当前位置: 首页 > news >正文

MT8370|MTK8370(Genio 510 )安卓核心板参数介绍

  MTK Genio 510 (MT8370)安卓核心板是一款极为先进的高性能平台,专为满足边缘处理、先进多媒体功能及全面的连接需求而设计,适用于多种人工智能(AI)和物联网(IoT)应用场景。它具备多个高分辨率摄像头支持和可联网触摸屏显示,适用于使用多任务高级操作系统(HLO)的需求。该处理器以其强大的六核架构,结合了出色性能的Cortex-A78和高效能的Cortex-A55内核,达到性能与能效的平衡。

  MT8370核心板具有足够的处理能力,能够满足OpenOS及其他网络应用、电子邮件和游戏等各种高负荷任务的需求。其配备的2D/3D图形加速器(ARM Mali-G57 MC2 GPU)能显著提升内容展示效果,而清晰的高分辨率触摸屏则更好地呈现丰富的视图。此外,MT8370还内置多种标准的视频编码和解码引擎,配合先进的音频系统,为用户提供卓越的音频与视频流媒体体验。

  该产品的AI处理单元(APU)支持深度学习、神经网络加速以及计算机视觉应用,具备高达2.8 TOPS的算力,能够与多达32MP的摄像头协同工作,执行面部识别、物体捕捉、场景分析和光学字符识别等复杂的AI视觉任务,展现卓越的图像处理能力。多种接口、灵活的存储选项和广泛的连接方式使得MediaTek MT8370具备更强的适应性,并为产品设计者提供了更大的自由度。

  在显示方面,MT8370安卓核心板支持多种接口,如MIPI DSI、DP、HDMI、eDP等,能够实现双屏异显功能。网络连接则通过RJ45以太网接口、Wi-Fi 5及蓝牙5.0二合一芯片充分支持,确保IoT设备能够快速稳定地通讯。MT8370核心板在边缘计算能力、先进的多媒体功能及丰富的传感器连接方面表现出色,非常适合智能家居、互动零售、工业和商业等领域的应用。

  MT8370(MTK8370)核心板规格参数

  CPU:双核 ARM Cortex-A78 (2.0 GHz)+四核 ARM Cortex-A55 (2.0 GHz)

  核心数:六核CPU

  制程工艺:6nm

  GPU:集成Mali-G57 GPU,支持双屏异显和AV1/H.265/H.264编解码器

  APU:2.8 TOPS, Tensilica VP6 + MediaTek 深度学习加速器 (MDLA 3.0)

  内存:4GB LPDDR4x

  存储:64GB eMMC 5.1

  操作系统:Android 13.0或以上

  数字音频处理器:HiFi 4音频引擎DSP

  摄像头:支持32MP(30fps时),用于单摄像头拍摄;16MP + 16MP(30fps时),用于双摄像头拍摄

  显示输出:支持FHD60 + 4K60分辨率,同时支持双屏异显(4K30fps + 4K60fps)

  视频编码:4K编码(30fps时),采用HEVC/H.264

  视频解码:4K解码(60fps,AV1/VP9/HEVC/H.264)

  BT:Bluetooth 5.0

  WIFI:2.4GHz/5GHz双频段WIFI (可选WIFI6),支持802.11 a/b/g/n/ac, 支持AP热点

  灵活的高速I/O接口,支持WiFi-6和5G Sub-6模块

  I/O支持

  1个PCIe Gen 2

  1个USB 3.1

  2个USB 2.0 OTG/主机

  SPI x 5

  PWM x 4

  ADC x 3

  PCIE G2(1 lane)

  UART x 4

  I2C/I3C x 6

  I2S/PCM x 3

  1个千兆以太网MAC

  尺寸:45*45*2.8mm

  封装:306PIN LGA

  电源管理:内置电源管理IC,可选支持充放电

相关文章:

MT8370|MTK8370(Genio 510 )安卓核心板参数介绍

MTK Genio 510 (MT8370)安卓核心板是一款极为先进的高性能平台,专为满足边缘处理、先进多媒体功能及全面的连接需求而设计,适用于多种人工智能(AI)和物联网(IoT)应用场景。它具备多个高分辨率摄像头支持和可联网触摸屏显示,适用于使用多任务高…...

