跳到主要內容

Sparrow Hawk — 邊緣 AI 應用的彈性首選平台

V4H_SparrowHawk_Top

Sparrow Hawk — 邊緣 AI 應用的彈性首選平台

Sparrow Hawk 為一款主打輕量化邊緣 AI 推論與高度擴充性的開發平台,搭載 Renesas R-Car V4H SoC ,提供高達 30 TOPS(Dense) AI 效能。支援完整的 Linux 開源平台,協助開發者加速工業自動化與嵌入式 AI 專案部署。

產品特色:

  • 🤖 智慧邊緣應用首選平台:專為工業機器人、智慧製造、自主控制等場景打造。
  • ⚙ Raspberry Pi HAT 相容:可整合常見模組與感測器,加速開發流程。
  • 🧠 高效 AI 算力:支援 30 TOPS 深度學習推論,處理即時影像與邊緣AI應用毫不費力。
  • 💻 開放式開發環境:採用Linux 開源架構,彈性高、資源豐富。
  • 💰 限時優惠價格:開發者專案優惠價 僅 USD 300,無需簽署紙本合約,即可立即啟動 AI 開發。
  • 📏 緊湊板型設計:尺寸僅 146mm x 90mm,適用於各類嵌入式與終端設備。

彈性擴充,介面完整:

Sparrow Hawk 提供豐富的 I/O 與擴充介面,支援多樣化應用需求,包括:

  • 8GB / 16GB LPDDR5 記憶體
  • 雙攝影機介面與 40-pin GPIO 擴充
  • 1組DisplayPort、PCIe(4 組 USB 3.0、1組 M.2 Key-M)、2組CAN-FD、音頻(2個輸入,1個輸出) 與 AVB 乙太網路
  • 支援 USB PD 20V 電源供應與 MicroSD 可卸式儲存裝置

Sparrow Hawk — A Versatile Platform for Edge AI Applications

Sparrow Hawk is a compact and highly expandable edge AI development board featuring the Renesas R-Car V4H SoC. It offers up to 30 TOPS of dense AI inference performance and supports a fully open-source Linux environment, accelerating the development of industrial and embedded AI solutions.

Key Features:

  • 🤖 Optimized for Edge Intelligence: Designed for industrial robots, smart manufacturing, and autonomous control systems.
  • ⚙ Raspberry Pi HAT Compatible: Easily integrates with popular modules and sensors to streamline development.
  • 🧠 High AI Performance: Handles real-time image processing and AI workloads with ease thanks to 30 TOPS deep learning capabilities.
  • 💻 Open Development Environment: Built on an open-source Linux architecture with extensive community support.
  • 💰 Developer-Friendly Pricing: Campaign program at only USD 300, no paper contract required to get started.
  • 📏 Compact Design: Measures just 146mm x 90mm, ideal for embedded and terminal devices.

Rich I/O and Expansion Interfaces:

  • 8GB / 16GB LPDDR5 memory
  • Dual-camera interface and 40-pin GPIO header
  • 1x DisplayPort, PCIe (4x USB3.0, 1x M.2 Key-M), 2x CAN-FD, Audio (2x In. 1x Out) and AVB Ethernet
  • Supports USB PD 20V power input and MicroSD removable storage

留言

這個網誌中的熱門文章

Kronos 如何做到世界級的成績

  由資深華爾街投資人領軍於 2018 年成立,Kronos Research 結合人工智慧、機器學習、高速網路等先進技術,透過進階的資料分析開發出獨家的量化交易預測模型,並使用全自動的交易策略自營,同時作為加密貨幣造市商,提供全球加密貨幣商品的即時報價。至今四年的時間,便擠身全球前五大的加密貨幣量交易團隊,創下 2021 年每日平均交易額 50 億美金,單日最高交易額 230 億美金的記錄。 人才和技術是 Kronos 最重要的兩大要素,團隊採開放式合作、解決問題導向、美式工作風格,Kronos 期許任何職位的夥伴,都能信任彼此、安心發問、共同快速解決問題。主管的管理策略,不同於傳統上對下的管理,而是以幫助者的角色,解決不同的需求,放大每個職位的生產力。我們希望這個產業在台灣能夠茁壯,讓台灣的技術人才知道有這個國際舞台可以發揮。 一窺量化交易技術及團隊 高頻交易跟一般大家熟知的交易最大的差距在於自動化。我們熟知的交易模式多半透過人工,由交易員綜合市場資訊後向交易所下單;高頻交易則是由程式自動判斷市場資訊並且下單。高頻交易多半關注短時間的市場波動,在收到市場報價後,在極短時間透過預先訓練的統計模型做出買賣決策。在高額報酬的背後,結合了不同專業:包括資料科學、統計與機器學習、底層系統優化、以及分散式系統。 高頻交易的流程,從 Market Data Parser 作為源頭持續搜集來自交易所的歷史資料,交由 Alpha Modeling 訓練出可預測未來短時間市場變動的模型。接著交易團隊撰寫策略程式,並依據策略需要套用選擇合適的 Alpha 模型,由極低延遲的交易程式向交易所下單。以下是各模塊的介紹: Market Data Parser(Data Team):高頻交易是一個資料驅動的行業,全面且高正確率的資料對於後續訓練很重要。Kronos Research 在全球十多個機房內有數百台服務器,每天 24 小時不間斷錄製來自交易所的報價單。面對每天 10TB+ 的巨量資料,data team 大量使用雲端分散技術以及自動化技術確保資料流的穩定。 Alpha Modeling(Alpha Team):在投資市場中,Alpha 代表著高於大盤的超額收益,Alpha Model 則代表預測將來市場的數學模型。Alpha Team 透過統計以及機器學習,以敏銳的邏輯跟觀...

