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AIコンピューティングはメインSoCだけではない!RK3588システムにおけるRK1820の真の役割を明確に

2025-11-03
Latest company news about AIコンピューティングはメインSoCだけではない!RK3588システムにおけるRK1820の真の役割を明確に

なぜ、ますます多くのエッジデバイスがNPUやコプロセッサについて語るのでしょうか?RK3588はすでに強力な6 TOPS(INT8)SoCですが、マルチタスク推論、モデル並列処理、ビデオAI分析などの複雑なシーンでは、単一チップの計算能力には限界があります。RK1820は、まさにその負荷を引き受け、メインSoCの「計算不安」を解消するために作られました。エッジAI機器では、ホストプロセッサはもはや単独で戦うことはありません。AIタスクが従来のCPU/NPUのスケジューリング能力を超えると、コプロセッサは静かに登場し、インテリジェントなワークロードの一部を引き受けます。

コプロセッサRK1820

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RK1820は、AI推論と計算拡張のために特別に設計されたコプロセッサです。RK3588やRK3576などのホストSoCと柔軟にペアリングし、PCIeまたはUSBインターフェースを介して効率的に通信します。

能力カテゴリ 主なパラメータと機能
プロセッサアーキテクチャ 3×64ビットRISC-Vコア、各コアあたり32 KB L1 Iキャッシュ+32 KB L1 Dキャッシュ、128 KB共有L2キャッシュ、RISC-V H/F/D精度FPU
メモリ 2.5 GBオンチップ高帯域幅DRAM + 512 KB SRAM、eMMC 4.51(HS200)、SD 3.0、SPI Flashの外部サポート
コーデック JPEGエンコード:16×16~65520×65520、YUV400/420/422/444; JPEGデコード:48×48~65520×65520、複数のYUV/RGB形式
NPU 20 TOPS INT8; 混合精度INT4/INT8/INT16/FP8/FP16/BF16; フレームワーク:TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe; Qwen2.5-3B(INT4)67トークン/秒、YOLOv8n(INT8)125 FPS
通信 PCIe 2.1(2レーン、2.5/5 Gbps)、USB 3.0(5 Gbps、PCIeと共有)
主な機能 エッジAI推論(検出/分類/LLM)、RISC-V汎用計算、2Dグラフィックスアクセラレーション(スケール/回転)、AES/SM4セキュリティ
システムアーキテクチャの観点から見た役割分担:誰が何をしているのか?

RK3588 + RK1820システムでは、AIタスクパイプラインは4層アーキテクチャに分解されます。
アプリケーション→ミドルウェア→コプロセッサ実行→制御とプレゼンテーション。
RK3588ホスト:タスクスケジューリング、データ前処理、結果出力を行い、ワークフロー全体を管理します。
RK1820コプロセッサ:高計算AI推論に特化し、PCIe経由でホストに接続し、「軽制御+重計算」の協調モデルを形成します。

ステージ アクター アクション
アプリリクエスト RK3588 アプリ層から発行されたAIタスク呼び出し(認識/検出)
ディスパッチ RK3588ディスパッチャ コプロセッサにオフロードするかどうかを決定
推論 RK1820 ディープラーニングモデルの計算を実行
リターン RK1820→RK3588 推論結果を返送; ホストが表示またはロジックを続行
1. アプリケーション層:AIタスクの「イニシエーター」

アプリケーション層は、すべてのAIタスクが始まる場所です。ユーザーの要件(画像分析、オブジェクト検出、エッジ側のLLM Q&Aなど)をシステム実行可能なタスクコマンドに変換し、標準化されたAPIを介してミドルウェア層に渡します。この層はすべてRK3588ホストによって処理され、ユーザーインタラクション、ビジネスロジック、および周辺データを管理します。

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タスク受信:カメラ、タッチパネル、イーサネット、UARTなどを介してユーザーコマンドを取得します。

  • スマートセキュリティ:ビデオフレーム内の人物を検出
  • 産業検査:製品の表面欠陥を特定
  • エッジLLM:音声入力をテキストに変換し、Q&Aタスクを形成

