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随着对边缘计算与多媒体处理需求的提升，国产异构平台成为关键发展方向。最近有一个项目需求，提出了一款基于瑞芯微 RK3588J 处理器与景嘉微GPU 的 VPX3U 规格嵌入式主板的设计想法旨在融合高性能异构计算与丰富的视频、网络和存储接口，适用于边缘 AI 推理、高清视频编解码等场景。文章围绕硬件架构、关键子系统设计、性能与电特性指标、接口布局及软件兼容性展开，旨在为同行提供设计思路和实现细节参考。
本文所述 VPX3U 主板，采用 ARM 大小核混合架构的 RK3588J 与景嘉微 JH930 图形/AI 加速芯片，兼顾通用计算性能与图形、视频、AI 加速能力。紧凑的 VPX3U（100 mm × 160 mm）封装带来了体积与散热优势，同时保留丰富的 I/O 扩展。
1.硬件架构概览
系统可分为四大子系统：
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处理器子系统：瑞芯微 RK3588J，4× ARM Cortex-A76 大核 + 4× Cortex-A55 小核；
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图形与 AI 加速子系统：景嘉微 JH930；
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存储与内存：16 GB LPDDR4，1 TB SATA SSD 或 eMMC；
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I/O 子系统：多路视频输入/输出、网络、PCIe 与通用串口等。
2. 关键子系统设计
2.1 处理器子系统
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型号：RK3588J
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核心配置：4× Cortex-A76 @ 最⾼ 2.4 GHz（推荐模式），4× Cortex-A55 @ 1.8 GHz
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功耗管理：支持动态电压频率调节（DVFS）
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缓存架构：L1/L2 分层，支持内核间高速通信
2.2 内存与存储
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内存：16 GB LPDDR4，双通道 64 bit
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存储：
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SATA III SSD 或 eMMC，容量可选至 1 TB
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支持 SMART 健康监测与坏块管理
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2.3 GPU 与 AI 加速
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型号：景嘉微 JH930
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3D 引擎：512 个渲染/计算单元
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频率模式：I 档 1.2 GHz；M 档 1.0 GHz
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图形性能：
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像素填充率：≤ 32 GPixel/s
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纹理填充率：≤ 64 GTexel/s
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计算性能：
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浮点：≈ 1.2 TFLOPS @ FP32
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AI：≈ 1.2 TOPS @ INT8
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API 支持：OpenGL 4.0、Vulkan 1.1、OpenGL ES 3.2、OpenCL 1.2/3.0
3. 性能与电特性指标
| 类别 | 指标 |
|---|---|
| 视频编解码 | 支持 H.264/H.265/VP9/AV1 等主流格式；JPEG2000 硬件加速解码 |
| 工作电压 | VDD_SOC：0.9 V；I/O：3.3 V |
| 功耗范围 | 10 W–30 W（依负载和 DVFS 策略） |
| 热设计 | 板载散热器与强制风冷适配 |
4. 接口布局
4.1 主机与扩展
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PCIe 4.0 EP：×1，可向下兼容 PCIe 3.0/2.0/1.0；
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通道宽度：×1/×2/×4/×8（可在 FPGA 或交换芯片中拆分）；
4.2 视频输入/输出
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输出：
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1× DVO
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1× DAC
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4× HDMI/DVI
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2× eDP
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输入：4× 外部视频源（并行/CSI2 可选）；
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前面板：1 路 HDMI（其余均从 VPX 连接器引出），可配置为输入或输出模式。
4.3 网络与通用接口
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千兆以太网：2 路（1× 前面板，1× VPX）；
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串口总线：UART + I²C；
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存储接口：SATA 与 eMMC；
5. 软件兼容性
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Bootloader：支持 U-Boot 及 PXE 网络启动；
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操作系统：
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官方兼容：银河麒麟 V10；
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适配：主流 Linux（Ubuntu）与实时 RTOS；
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红外图像采集与处理软件：内置对常见红外相机接口（如GigE、USB3）驱动支持，并集成基础图像校正、伪彩渲染与温度标注模块；
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AI 推理框架：TensorRT-lite、OpenVINO-lite 等轻量级运行时，便于在 JH930 上部署目标检测与语义分割模型。
6. 应用示例
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边缘 AI：在 GPU 上运行轻量级神经网络模型，实现目标检测与分类；
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媒体播放终端：高分辨率视频解码与后期特效渲染；
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数据采集网关：通过 PCIe 与 FPGA 协同处理高速数据流。
基于 RK3588J + JH930 的 VPX3U 嵌入式主板通过合理的模块划分与电源管理，应该能实现良好的性能-功耗平衡，具备面向工业与国防场景的部署潜力。未来可结合 FPGA、ASIC 或更多 AI 加速器，实现深度异构与更高性能的边缘计算平台。