AI 边缘计算平台 - 6 TOPS 低功耗 RK3576

RK3576 是瑞芯微第二代 8nm 高性能 AIOT 平台，CPU 采用八核大小核构架（4×A72@ 2.2GHz + 4×A53@ 1.8GHz），以及一个 M0 协处理器。其 CPU 算力高达 58K DMIPS，足以应对各种复杂计算任务。搭载 Mali-G52 MC3 GPU，145G FLOPS 的 GPU 可以支持有效的异构计算，支持硬件编解码，提供了强大的图形处理能力和人工智能计算能力，满足图形密集型应用的需求。并配备了独立的 6 Tops NPU，支持 Transformer 架构下超大规模参数模型的私有化部署，支持多种深度学习框架、自定义算子开发、Docker 容器化管理技术。

相比于 RK3588（93K DMIPS，典型功耗 8W），RK3576 的 CPU 和 GPU 性能稍差一些，其最大的特点是 CPU 结温（Tj）低，典型功耗只有 1.2W，可以胜任无散热片的应用，大大降低了能源消耗和散热成本。

为了满足不同领域的需求，瑞芯微还推出符合工业和车规级标准的 RK3576J 和 RK3576M 版本。RK3576J 适用于工业等级温度（-40~85度），可用于电力集中器、能源控制器、专变采集终端、HMI、PLC 控制及各种网关等工业应用。RK3576M 不仅符合上述温度范围，还符合AEC-Q100 规范，适用于智能座舱等汽车应用领域。

一、RK3576 方框图和典型应用：

二、跑分对比：

三、AI 能力：

RK3576 内置强劲 NPU，算力可达 6 TOPS；能够进行更智能的数据处理、语音识别、图像分析，满足大多数终端设备边缘计算 AI 应用需求。

语言大模型 ：

支持 Transformer 架构下超大规模参数模型的私有化部署，如 Gemma-2B、LlaMa2-7B、ChatGLM3-6B、Qwen1.5-1.8B 等大型语言模型。

传统网络架构 ：

支持 CNN、RNN、LSTM 等传统网络架构，支持多种深度学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet、PaddlePaddle、ONNX和Darknet，并支持自定义算子开发。

四、开发板 ROC-RK3576-PC:

Firefly 开源团队开发的 ROC-RK3576-PC，已经上市，仅信用卡大小，接口丰富，拥有 MIPI-CSI、MIPI DSI、USB3.0、USB2.0、I2C、SPI、SARADC、UART、LineOut等扩展接口。支持1路 1000Mbps 以太网、2.4G/5GHz 双频WiFi、蓝牙5.0。

支持 Android14、Linux OS、Buildroot+QT、国产操作系统。

采用精致小尺寸设计，整体尺寸90mm×60mm，可灵活应用到各种业务场景，目前 4G + 32G 版本价格 999 元，还有 8G + 64G 版本，目前价格大约 1199 元。

规格参数基本参数SOC
Rockchip RK3576

八核64位处理器（4×A72 + 4×A53），主频最高 2.2GHz
GPU
G52 MC3 @ 1GHz，支持 OpenGL ES 1.1/2.0/3.2，OpenCL 2.0，Vulkan 1.1，内嵌高性能 2D 加速硬件
NPU
6 TOPS NPU，支持 INT4/8/16/FP16/BF16/TF32 混合运算
编解码
解码: 8K@30fps/4K@120fps: H.265/HEVC、VP9、AVS2、AV1, 4K@60fps：H.264/AVC

编码: 4K@60fps： H.265/HEVC、H.264/AVC
内存
LPDDR4/LPDDR4x（4GB/8GB 可选）
存储
eMMC（16GB/32GB/64GB/128GB/256GB 可选）、UFS2.0（可选）
扩展存储
1 * M.2 (可扩展 2242 PCIe NVMe/SATA SSD）、1 * TF Card Slot
电源
DC 12V（5.5mm * 2.1mm，支持12V~24V宽电压输入）
系统
Android14、Linux OS、Buildroot+QT、国产操作系统
软件支持
・ 支持Transformer架构下超大规模参数模型的私有化部署，

如Gemma-2B、LlaMa2-7B、ChatGLM3-6B、Qwen1.5-1.8B等大型语言模型

・ 支持CNN、RNN、LSTM等传统网络架构，支持多种深度学习框架，

包括TensorFlow、PyTorch、MXNet、PaddlePaddle、ONNX和Darknet，

・ 支持自定义算子开发

・ 支持Docker容器化管理技术
功耗
Normal: 1.2W(12V/100mA)，Max: 6W(12V/500mA)，Min: 0.096W(12V/8mA)
尺寸
93.00mm * 60.15mm * 12.49mm
重量
≈50g
环境
工作温度：-20℃- 60℃

存储湿度: 10%～90%RH（无凝露）
接口参数网络
1 * 千兆网（1000 Mbps / RJ45）、

2.4GHz/5GHz 双频 WiFi（802.11a/b/g/n/ac），

蓝牙5.0
视频输入
1 * MIPI CSI DPHY（30Pin-0.5mm, 14 lanes/22 lanes）
视频输出
1 * HDMI2.1(4K@120fps)、1 * DP1.4 (4K@120fps)、

1 * MIPI DSI DPHY（25601600@60fps，30Pin-0.5mm, 14 lanes）
看门狗
外部看门狗
USB
1 * USB3.0、1 * USB2.0
其他接口
1 * Type-C（OTG/DP1.4）、1 * FAN(4Pin-1.25mm)、1 * Debug(3Pin-2mm)、

1 * 3.5mm Audio jack（支持MIC录音，美标 CTIA）、1 * MIC（2Pin-1.25mm）、

1 * 双排排针 (20Pin-2.0mm) 引出接口：USB2.0、I2C、SPI、SARADC、UART、LineOut

五、开发板 Banana Pi BPI - M5 Pro：

据电子发烧友介绍，Banana Pi 推出采用瑞芯微 RK3576 芯片设计开源硬件：BPI-M5 Pro，并给出了板卡的相关信息，但是目前还没有价格信息。

小结：

RK3576 有着不错的性能（4×A72@ 2.2GHz + 4×A53@ 1.8GHz，Mali-G52 MC3 GPU，6 Tops NPU）和超低的功耗（1.2W），后发优势突出，解决了既想要性能又想要低功耗的矛盾，如果价格再有优势，必将成为 AI 边缘计算平台的新标杆，其他公司也将被迫作出相应的产品迭代升级。

                                                                                     老徐，2024/6/8