[{"data":1,"prerenderedAt":10},["ShallowReactive",2],{"tech-kr-Sopnon-Series\u002Fsopnon-series":3},{"slug":4,"title":5,"seoTitle":6,"description":5,"keywords":5,"hero":7,"html":8,"related":9},"Sopnon-Series\u002Fsopnon-series","Sopnon 시리즈","Sopnon 시리즈 Page","https:\u002F\u002Fditlcm.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Ftech\u002Fbanner_SOPNON.jpg","\u003Cp>\u003Cimg alt=\"\" height=\"785\" src=\"https:\u002F\u002Fditlcm.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\u002Fimages\u002Ftech\u002Fbanner_SOPNON.jpg\" width=\"1920\">\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cp class=\"box-product__text\" style=\"text-align: left;\">\r\nSOPNON은 자체 TPU 아키텍처를 통해 클라우드에서 엣지까지 AI 컴퓨팅에 혁신을 일으키고 있습니다.\r\n당사 솔루션은 탁월한 에너지 효율성과 고성능 처리 성능을 제공하여 로봇, 자동차,\r\nAIoT 등 다양한 산업 분야의 AI 기반 애플리케이션 분야를 선도하고 있습니다.\r\n\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Cp style=\"text-align: left;\">\u003Cstrong>\u003Cspan style=\"color:#28804a; text-align: left;\">핵심\r\n제품:\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\r\n\u003Cul style=\"text-align: left;\">\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">\r\n산업용 마더보드:\r\n\u003C\u002Fspan>\r\n산업 환경에서 맞춤 설정, 안정성 및 오래 지속되는 성능을 위해 설계된 ARM 기반 임베디드 머더보드입니다.\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">\r\n산업용 디스플레이 모듈:\r\n\u003C\u002Fspan>\r\n5~43인치 정전식 터치스크린을 탑재한 고휘도 LCD로, 까다로운 산업 환경에 적합합니다.\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">\r\n올인원 산업용 컴퓨터:\r\n\u003C\u002Fspan>\r\n24개 이상의 인터페이스와 유연한 설치 옵션을 통해 복잡한 애플리케이션에 완벽하게 통합할 수 있습니다.\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">\r\n산업용 미니 PC:\r\n\u003C\u002Fspan>\r\n견고하고 방진 및 EMI 차단 기능을 갖춰 혹독한 환경에서도 플러그 앤 플레이 기능을 제공합니다.\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003C\u002Ful>\r\n\r\n\u003Cp style=\"text-align: left;\">\r\n\u003Cstrong>\r\n\u003Cspan style=\"color:#28804a; text-align: left;\">\r\n성능특징:\r\n\u003C\u002Fspan>\r\n\u003C\u002Fstrong>\r\n\u003C\u002Fp>\r\n\u003Cul style=\"text-align: left;\">\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">TPU 시스톨릭 어레이:\u003C\u002Fspan>\r\nINT8\u002FFP16 혼합 정밀도에 최적화되어 하드웨어 활용도가\r\n85%에 달하며 AI 작업 가속화\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">높은 컴퓨팅 밀도:\u003C\u002Fspan>\r\n엣지 칩의 경우 INT8 정밀도에서 16 TOPS, 클라우드 칩의\r\n경우 400+ TFLOPS를 제공하며, 지연 시간 단축을 위해 32MB 온칩 SRAM을 탑재했습니다.\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">비디오-AI 공동 처리:\u003C\u002Fspan>\r\n최대 100개의 비디오 스트림에 대한 동시 비디오 디코딩 및\r\nAI 추론을 지원합니다.\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003Cli>\r\n\u003Cspan class=\"box-product__label\">풀스택 툴체인:\u003C\u002Fspan>\r\nTensorFlow 및 PyTorch 전반에 걸쳐 원활하게 배포할 수\r\n있는 통합 SDK(OKNN)를 통해 알고리즘 마이그레이션 비용을 절감합니다.\r\n\u003C\u002Fli>\r\n\u003C\u002Ful>\r\n\r\n\r\n\u003Cp style=\"text-align: left;\">\u003Cstrong>\u003Cspan\r\nstyle=\"color:#28804a; text-align: left;\">Specifications:\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\r\n\r\n\u003Ctable border=\"0\" cellpadding=\"1\" cellspacing=\"1\" class=\"mod-table table-list-view has-wrapper\"\r\nstyle=\"width:100%;\">\r\n\u003Ctbody>\r\n\u003Ctr>\r\n\u003Ctd rowspan=\"7\" style=\"width: 256px;\">\u003Cimg alt=\"\" height=\"236\"\r\nsrc=\"\u002Fimages\u002Ftech\u002FBM1688.jpg\" style=\"float:left\" width=\"190\">\u003C\u002Ftd>\r\n\u003Ctd style=\"width: 121px; text-align: left; background-color: rgb(244, 248, 251);\">\r\nCPU\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003Ctd style=\"width: 814px; text-align: left; background-color: rgb(244, 248, 251);\">\r\nBM1688 Octa-core Cortex-A53\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003C\u002Ftr>\r\n\u003Ctr>\r\n\u003Ctd style=\"width: 121px; text-align: left;\">\r\nGPU\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003Ctd style=\"width: 814px; text-align: left;\">\r\nNo discrete GPU; relies on TPU acceleration\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003C\u002Ftr>\r\n\u003Ctr>\r\n\u003Ctd style=\"width: 121px; text-align: left; background-color: rgb(244, 248, 251);\">\r\nNPU\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003Ctd style=\"width: 814px; text-align: left; background-color: rgb(244, 248, 251);\">\r\n16 TOPS at INT8 precision (supports INT4\u002FFP16 mixed-precision)\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003C\u002Ftr>\r\n\u003Ctr>\r\n\u003Ctd style=\"width: 121px; text-align: left; \">\r\nStorage\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003Ctd style=\"width: 814px; text-align: left;\">\r\nDDR: 4GB\u002F8GB\u002F16GB + eMMC: 32GB\u002F64GB\u002F128GB\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003C\u002Ftr>\r\n\u003Ctr>\r\n\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"2\"\r\nstyle=\"width: 121px; text-align: left; background-color: rgb(244, 248, 251);\">\r\nMultimedia\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"2\"\r\nstyle=\"width: 814px; text-align: left; background-color: rgb(244, 248, 251);\">\r\n16-channel 1080P decoding + 10-channel encoding, multi-channel AI analysis\r\n\u003C\u002Ftd>\r\n\u003C\u002Ftr>\r\n\u003C\u002Ftbody>\r\n\u003C\u002Ftable>",[],1789726574589]