コマンドの標準化:構造化されていない入力を構造化されたタスクパラメータに変換

  • ビジョンタスク:入力解像度、モデルバージョン、出力要件
  • LLMタスク:入力トークン、モデルバージョン、最大出力長
2. ミドルウェア層:AIタスクの「ディスパッチャ」

ミドルウェア層は協調ハブです。各タスクを判断し、リソースを割り当て、データを前処理し、バスのトラフィックを管理します。タスクをホストで実行するか、コプロセッサにオフロードするかを決定します。
RK3588のみ; RK1820はPCIe構成や割り込み管理には関与しません。ホストからディスパッチされた推論ジョブを実行するだけです。

タスクの分類とスケジューリング

  • ローカル処理:低計算またはレイテンシクリティカルなタスク(画像スケーリング、軽量AI推論)は、RK3588 CPU/NPU/RGAによって処理されます。
  • RK1820へのオフロード:高計算タスク(YOLOv8マルチクラス検出、LLM推論、セマンティックセグメンテーション)はRK1820に送信されます。RK1820が引き継ぐと、ホストCPU/NPUは他の作業のために解放されます。

データの前処理

  • ビジョン:トリミング、ノイズ除去、正規化、チャネルの並べ替え。
  • テキスト:トークン化、パディング、エンコード。

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バス通信制御

  • PCIeまたはUSB3経由でリンクを確立。
  • データ転送はDMAを使用し、CPUの介入はありません。
  • 推論制御コマンドを発行:NPUの起動、精度の設定、完了割り込みの発生。
3. コプロセッサ実行層:AIタスクの「計算エンジン」

この層は推論コアであり、RK1820コプロセッサによって独占的に駆動され、高計算AI推論に特化しています。
RK1820アクティブ; RK3588は推論を妨害せず、結果を待つだけです。タイムアウトまたは例外は、PCIeリセットコマンドを介してRK3588によって処理されます。

タスクの受信と準備

RK3588からディスパッチされたデータ、モデルの重み、コマンドを受信し、それらをローカルの高帯域幅DRAMに書き込み、モデルをロードし、NPUを構成します。

NPU推論計算

  • オブジェクト検出(YOLOv8n):conv→BN→activate→pool→ポストプロセスNMS。
  • LLM推論(Qwen2.5 3B):入力トークンのプリフィル→トークンごとの生成のデコード。
  • 推論の最適化:オペレーターの融合、重みの圧縮。

結果のリターン

  • 検出のバウンディングボックス座標、クラスID、および信頼度スコアを返します。
  • LLMのトークン配列を返します。
4. 制御とプレゼンテーション層:AIタスクの「出力者」

この層は、すべてのAIタスクの終点です。RK1820からの生の推論結果を視覚的またはビジネス対応の出力に変換し、ループを閉じます。
RK3588アクティブ; RK1820は生の推論データのみを提供します。

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結果の後処理

  • 座標を元の画像サイズにマッピングします。
  • トークンを自然言語にデコードします。
  • 産業検査における欠陥をカウントします。

システム制御とフィードバック出力

  • スマートセキュリティ:検出オーバーレイ付きのビデオを表示し、アラームをトリガーします。
  • 産業検査:不良品を拒否するためのコマンドライン。
  • エッジLLM:テキスト+音声アナウンスを表示。

相乗効果の価値:より速いだけでなく、よりスマートに

ステージ アクター アクション
アプリリクエスト RK3588 アプリ層から発行されたAIタスク呼び出し(認識/検出)
ディスパッチ RK3588ディスパッチャ コプロセッサにオフロードするかどうかを決定
推論 RK1820 ディープラーニングモデルの計算を実行
リターン RK1820→RK3588 推論結果を返送; ホストが表示またはロジックを続行

簡単に言うと、RK3588はショーを運営し、すべてを順調に進め、RK1820は生の計算バーストを提供します。これらが組み合わさることで、エッジAIデバイスは「よりスマートに、より速く、手間なく」なります。
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