實戰 Vibe Coding:利用 Amazon Q Developer CLI 打造經典平台跳躍遊戲

本篇文章將介紹如何透過 Amazon Q Developer CLI 建構一款完整的 2D 平台跳躍遊戲,從初始生成、功能增強,到最終打造出具備多關卡、多樣互動元素的遊戲體驗。特別的是,過程中開發者並未撰寫任何一行程式碼,僅透過自然語言指令與 CLI 對話完成所有工作,實踐「Vibe Coding」( 氛圍編碼 )。 本文作者為 Haowen Huang, AWS Senior Developer Advocate. 擁有 20 年以上電信、互聯網以及雲端運算等行業架構設計、技術及創業管理等豐富經驗,曾任職於 Microsoft、Sun Microsystems 等企業,專注為遊戲、電商、媒體和廣告等企業客戶提供 AI/ML、數據分析和企業數字化轉型等解決方案諮詢服務。 引言 本篇文章 ( English Version ) 將介紹如何使用 Amazon Q Developer CLI ,以 無需撰寫任何程式碼 的方式,打造一款經典的 2D 平台跳躍遊戲。透過「Vibe Coding」( 氛圍編碼 ) 的開發流程,開發者可以藉由簡單的語言提示詞 (prompt),逐步完成從遊戲雛型、功能擴充到完整關卡設計的開發流程。 整體開發流程將分為三個步驟: 1. 生成遊戲雛型 2. 功能擴充強化與畫面調整 3. 導入參考架構建立完整遊戲 環境建置 使用者需先安裝並設定 Amazon Q Developer CLI 。對於 macOS 使用者,可透過下列步驟完成安裝: 下載並安裝 Amazon Q Developer CLI 登入 Builder ID 完成認證 開啟終端機控制與無障礙設定 執行 q doctor 指令檢查 Amazon Q Developer CLI 是否安裝成功: 遊戲開發方面,建議使用 Python 語言與 Pygame 套件,可透過下列指令完成安裝;Pygame 提供以下功能支援: 畫面與動畫渲染 音效播放 鍵盤與搖桿輸入控制 物理模擬與碰撞偵測 多種媒體格式支援(圖片與音效) $ q doctor $ pip install pygame 第一步驟:初步生成遊戲雛型 透過簡單的一句 prompt,Amazon Q Developer CLI 結合 Pyg...

你所不知道的 foodpanda

  2020 左右,隨著新冠疫情流行,台灣也逐漸流行起一股懶人旋風。懶懶躺在沙發上,動動手指滑滑螢幕,生鮮或美食就能快速又安全地由可愛的粉紅色熊貓外送員送達您門口。多數人知道 foodpanda 是台灣最大生鮮美食外送平台,也不少人知道 foodpanda 在台灣不斷擴張業務範圍,但 foodpanda 也有許多台灣科技圈所不知道的事。 例如,foodpanda 其實並非台灣本土廠商,也非只專注在亞洲區域。foodpanda 隸屬於德國 Delivery Hero 集團,業務橫跨歐洲、亞洲、美洲及北非,旗下更有十多個生鮮美食外送品牌。除此之外,foodpanda 於 2021 年時也在台灣正式成立全球第三個 Tech Hub。做為四大產品 RD 研發中心之一,台灣與德國柏林、新加坡及土耳其伊斯坦堡的人才緊密地合作,專注於打造 end-to-end 的顧客體驗。諸如月費方案 Panda Pro、外帶自取、餐廳內用 (目前仍未在台灣上市) 等功能。期待能持續吸收優秀人才、與其它三個跨國研發中心合作,打造後疫情時代新的成長引擎。 事實上,台灣的 foodpanda 研發團隊並不僅止於打造台灣本土產品。反之,我們所建立的平台及產品,已成功於近 20 個國家、10 個品牌上市。要在快速的步調下,打造持續進步且符合不同國家文化客戶需求的產品,我們依靠的是 專案團隊成員一條龍組合 從 Product Manager、Engineering Manager、iOS/Android/Web/Backend developer、QA、Product Designer、Product Analyst 全都在同一個 product line squad。讓相同產品的團隊成員能緊密合作、第一手快速了解市場、滿足需求。 國際專業團隊緊密合作 foodpanda 的 iOS/Android/Web/Backend 等專業工程師,都各自設有其跨 squad 的 chapter 組織。讓工程師能在專案團隊以外,有跨國跨團隊專業能力交流的機會。在 chapter 中,相同技術域領的專家們,會一起制定共同的實作標準、分享在專案中遇到類似的挑戰,並且找出可能的應對方案。因此,在 foodpanda 我們不只打產品專案團隊的速度戰、還打整個集團的整合能力團體戰,讓德國、新加坡、台灣、伊斯坦堡的工程師...