动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目

一、介绍 动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件&am…...

【STL】priority_queue 基础,应用与操作

c在C的标准模板库(STL)中,priority_queue 是一个基于堆的容器适配器,用于实现优先级队列。它本质上是一个最大堆(Max-Heap),即每次取出元素时,始终取出优先级最高的元素。本文将详细…...

tasklist命令的应用实例

tasklist命令的应用实例 引言 在系统管理和故障排查过程中,了解当前正在运行的进程信息是至关重要的。Windows操作系统提供了一个强大的命令行工具——tasklist,它可以帮助用户查看当前系统中所有正在运行的进程及其相关信息。掌握这个命令的使用&…...

基于协同过滤算法+PHP的新闻推荐系统

作者:计算机学姐 开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。 专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码 系统展示 【2025最新】基于协同过滤算法PHPMySQL的新…...

196页满分PPT | 集团流程优化及IT规划项目案例

细阐述了XX集团信息化建设的总体目标、指导原则、信息架构规划、应用系统架构规划、IT基础设施架构规划以及IT管控模式设计。文档内容涵盖了从现状分析到未来三年信息化建设目标的明确,以及如何通过IT系统支持集团的战略升级。 背景痛点 总体信息架构规划 总体信息架…...

Android 使用高德地图实现道格拉斯 - 普克算法

道格拉斯 - 普克算法(Douglas-Peucker algorithm)是一种用于曲线简化的算法。 一、算法的作用 该算法的主要目的是在保持曲线形状特征的前提下,通过减少数据点的数量来简化曲线。这在地图绘制、图形处理、地理信息系统等领域有广泛的应用。例…...

OpenAI GPT o1技术报告阅读(2)- 关于模型安全性的测试案例

✨报告阅读:使用大模型来学习推理(Reason) 首先是原文链接:https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/ 接下来我们看一个简单的关于模型安全性的测试,当模型被问到一个有风险的话题时,会如何思考并回答用户呢&…...

Stream流的思想和获取Stream流

首先介绍流的概念: 流可以理解为一条流水线,在这条流水线中有许多操作,比如筛选所需要的数据,输出打印等, 经过这条流水线,可以获取到自己所需要的数据: -->所以: Stream流的作…...

go语言中的切片详解

1.概念 在Go语言中,切片(Slice)是一种基于数组的更高级的数据结构,它提供了一种灵活、动态的方式来处理序列数据。切片在Go中非常常用,因为它们可以动态地增长和缩小,这使得它们比固定大小的数组更加灵活。…...

ElK 8 收集 Nginx 日志

1. 说明 elk 版本:8.15.0 2. 启个 nginx 有 nginx 可以直接使用。我这里是在之前环境下 docker-compose.yml 中启动了个 nginx: nginx:restart: alwaysimage: nginx:1.26.1ports:- "80:80"- "443:443"volumes:#- ./nginx/html:/…...

Xv6驱动(四):CLINT

阅读材料 Xv6代码:memlayout.h、start.c、kernelvec.S教材5.4节 CLINT内存映射 实际上,CLINT还包括若干个MSIP寄存器,用来触发软件中断,但是在Xv6中不考虑软件中断,因此这些寄存器也不用考虑 // core local interr…...

【LInux】HTTPS是如何实现安全传输的

1. 客户端发起HTTPS连接请求 当浏览器请求一个HTTPS网址时,客户端(例如浏览器)会向服务器发起一个HTTPS请求。 2. 服务器返回数字证书 服务器收到请求后,会向客户端发送包含公钥的数字证书。数字证书由**权威认证机构&#xff…...

