censé fonctionner de manière fluide avec la majorité des cartes de transporteur Jetson, et la société a conçu le AIM-IO Carrier Board pour une mise en route immédiate.
4 cœurs à 2,4 GHz et GPU ARM Mali-G610 : Un duo performant pour les applications AI
Au niveau des performances, le RK3588 dispose d’un processeur octa-core qui inclut quatre cœurs Cortex-A76 fonctionnant à jusqu’à 2,4 GHz et quatre autres Cortex-A55 à 1,8 GHz. En ce qui concerne la partie graphique, le GPU ARM Mali-G610 MP4 permet une prise en charge de l’OpenGL ES 3.2, OpenCL 2.2 et Vulkan 1.1, tandis que le NPU offre une capacité de 6 TOPS avec support pour différentes precisions INT. Ce système est aussi capable de traiter des flux vidéo avec un décodeur prenant en charge jusqu’à 8K à 60 fps pour différents codecs.
La mémoire système se décline en versions de 4 Go, 8 Go, 16 Go ou 32 Go de LPDDR4X 64 bits, tandis que le stockage initial est de 32 Go avec des options à 64 Go et 128 Go EMMC 5.1 Flash. Les connecteurs So-DIMM de 260 broches assurent la compatibilité avec le Jetson Nano et d’autres modules similaires.
AIM-IO Carrier Board: Dimensions compactes et connectivité optimisée
Concernant le AIM-IO Carrier Board, il prend en charge le RK3588 AIM7 et d’autres modules compatibles Jetson. Il offre un emplacement pour carte microSD ainsi que des sorties vidéo via des ports HDMI et DisplayPort. Avec des options d’affichage supportant des résolutions jusqu’à 4K à 60 Hz, ce board se montre adapté pour des applications nécessitant un affichage de haute qualité. En termes de caméras, il peut supporter jusqu’à 8 unités, permettant des systèmes d’imagerie avancés.
Une connectivité réseau complète est assurée grâce aux ports Gigabit Ethernet RJ45, et l’alimentation peut être fournie par une entrée 12V CC ou via 5V Poe. Les dimensions de la carte sont de 100 x 80 x 29 mm, ce qui en fait un produit compact adapté à l’intégration dans diverses solutions.
Armsom propose également des images Debian 11 et Ubuntu 24.10 pour le module RK3588 AIM7 SOM et le board AIM-IO. La compatibilité avec RKNN-TOOLKIT2 facilite la conversion de modèles TensorFlow/PyTorch en format RKNN afin d’exploiter pleinement le NPU de 6 TOPS. Ce système est capable d’exécuter des détections d’objets avec Yolov5S en 1080p à 55 ips et de gérer des charges de segmentation sémantique avec DeepLabv3+ à 25 ips en 4K. En termes de traitement vidéo, il peut analyser jusqu’à huit flux 1080p de façon synchrone, et ce avec moins de 100 ms de latence. Plus de détails sont disponibles sur le site de documentation ou [Google Drive](https://drive.google.com/).
Pour conclure, Armsom a lancé une campagne de crowdfunding pour le RK3588 AI Module7 SOM et AIM-IO Carrier Board, avec un objectif de financement de 4 780 $. Le prix d’achat pour le module est de 239 $ avec 8 Go de RAM et 32 Go de EMMC Flash, tandis que la carte de transporteur AIM-IO est à 36 $. Les frais de livraison sont compris dans ces prix. En comparaison, un module Mixtile Core 3588E avec 16 Go de RAM et 128 Go de EMMC Flash coûte 199 $ sans frais de port, alors que le RK1 Turing est proposé à 169 $ dans une configuration de 8 Go / 32 Go. Bien que la solution Armsom puisse sembler onéreuse, cela est dû aux récents changements tarifaires et aux coûts d’expédition. Les premières expéditions des récompenses de cette campagne de financement participatif sont prévues pour le 14 janvier 2026.