隨著對邊緣計算與多媒體處理需求的提升，國產異構平臺成為關鍵發展方向。最近有一個項目需求，提出了一款基于瑞芯微 RK3588J 處理器與景嘉微GPU 的 VPX3U 規格嵌入式主板的設計想法旨在融合高性能異構計算與豐富的視頻、網絡和存儲接口，適用于邊緣 AI 推理、高清視頻編解碼等場景。文章圍繞硬件架構、關鍵子系統設計、性能與電特性指標、接口布局及軟件兼容性展開，旨在為同行提供設計思路和實現細節參考。

本文所述 VPX3U 主板，采用 ARM 大小核混合架構的 RK3588J 與景嘉微 JH930 圖形/AI 加速芯片，兼顧通用計算性能與圖形、視頻、AI 加速能力。緊湊的 VPX3U（100 mm × 160 mm）封裝帶來了體積與散熱優勢，同時保留豐富的 I/O 擴展。

1.硬件架構概覽

系統可分為四大子系統：

1. 處理器子系統：瑞芯微 RK3588J，4× ARM Cortex-A76 大核 + 4× Cortex-A55 小核；

2. 圖形與 AI 加速子系統：景嘉微 JH930；

3. 存儲與內存：16 GB LPDDR4，1 TB SATA SSD 或 eMMC；

4. I/O 子系統：多路視頻輸入/輸出、網絡、PCIe 與通用串口等。

2. 關鍵子系統設計

2.1 處理器子系統

• 型號：RK3588J

• 核心配置：4× Cortex-A76 @ 最? 2.4 GHz（推薦模式），4× Cortex-A55 @ 1.8 GHz

• 功耗管理：支持動態電壓頻率調節（DVFS）

• 緩存架構：L1/L2 分層，支持內核間高速通信

2.2 內存與存儲

• 內存：16 GB LPDDR4，雙通道 64 bit

• 存儲：

  • SATA III SSD 或 eMMC，容量可選至 1 TB

  • 支持 SMART 健康監測與壞塊管理

2.3 GPU 與 AI 加速

• 型號：景嘉微 JH930

• 3D 引擎：512 個渲染/計算單元

• 頻率模式：I 檔 1.2 GHz；M 檔 1.0 GHz

• 圖形性能：

  • 像素填充率：≤ 32 GPixel/s

  • 紋理填充率：≤ 64 GTexel/s

• 計算性能：

  • 浮點：≈ 1.2 TFLOPS @ FP32

  • AI：≈ 1.2 TOPS @ INT8

• API 支持：OpenGL 4.0、Vulkan 1.1、OpenGL ES 3.2、OpenCL 1.2/3.0

3. 性能與電特性指標

類別	指標
視頻編解碼	支持 H.264/H.265/VP9/AV1 等主流格式；JPEG2000 硬件加速解碼
工作電壓	VDD_SOC：0.9 V；I/O：3.3 V
功耗范圍	10 W–30 W（依負載和 DVFS 策略）
熱設計	板載散熱器與強制風冷適配

4. 接口布局

4.1 主機與擴展

• PCIe 4.0 EP：×1，可向下兼容 PCIe 3.0/2.0/1.0；

• 通道寬度：×1/×2/×4/×8（可在 FPGA 或交換芯片中拆分）；

4.2 視頻輸入/輸出

• 輸出：

  • 1× DVO

  • 1× DAC

  • 4× HDMI/DVI

  • 2× eDP

• 輸入：4× 外部視頻源（并行/CSI2 可選）；

• 前面板：1 路 HDMI（其余均從 VPX 連接器引出），可配置為輸入或輸出模式。

4.3 網絡與通用接口

• 千兆以太網：2 路（1× 前面板，1× VPX）；

• 串口總線：UART + I2C；

• 存儲接口：SATA 與 eMMC；

5. 軟件兼容性

• Bootloader：支持 U-Boot 及 PXE 網絡啟動；

• 操作系統：

  • 官方兼容：銀河麒麟 V10；

  • 適配：主流 Linux（Ubuntu）與實時 RTOS；

• 紅外圖像采集與處理軟件：內置對常見紅外相機接口（如GigE、USB3）驅動支持，并集成基礎圖像校正、偽彩渲染與溫度標注模塊；

• AI 推理框架：TensorRT-lite、OpenVINO-lite 等輕量級運行時，便于在 JH930 上部署目標檢測與語義分割模型。

6. 應用示例

1. 邊緣 AI：在 GPU 上運行輕量級神經網絡模型，實現目標檢測與分類；

2. 媒體播放終端：高分辨率視頻解碼與后期特效渲染；

3. 數據采集網關：通過 PCIe 與 FPGA 協同處理高速數據流。

基于 RK3588J + JH930 的 VPX3U 嵌入式主板通過合理的模塊劃分與電源管理，應該能實現良好的性能-功耗平衡，具備面向工業與國防場景的部署潛力。未來可結合 FPGA、ASIC 或更多 AI 加速器，實現深度異構與更高性能的邊緣計算平臺。