英飞凌PSoC4000T的GPIO中断示例工程

关于PSoC4000T的初步介绍见:英飞凌MCU第五代高性能CAPSENSE技术PSoC4000T_psoc 4000t-CSDN博客 下面这个工程,在modustoolbox中可编译、下载到开发板、debug调试。 编译时会用到mtb_shared这个库: 已经pdl这个periperal driver library库:...

物联网(IoT)中基于深度学习的入侵检测系统的综合综述

这篇论文是一篇全面的综述,标题为“A comprehensive survey on deep learning-based intrusion detection systems in Internet of Things (IoT)”,作者是Qasem Abu Al-Haija和Ayat Droos。论文主要探讨了在物联网(IoT)环境中基于深度学习的入侵检测系统…...

《成都体育学院学报》

投稿指南 成都体育学院学报属于体育类型期刊,由成都体育学院主办,国内统一刊号:51-1097/G8,国际标准刊号:1001-9154,双月,面向国内外公开发行。 一、来稿必须是作者独立取得的原创性学术研究成…...

Flask-JWT-Extended登录验证, 不用自定义

"""安装:pip install Flask-JWT-Extended创建对象 初始化与app绑定jwt JWTManager(app) # 初始化JWTManager设置 Cookie 的选项:除了设置 cookie 的名称和值之外,你还可以指定其他的选项,例如:过期时间 (max_age)&#xff1…...

rpm 与 yum

11 rpm -qa | grep openssh rpm与 yum CentOS仅删除软件包本身而不删除依赖 https://blog.csdn.net/kangshuaibi/article/details/125472204...

几种修改docker默认存储位置的方法

需求 docker容器存放目录磁盘空间满了,需要转移数据,修改Docker默认存储位置 解决方法 方法1:迁移到新目录 停止docker服务。 1systemctl stop docker; //每个liunx版本的命令不一样。创建新的docker目录,执行命令df…...

istio中如何使用serviceentry引入外部服务

假设需要引入一个外部服务,外部服务ip为10.10.102.90,端口为32033. 引入到istio中后,我想通过域名gindemo.test.ch:9090来访问这个服务。 serviceentry yaml内容如下: apiVersion: networking.istio.io/v1beta1 kind: ServiceEn…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑:陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战,在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...

23-Oracle 23 ai 区块链表(Blockchain Table)

小伙伴有没有在金融强合规的领域中遇见,必须要保持数据不可变,管理员都无法修改和留痕的要求。比如医疗的电子病历中,影像检查检验结果不可篡改行的,药品追溯过程中数据只可插入无法删除的特性需求;登录日志、修改日志…...

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真 题 ( 满 分 1 0 0 分 时 间 1 2 0 分 钟 ) 一、单选题(每题只有一个正确答案,答错、不答或多答均不得分) 1.纪要的特点不包括()。 A.概括重点 B.指导传达 C. 客观纪实 D.有言必录 【答案】: D 2.1864年,()预言了电磁波的存在,并指出…...

基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件

1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹,并新增内容 3.创建package文件夹...

Spring Boot面试题精选汇总

🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...

C++中string流知识详解和示例

一、概览与类体系 C 提供三种基于内存字符串的流&#xff0c;定义在 <sstream> 中&#xff1a; std::istringstream&#xff1a;输入流&#xff0c;从已有字符串中读取并解析。std::ostringstream&#xff1a;输出流&#xff0c;向内部缓冲区写入内容&#xff0c;最终取…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

基于Java Swing的电子通讯录设计与实现:附系统托盘功能代码详解

JAVASQL电子通讯录带系统托盘 一、系统概述 本电子通讯录系统采用Java Swing开发桌面应用&#xff0c;结合SQLite数据库实现联系人管理功能&#xff0c;并集成系统托盘功能提升用户体验。系统支持联系人的增删改查、分组管理、搜索过滤等功能&#xff0c;同时可以最小化到系统…...